Alpha1-蛋白酶抑制剂(人)在日本α1-抗胰蛋白酶缺乏症受试者中的长期安全性研究(GTI1401-OLE)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦日本α1-抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)成人受试者,评估每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP的长期安全性

Grifols Therapeutics LLCGrifols Therapeutics LLC
clinicaltrials
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蛋白质分类Alpha1-Antitrypsin Deficiency
Long-term Safety of Alpha1-Proteinase Inhibitor (Human) in Japanese Subjects With Alpha1 Antitrypsin Deficiency (GTI1401-OLE)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Alpha1-蛋白酶抑制剂(人)在日本α1-抗胰蛋白酶缺乏症受试者中的长期安全性研究(GTI1401-OLE)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦日本α1-抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)成人受试者,评估每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP的长期安全性。研究对象为已完成GTI1401研究的受试者,采用多中心、开放标签设计,计划在日本最多5个中心开展,治疗约1年,经受试者同意可每年续期,除非申办方通知终止。数据可用于了解该疗法在AATD人群中的长期安全特征,支持临床用药监测与后续研究设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Alpha1-抗胰蛋白酶缺乏症。这是一项多中心、开放标签研究,旨在评估每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP在已完成研究GTI1401的日本AATD成人受试者中的长期安全性。研究GTI1401旨在评估Alpha-1 MP在日本AATD受试者中的安全性和药代动力学(PK)。在当前研究GTI1401-OLE中,受试者将接受每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP,持续约1年(经受试者同意可每年续期,除非申办方通知终止本OLE试验),以评估Alpha-1 MP在AATD受试者中的长期安全性。本研究将在日本最多5个中心开展。在研究GTI1401的第9周访视时,受试者在知情同意后,将于同一天在筛选/E

【主题与分类】

主题标签:Alpha1-Antitrypsin Deficiency。本站分类:呼吸道疾病/α1-抗胰蛋白酶缺乏症。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02870348

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:α1-抗胰蛋白酶缺乏症。这是一项多中心、开放标签研究,旨在评估每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP在已完成GTI1401研究的日本成人AATD受试者中的长期安全性。GTI1401研究旨在评估Alpha-1 MP在日本AATD受试者中的安全性和药代动力学(PK)。在当前研究GTI1401-OLE中,受试者将接受每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP,持续约1年(除非申办方通知终止本OLE试验,否则经受试者同意可每年续期),以评估Alpha-1 MP在AATD受试者中的长期安全性。本研究将在日本最多5个中心开展。在GTI1401研究的第9周访视时,受试者在签署知情同意书后,将于同日在本扩展研究GTI1401-OLE的筛选/扩展(Ext)第1周访视时接受资格评估。若符合条件,受试者将接受每周静脉输注60 mg/kg Alpha-1 MP,持续约1年或更长时间。

对于入组GTI1401-OLE研究的受试者,GTI1401的第9周访视将作为研究结束访视。GTI1401-OLE研究的受试者可选择继续留在GTI1401-OLE研究中,并继续接受每周一次60 mg/kg Alpha-1 MP静脉输注,为期一年或更长时间。若受试者计划提前结束其在研究(GTI1401-OLE)中的参与(在延长第52周之前),则将要求受试者完成研究结束随访评估,该评估将安排在末次输注后4周进行。

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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