抗白介素-5(IL5)单克隆抗体(MAb)治疗泼尼松依赖性嗜酸性哮喘

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究对象为泼尼松依赖性嗜酸性哮喘患者。研究采用盲法安慰剂对照序贯临床试验,分两个阶段:第一阶段在确定泼尼松最低剂量并观察到痰嗜酸性粒细胞≥3%、血嗜酸性粒细胞≥300/µL后,所有受试者接受2次匹配安慰剂输注;第二阶段所有

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其他分类Severe Persistent AsthmaEosinophilic Bronchitis
Anti-Interleukin-5 (IL5) Monoclonal Antibody (MAb) in Prednisone-dependent Eosinophilic Asthma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

抗白介素-5(IL5)单克隆抗体(MAb)治疗泼尼松依赖性嗜酸性哮喘

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究对象为泼尼松依赖性嗜酸性哮喘患者。研究采用盲法安慰剂对照序贯临床试验,分两个阶段:第一阶段在确定泼尼松最低剂量并观察到痰嗜酸性粒细胞≥3%、血嗜酸性粒细胞≥300/µL后,所有受试者接受2次匹配安慰剂输注;第二阶段所有受试者接受4次reslizumab 3mg/kg输注。纳入15例既往接受S/C 100 mg mepolizumab至少6个月、末次给药距入组至少4个月的患者。可用于评估抗IL5单抗在该人群中的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:重度持续性哮喘、嗜酸性支气管炎。研究设计:盲法安慰剂对照序贯临床试验,每月静脉给予reslizumab,共4剂。研究将包括两个阶段:阶段1:在确定泼尼松最低剂量以观察到痰嗜酸性粒细胞≥3%和血嗜酸性粒细胞≥300/µL后,所有受试者将接受2次匹配安慰剂输注(每月一次)。阶段2:所有受试者随后将接受4次reslizumab 3mg/kg输注(每月一次)。方法:15例患者(所有患者痰嗜酸性粒细胞≥3%且血嗜酸性粒细胞≥300/µL)既往接受S/C 100 mg mepolizumab治疗至少6个月,末次给药距进入研究至少4个月,将被邀请参加本研究。自停用mepolizumab以来,这些患者本应已重新确定其维持剂量

【主题与分类】

主题标签:Severe Persistent Asthma、Eosinophilic Bronchitis。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/NCT02559791

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:重度持续性哮喘、嗜酸性支气管炎。研究设计:一项盲法、安慰剂对照、序贯临床试验,评估静脉注射reslizumab每月1次、共4剂的效果。研究将包括两个阶段:第1阶段:在确定能够观察到痰嗜酸性粒细胞≥3%和血嗜酸性粒细胞≥300/µL的泼尼松最低剂量后,所有受试者将接受2次输注(每月1次)匹配安慰剂。第2阶段:随后所有受试者将接受4次输注(每月1次)reslizumab 3mg/kg。方法:将邀请15例既往接受过皮下注射100 mg mepolizumab治疗至少6个月、且末次给药至少在进入研究前4个月的患者(其痰嗜酸性粒细胞均≥3%且血嗜酸性粒细胞均≥300/µL)参与研究。自停用mepolizumab以来,这些患者应已重新确定其每日泼尼松维持剂量,并联合高剂量吸入性糖皮质激素(ICS)和长效β受体激动剂(LABA)。

在 Period 1 开始时(基线测量),将采用我们已建立的方案,通过流式细胞术计数血液和痰中嗜酸性粒细胞、肺功能测定、症状(ACQ)以及血液和痰中免疫细胞(ILC2 细胞、CD4+ 细胞、CD8+ 细胞、CD34+ Eo/B 祖细胞)的基线测量值,并进行局部自身免疫的检测。随后,他们将在每月间隔接受 2 次安慰剂输注,并在 Period 1 结束时重复测量(安慰剂后测量)。之后,受试者将每月间隔接受 4 次 3 mg/kg 瑞利珠单抗输注。在 4 个月结束时,将重复这些测量(瑞利珠单抗后测量)。

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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