囊性纤维化中的抗IL5及其他生物疗法

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为囊性纤维化(Cystic Fibrosis)患者中与 ABPA 及哮喘相关的抗 IL5 抗体及其他生物疗法

University Hospital, MontpellierUniversity Hospital, Montpellier
clinicaltrials
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其他Cystic Fibrosis
Anti-IL5 and Other Biotherapies in Cystic Fibrosis

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

囊性纤维化中的抗IL5及其他生物疗法

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为囊性纤维化(Cystic Fibrosis)患者中与 ABPA 及哮喘相关的抗 IL5 抗体及其他生物疗法。源站描述指出,CF 相关 ABPA 和哮喘会加速肺功能下降,糖皮质激素治疗可能有害需避免;omalizumab 已用于部分高 IgE 水平的 CF 患者,而抗 IL5 药物自 2019 年 2 月起可用并在重度嗜酸性粒细胞性哮喘中显示疗效,部分接受 omalizumab 及其他治疗仍控制不佳且持续嗜酸性粒细胞增多的 CF 患者可能适合抗 IL5 抗体治疗。数据可用于相关临床研究与治疗策略分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:囊性纤维化。•背景:与囊性纤维化相关的 ABPA 和哮喘会影响 CF 病程,使肺功能下降更快。皮质类固醇治疗可能有害,在 CF 中必须避免,以预防糖尿病、骨质软化或分枝杆菌感染。单克隆抗体已获批用于重度未控制哮喘,迄今为止,一些伴有 ABPA 或重度哮喘且血浆 IgE 水平高的 CF 患者从 omalizumab 中获益。抗 IL5 药物自 2019 年 2 月起可用,并已在重度和嗜酸性粒细胞增多性哮喘控制(血浆嗜酸性粒细胞>300mmol/L)中证明其疗效。一些患有重度哮喘或 ABPA 的 CF 患者尽管接受 Omalizumab 及其他治疗(类固醇和/或唑类)仍控制不佳。其中一些患者存在持续性嗜酸性粒细胞增多,提示可能适合接受抗 IL5 抗体治疗。关于

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis。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/NCT04256772

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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:囊性纤维化。•背景:与囊性纤维化相关的变应性支气管肺曲霉病(ABPA)和哮喘会影响CF病程,导致肺功能下降更快。皮质类固醇治疗可能有害,在CF中必须避免使用,以预防糖尿病、骨软化症或分枝杆菌感染。单克隆抗体已获批用于重度未控制哮喘,迄今为止,部分伴有ABPA或重度哮喘且血浆IgE水平高的CF患者可从奥马珠单抗治疗中获益。抗IL-5药物自2019年2月起可用,并已证明其在控制重度和嗜酸性粒细胞增多性哮喘方面的疗效(血浆嗜酸性粒细胞>300mmol/L)。部分伴有重度哮喘或ABPA的CF患者尽管接受奥马珠单抗及其他治疗(类固醇和/或唑类药物),病情仍控制不佳。其中一些患者存在持续性嗜酸性粒细胞增多,提示可能适合接受抗IL-5抗体治疗。约5%的患者符合生物治疗标准,部分患者已接受过此类治疗,其他患者为此类治疗的适应人群,未来将接受治疗。

方法:本项目旨在回顾性和前瞻性地描述法国CF中心符合生物治疗条件的CF患者的临床病史。主要目的:描述自2019年以来接受抗IL-5及其他生物治疗的CF患者在治疗前后的临床和辅助检查病程。次要目的:描述任何可能与生物治疗相关的不良事件。

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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