巨细胞动脉炎心血管区域B细胞生物学图谱：迈向新治疗方法（RituxiMAP GCA）

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07269938

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数据说明

疾病：巨细胞动脉炎（GCA）。巨细胞动脉炎（GCA）是一种自身免疫性疾病，可导致全身中大型动脉发生炎症。过去认为该病主要累及颞动脉，现已认识到该病累及范围更广，大多数患者存在主动脉及其他大血管受累。目前的治疗高度依赖类固醇，而类固醇可导致显著的副作用。GCA的其他新型治疗方法也较为有限，许多患者在停药后复发。因此，迫切需要针对GCA的新疗法，尤其是对大血管受累（LV-GCA）患者。B细胞——一种免疫细胞——被认为在动脉粥样硬化等疾病中对血管造成损伤起关键作用，也可能与GCA有关。因此，一种潜在的治疗思路是使用利妥昔单抗（RTX）靶向B细胞，该药已用于其他免疫性疾病。为安全有效地探索这一可能性，我们需要一种方法来观察B细胞在体内的分布，以及它们在GCA治疗中受到的影响。

这可以通过使用锆-89标记的利妥昔单抗进行全身PET扫描来实现。通过给患者注射锆-89标记的利妥昔单抗，然后进行全身PET扫描，本研究希望在GCA患者的血管内实时追踪B细胞。该扫描已安全用于癌症、肺部疾病和类风湿关节炎的研究。总之，本可行性研究的目的在于：* 绘制LV-GCA患者体内B细胞的位置分布 * 将该活动与血液和活检样本进行比较 * 检验类固醇治疗是否降低B细胞活动 如果成功，这可能为靶向B细胞的治疗（如利妥昔单抗）铺平道路，从而减少对类固醇的需求并更好地控制LV-GCA的炎症。这将是一项观察性纵向试点研究，并嵌套基线病例对照比较。该研究w

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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