Inebilizumab 治疗 NMDAR 脑炎的 ExTINGUISH 试验

源站描述指出,NMDAR 脑炎是自身免疫性脑炎最常见病因之一,在工业化国家患病率超过疱疹性脑炎,通常累及 10 至 50 岁患者,引起精神症状、意识改变、癫痫、运动障碍及危及生命的自主神经功能障碍,75% 病例需重症监护和心肺支持,诊断依靠脑脊液中抗中枢神经系统 NMDAR 的 IgG 自身抗体,回

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clinicaltrials
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蛋白质Autoimmune EncephalitisEncephalitis
The ExTINGUISH Trial of Inebilizumab in NMDAR Encephalitis

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

Inebilizumab 治疗 NMDAR 脑炎的 ExTINGUISH 试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Inebilizumab 治疗 NMDAR 脑炎的 ExTINGUISH 试验,属于神经系统疾病分类。源站描述指出,NMDAR 脑炎是自身免疫性脑炎最常见病因之一,在工业化国家患病率超过疱疹性脑炎,通常累及 10 至 50 岁患者,引起精神症状、意识改变、癫痫、运动障碍及危及生命的自主神经功能障碍,75% 病例需重症监护和心肺支持,诊断依靠脑脊液中抗中枢神经系统 NMDAR 的 IgG 自身抗体,回顾性病例系列提示超说明书使用静脉激素和免疫球蛋白可能获益(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:自身免疫性脑炎、脑炎。N-甲基-D-天冬氨酸受体(NMDAR)脑炎是自身免疫性脑炎最常见的原因之一,在工业化国家其患病率超过疱疹性脑炎。该病通常影响 10-50 岁的患者,引起突出的精神症状、意识改变、癫痫、运动障碍和危及生命的自主神经功能障碍。75% 的病例需要重症监护,包括心肺支持。诊断通过检测脑脊液中针对中枢神经系统 NMDAR 的 IgG 自身抗体来确认。尽管病情严重,NMDAR 脑炎是一种可治疗的神经系统疾病,回顾性病例系列已证实超说明书使用静脉激素和免疫球蛋白的获益。这些治疗被认为通过影响 IgG NMDAR 自身抗

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Encephalitis、Encephalitis。本站分类:神经系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04372615

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    • 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:自身免疫性脑炎、脑炎。N-甲基-D-天冬氨酸受体(NMDAR)脑炎是自身免疫性脑炎最常见的原因之一,在工业化国家中的患病率超过了疱疹性脑炎。该病通常影响10至50岁的患者,引起显著的精神症状、意识改变、癫痫发作、运动障碍和危及生命的自主神经功能障碍。75%的病例需要重症监护,包括心肺支持。诊断通过检测脑脊液中针对中枢神经系统NMDAR的IgG自身抗体来确认。尽管病情严重,NMDAR脑炎是一种可治疗的神经系统疾病,回顾性病例系列研究证实了超说明书使用静脉注射类固醇和免疫球蛋白的益处。这些治疗被认为通过影响脑脊液中IgG NMDAR自身抗体水平而起作用,尽管关于治疗反应预测因素的前瞻性数据有限。即使及时治疗,约50%的患者仍遗留残疾,需要长期住院。

多种超说明书疗法已被提议作为NMDAR脑炎的“二线”治疗。大多数二线治疗靶向循环B细胞,其血脑屏障穿透程度和疗效各异,且对候选药物的给药时机、剂量和途径缺乏共识。需要高质量证据来指导NMDAR脑炎的治疗。Inebilizumab是一种有前景的治疗NMDAR脑炎的治疗性单克隆抗体。这种针对B细胞表面抗原CD19的人源化单克隆抗体最近被证明在治疗视神经脊髓炎谱系疾病——另一种抗体介导的中枢神经系统疾病——中安全有效。与其他超说明书的B细胞耗竭疗法(如利妥昔单抗)相比,inebilizumab不仅耗竭CD20+ B细胞,还耗竭CD20-浆母细胞和浆细胞,从而产生强效且持久的抑制

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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