Fosamprenavir用于喉咽上气道组织治疗及酶降低

源站描述指出LPR可致慢性咳嗽、清嗓、声嘶和吞咽困难,未治疗可能促进喉癌发生,美国超过20%人口患病却缺乏有效药物治疗;质子泵抑制剂(PPIs)疗效差、费用高(每年260亿美元)且存在风险;pepsin是独立于胃酸的关键治疗靶点,部分HIV抑制剂可结合并抑制pepsin,临床前研究显示其有望用于LP

Medical College of WisconsinMedical College of Wisconsin
clinicaltrials
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音频Laryngopharyngeal Reflux
Fosamprenavir for Laryngopharyngeal Upper Airway Tissue Treatment and Enzyme Reduction

基本信息

模态
音频
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Fosamprenavir用于喉咽上气道组织治疗及酶降低

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为喉咽反流(Laryngopharyngeal Reflux, LPR)。源站描述指出LPR可致慢性咳嗽、清嗓、声嘶和吞咽困难,未治疗可能促进喉癌发生,美国超过20%人口患病却缺乏有效药物治疗;质子泵抑制剂(PPIs)疗效差、费用高(每年260亿美元)且存在风险;pepsin是独立于胃酸的关键治疗靶点,部分HIV抑制剂可结合并抑制pepsin,临床前研究显示其有望用于LPR治疗。数据可用于相关研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:喉咽反流。喉咽反流(LPR)引起慢性咳嗽、清嗓、声嘶和吞咽困难,若不加治疗可促进喉癌的发生。美国超过20%的人口患有LPR,然而尚无有效的药物治疗。质子泵抑制剂(PPIs)抑制胃酸产生但不阻止反流事件,尽管对LPR患者群体疗效差、费用高(每年260亿美元)且存在相关风险,仍继续被用于LPR处方。在这些患者气道中检测到的pepsin,现已知可导致喉部炎症并独立于胃酸促进疾病,是一个关键治疗靶点。我们报告了部分HIV抑制剂的临床前研究,这些抑制剂可结合并抑制pepsin,因而有望用于LPR的治疗。作为支持,极低发生率

【主题与分类】

主题标签:Laryngopharyngeal Reflux。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04383262

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数据说明

疾病:咽喉反流。咽喉反流(LPR)可引起慢性咳嗽、清嗓、声音嘶哑和吞咽困难,若不治疗可促进喉癌的发生。美国超过20%的人口患有LPR,但目前尚无有效的药物治疗。质子泵抑制剂(PPIs)虽能抑制胃酸分泌但不能阻止反流事件,尽管对该患者群体疗效不佳、费用高昂(每年260亿美元)且存在相关风险,仍持续被用于LPR的处方。胃蛋白酶在这些患者的气道中被检测到,现已知其可导致喉部炎症并独立于胃酸促进疾病发展,是一个关键的治疗靶点。我们报告了部分HIV抑制剂的临床前研究,这些抑制剂能与胃蛋白酶结合并抑制其活性,因而有望用于LPR的治疗。支持性证据是,与一般人群相比,服用这些药物的患者中LPR的发生率极低。HIV抑制剂是理想的药物重定位候选药物,因为它们靶向的是外来病毒。因此,可采用药物重定位方法安全地对胃蛋白酶抑制剂治疗LPR的疗效进行概念验证测试。

本研究旨在评估福沙那韦(FOS)口服给药改善咽喉反流(LPR)症状的有效性和安全性。本项目的具体目标是开展一项为期12周的随机、双盲、安慰剂对照临床试验,以评估福沙那韦片剂治疗LPR的疗效。福沙那韦将按FDA批准的生产商推荐的HIV治疗剂量使用,为期12周,受试者为临床诊断为中度/重度LPR且经联合多通道腔内阻抗-pH(MII-pH)证实存在喉部反流事件的医学难治性患者。将在口服福沙那韦治疗LPR组(n = 52)和安慰剂组(n = 52)治疗前后记录LPR的常规临床结局指标(反流症状指数、反流体征评分、嗓音障碍指数)。此外

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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