Alpha-1 MP(人α1-蛋白酶抑制剂,改良工艺)在α1-抗胰蛋白酶缺乏症受试者中的安全性与药代动力学

研究为多中心、开放标签试验,评估每周静脉输注 60 mg/kg 试验药物的安全性与药代动力学,计划在日本约 5 家医疗机构开展,至少入组 3 名成人受试者

Grifols Therapeutics LLCGrifols Therapeutics LLC
clinicaltrials
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蛋白质回归Alpha1-Antitrypsin Deficiency
Safety and Pharmacokinetics of Alpha-1 MP (Alpha1-proteinase Inhibitor (Human), Modified Process) in Participants With Alpha1-Antitrypsin Deficiency

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Alpha-1 MP(人α1-蛋白酶抑制剂,改良工艺)在α1-抗胰蛋白酶缺乏症受试者中的安全性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦α1-抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)。研究为多中心、开放标签试验,评估每周静脉输注 60 mg/kg 试验药物的安全性与药代动力学,计划在日本约 5 家医疗机构开展,至少入组 3 名成人受试者。试验包含筛选期、8 周开放标签治疗期和 1 周药代动力学评价期,第 9 周询问是否参加扩展试验。数据可用于了解该药物在 AATD 人群中的安全性及药代动力学特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:α1-抗胰蛋白酶缺乏症。本研究是一项多中心、开放标签试验,旨在评估每周静脉(IV)输注 60 mg/kg 试验药物在α1-抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)受试者中的安全性和药代动力学。试验将在日本约 5 家医疗机构开展,计划入组至少 3 名成人受试者或更多。试验将包括试验入组前 3 周内安排的筛选期、为期 8 周的开放标签治疗期和为期 1 周的药代动力学(PK)评价期。在药代动力学评价期完成的第 9 周访视时,将询问受试者是否愿意参加扩展试验(GTI1401-OLE)。对于不打算参加扩展试验的受试者,随访/研究完成访视日期(30 天[4 周]后

【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/NCT02870309

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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

条件:Alpha1-抗胰蛋白酶缺乏症。本研究是一项多中心、开放标签试验,旨在评估每周一次静脉注射60 mg/kg研究药物在Alpha1-抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)受试者中的安全性和药代动力学。该试验将在日本约5家医疗机构开展,计划入组至少3名成人受试者。试验包括试验入组前3周内安排的筛选期、为期8周的开放标签治疗期,以及为期1周的药代动力学(PK)评估期。在PK评估期结束的第9周访视时,将询问受试者是否愿意参加扩展试验(GTI1401-OLE)。对于不打算参加扩展试验的受试者,将安排随访/研究完成访视日期(末次研究药物给药后30天[4周])。从筛选期开始至试验完成,受试者参加本试验的时间约为14周。

在筛选访视时(计划在试验入组前3周内进行),在提供知情同意(基于对治疗方案的充分解释和理解而达成的同意)后,将在筛选期间对受试者进行参与资格评估。被认为符合资格的受试者将进入为期8周的治疗期,接受总共8次每周一次的60 mg/kg Alpha-1 MP静脉输注。首次静脉输注将在第1周(基线)访视时进行。在治疗期间,受试者将在第1周(基线)、2、3、4、5、6、7和8周访视时接受每周一次的Alpha-1 MP静脉输注。在第8周访视时进行最后一次Alpha-1 MP静脉输注后,受试者将进入为期1周的药代动力学(PK)评价期。在此PK评价期间,受试者将在PK1访视(第8周访视的次日)前往研究中心接受采血以进行PK评价,

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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