一项评估GNR-127(携带桦树花粉过敏原[BET V 1]和苹果过敏原[MAL D 1]的重组ABP抗原蛋白)在桦树花粉过敏性鼻炎患者中的有效性、安全性和免疫原性的临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于GNR-127的临床试验,研究对象为桦树花粉过敏性鼻炎患者
![A Clinical Trial for Evaluation of Efficacy, Safety and Immunogenicity of GNR-127 (Recombinant ABP Antigen Protein Which Carries a Birch Pollen Allergen [BET V 1] and an Apple Allergen [MAL D 1]) in Patients With Birch Pollen Allergic Rhinitis.](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/85655.jpg)
基本信息
资源简介
一项评估GNR-127(携带桦树花粉过敏原[BET V 1]和苹果过敏原[MAL D 1]的重组ABP抗原蛋白)在桦树花粉过敏性鼻炎患者中的有效性、安全性和免疫原性的临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于GNR-127的临床试验,研究对象为桦树花粉过敏性鼻炎患者。GNR-127是一种携带桦树花粉过敏原BET V 1和苹果过敏原MAL D 1的重组ABP抗原蛋白,试验旨在评估其疗效、安全性与免疫原性。源站描述指出,季节性过敏性鼻炎是儿童和成人中最常见的疾病之一,全球约4亿人受影响,可显著干扰睡眠及身体与社会活动,并常与过敏性结膜炎、特应性皮炎和支气管哮喘等过敏性疾病合并出现。该数据可用于过敏性鼻炎免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Rhinitis, Allergic, Seasonal. 过敏性鼻炎(AR)是儿童和成人中最常见的疾病,也是一个全球性健康问题,影响全球约4亿人。AR对患者的生活质量有显著影响,扰乱其睡眠、身体和社会活动。AR是一种以IgE介导的鼻黏膜炎症(在过敏原影响下发生)为特征的疾病,并且至少存在以下两种症状,每天出现一小时或更长时间:鼻塞(阻塞)、鼻分泌物(流涕)、打喷嚏、鼻腔瘙痒。AR常与其他过敏性疾病合并出现,如过敏性结膜炎、特应性皮炎和支气管哮喘。研究产品GNR-127是一种重组疫苗,含有ABP抗原蛋白,其中包括低过敏性
【主题与分类】
主题标签:Rhinitis, Allergic, Seasonal。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07155499
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:季节性过敏性鼻炎。过敏性鼻炎(AR)是儿童和成人中最常见的疾病,也是一个影响全球约4亿人的全球性健康问题。AR对患者的生活质量有显著影响,扰乱其睡眠、体力和社会活动。AR是一种以IgE介导的鼻黏膜炎症(在过敏原影响下发生)为特征的疾病,并且至少存在以下两种症状,每天持续一小时或更长时间:鼻塞(阻塞)、流涕(鼻漏)、打喷嚏、鼻腔瘙痒。AR常与其他过敏性疾病合并存在,如过敏性结膜炎、特应性皮炎和支气管哮喘。研究产品GNR-127是一种重组疫苗,含有ABP抗原蛋白,该蛋白包含低过敏性肽Bet v 1(主要桦树过敏原)和Mal d 1(苹果过敏原),以及乙型肝炎病毒的PreS蛋白作为免疫原性载体。
该药物旨在预防桦树花粉过敏——即针对患有过敏性鼻炎且对桦树花粉致敏的患者,进行皮下过敏原免疫治疗(AIT)。本研究为一项“首次人体”临床试验,旨在评估使用GNR-127后的安全性、全身及局部反应原性、初步疗效和免疫原性。本研究是一项两阶段研究,结合了临床试验的I期(第1阶段)和II期(第2阶段)。第1阶段(I期)是一项开放标签的安全性研究,针对患有过敏性鼻炎且对桦树花粉致敏的患者,递增研究药物GNR-127的剂量。I期的目的是评估三种剂量GNR-127的安全性,并确定II期将研究的剂量。入选I期的患者将继续在相应剂量队列中参与研究,或提前结束其临床研究的参与。第2阶段(II期)将作为一项单盲、随机、
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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