皮内注射依那西普靶向治疗诱导盘状红斑狼疮缓解

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕皮内注射依那西普用于诱导盘状红斑狼疮(DLE)缓解的靶向治疗研究

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clinicaltrials
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其他预测Lupus Erythematosus, DiscoidLupus Erythematosus, CutaneousLupus Erythematosus, Chronic Cutaneous
Targeted Therapy Using Intradermal Injection of Etanercept for Remission Induction in Discoid Lupus Erythematosus

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

皮内注射依那西普靶向治疗诱导盘状红斑狼疮缓解

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕皮内注射依那西普用于诱导盘状红斑狼疮(DLE)缓解的靶向治疗研究。源站描述指出,DLE 患者(无论是否合并系统性红斑狼疮)中相当比例对传统治疗耐药,且 B 细胞清除治疗可能加重病情;一线抗疟药难治时缺乏临床指南或算法,未控制的炎症可导致永久性毁容和不可逆瘢痕,严重影响生活质量。基于免疫发病机制的靶向治疗具有吸引力,TNF 被认为参与 DLE 发病。数据可用于探索该疗法的缓解诱导效果及相关预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:盘状红斑狼疮、皮肤型红斑狼疮、慢性皮肤型红斑狼疮。盘状红斑狼疮(DLE)患者亟需新的疗法来控制炎症。相当比例的 DLE 患者(无论是否合并系统性红斑狼疮(SLE))对传统治疗耐药,且 B 细胞清除治疗可能加重 DLE。对于一线药物抗疟药难治的 DLE 患者,尚无临床指南或算法指导管理。若不治疗,未控制的炎症将导致患者永久性毁容和不可逆瘢痕,从而造成重大美容问题并显著损害生活质量。基于免疫发病机制的靶向治疗是一种有吸引力的方法,肿瘤坏死因子(TNF)被认为参与 DLE 的发病机制。Ho

【主题与分类】

主题标签:Lupus Erythematosus, Discoid、Lupus Erythematosus, Cutaneous、Lupus Erythematosus, Chronic Cutaneous。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02656082

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:盘状红斑狼疮、皮肤红斑狼疮、慢性皮肤红斑狼疮。目前对于控制盘状红斑狼疮(DLE)炎症的新型疗法存在未满足的需求。相当一部分DLE患者(无论是否伴有系统性红斑狼疮(SLE))对常规治疗耐药,且B细胞清除治疗可能加重DLE。对于一线药物抗疟药治疗无效的难治性DLE患者,尚无临床指南或诊疗流程。若不加以治疗,不受控制的炎症将导致患者永久性毁容和不可逆瘢痕,从而造成重大美容问题并显著损害生活质量。基于免疫发病机制的靶向治疗是一种有吸引力的方法,肿瘤坏死因子(TNF)被认为参与DLE的发病机制。然而,全身性使用TNF阻断剂与诱导致病性自身抗体相关,可能使SLE恶化或促使单纯DLE进展为SLE。

TNF阻断剂已在其他TNF介导的疾病中通过皮内注射途径给药,并且似乎与全身给药同样安全有效。另一个问题是结局指标的问题,因为皮肤病具有特别的异质性,许多评估工具依赖于主观评估,即使在专家手中也可能难以实施。TARGET-DLE试验将通过以下方式解决这些问题:(i) 使用皮内途径给予TNF阻断剂依那西普,这将提供局部浓度以中和组织中的TNF,同时尽量减少对全身免疫的影响;(ii) 使用现有的结局指标——改良版盘状红斑狼疮活动性和损害有限评分(SADDLE)以及新的客观指标如皮肤活检、光学相干断层扫描(OCT)、热成像和激光多普勒成像(LDI)来测量组织反应。如果主要终点能够达到,本研究的数据可能用于为一项确证性随机对照试验提供效能计算依据。

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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