低剂量IL-2治疗克罗恩病数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕低剂量IL-2用于治疗克罗恩病的研究。源站描述指出,尽管治疗已有进展,仍有相当比例克罗恩病患者对药物治疗反应欠佳,亟需新疗法

基本信息
资源简介
低剂量IL-2治疗克罗恩病数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕低剂量IL-2用于治疗克罗恩病的研究。源站描述指出,尽管治疗已有进展,仍有相当比例克罗恩病患者对药物治疗反应欠佳,亟需新疗法。通过调控调节性T细胞(Tregs)治疗炎症性肠病是 promising 方向,Tregs是CD4+淋巴细胞中具有免疫调节作用的亚群,可拮抗多种免疫细胞的活化与效应功能并促进对自身抗原的耐受。过继转移Tregs在小鼠IBD模型中有效,另一种策略是在体内增加Treg数量。IL-2是T细胞生长因子,已获批用于转移性肾细胞癌和转移性黑色素瘤,低剂量时可选择性激活并扩增Treg(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:克罗恩病。尽管近期治疗取得进展,仍有相当比例的克罗恩病患者对药物治疗反应欠佳,因此迫切需要确定新的疗法。治疗IBD的一种有前景的新方法是通过调控调节性T细胞(Tregs)。Tregs是CD4+淋巴细胞中具有免疫调节作用的亚群,可拮抗多种免疫细胞类型的活化和效应功能,并促进对自身抗原的耐受。过继转移的Tregs在小鼠IBD模型中有效。通过Treg调控进行疾病管理的另一种方法是在体内增加Treg数量。白细胞介素-2(IL-2,Proleukin®)是一种T细胞生长因子。IL-2目前获批用于治疗转移性肾细胞癌和转移性黑色素瘤。在低剂量下,IL-2促进选择性激活和ex
【主题与分类】
主题标签:Crohn Disease。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04263831
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04263831
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:克罗恩病。尽管近年来治疗取得了进展,但相当一部分克罗恩病患者对药物治疗反应欠佳,因此迫切需要寻找新的治疗方法。治疗炎症性肠病(IBD)的一种有前景的新方法是通过调控调节性T细胞(Tregs)。Tregs是CD4+淋巴细胞中具有免疫调节作用的亚群,能拮抗多种免疫细胞类型的激活和效应功能,并促进对自身抗原的耐受。过继转移的Tregs在IBD小鼠模型中有效。通过Treg调控进行疾病管理的另一种方法是增加体内Treg数量。白介素-2(IL-2,Proleukin®)是一种T细胞生长因子。IL-2目前获批用于治疗转移性肾细胞癌和转移性黑色素瘤。低剂量时,IL-2可促进人类Tregs的选择性激活和扩增。Tregs组成性表达CD25,即高亲和力IL-2受体(IL-2R)的组分,而CD25仅由活化的常规T效应细胞短暂表达。
低剂量(LD)IL-2可选择性地扩增人类Treg,并且在慢性GvHD及其他1期和2期临床试验中是安全的。这是一项1b/2a期临床试验,旨在评估低剂量皮下注射IL-2治疗CD的安全性和有效性,通过对CD患者进行为期8周的每日皮下低剂量IL-2注射,以确定最大有效剂量(MED)和安全性特征,并评估疗效信号。我们旨在确定在CD患者中,皮下低剂量IL-2是否在体内调节外周血和固有层Treg,并与临床结局相关。我们将对接受低剂量IL-2治疗的CD患者进行深度免疫表型分析,全面评估低剂量IL-2对外周和黏膜区室中CD4+ Treg及其他免疫细胞的影响,并将免疫表型变化与临床结局相关联。总体而言,本试验旨在确定低剂量IL-2在CD中的最大有效剂量和安全性特征,获取疗效信号,以
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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