Mepolizumab对重度嗜酸性哮喘的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Mepolizumab治疗重度嗜酸性哮喘的研究,涵盖嗜酸性粒细胞表面分子与蛋白质组特征、治疗前后蛋白丰度变化、IGF家族成员血清水平等假设

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clinicaltrials
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蛋白质预测AsthmaEosinophilic Asthma
Effect of Mepolizumab on Severe Eosinophilic Asthma

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Mepolizumab对重度嗜酸性哮喘的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Mepolizumab治疗重度嗜酸性哮喘的研究,涵盖嗜酸性粒细胞表面分子与蛋白质组特征、治疗前后蛋白丰度变化、IGF家族成员血清水平等假设。数据可用于探索Mepolizumab应答的预测与预后标志物,分析药物对嗜酸性粒细胞活化、迁移及功能相关蛋白的影响,并评估IGF-1、IGF-BP3、IGF-ALS作为反应生物标志物的潜力,支持哮喘精准治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:哮喘、嗜酸性哮喘。假设Hº1:Mepolizumab治疗前,嗜酸性粒细胞上某些表面分子的水平或该白细胞亚群蛋白质组中某些蛋白质的存在与否,可作为对该生物制剂应答的预测/预后标志物。Hº2:Mepolizumab改变嗜酸性粒细胞中多种表面或细胞内蛋白质的丰度,作为与其活化状态、迁移能力、调节/效应功能或亚群组成变化相关的结果。Hº3:晚发型重度嗜酸性哮喘患者血清中IGF家族不同成员(IGF-1、IGF-BP3、IGF-ALS)浓度升高,Mepolizumab治疗降低这些水平,并作为反应生物标志物与嗜酸性粒细胞数量和临床急性发作一同变化。H°4:Mepolizumab改变多种蛋白质的丰度

【主题与分类】

主题标签:Asthma、Eosinophilic Asthma。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/NCT04641741

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:哮喘、嗜酸性粒细胞性哮喘。假设Hº1. 在接受美泊利单抗治疗前,嗜酸性粒细胞上某些表面分子的水平或该白细胞亚群蛋白质组中某些蛋白质的存在与否,可作为预测/预后该生物制剂应答的标志物。Hº2. 美泊利单抗改变嗜酸性粒细胞中多种表面或细胞内蛋白质的丰度,这一结果与其活化状态、迁移能力、调节/效应功能或亚群组成的变化相关。Hº3. 晚发性重度嗜酸性粒细胞性哮喘患者血清中IGF家族不同成员(IGF-1、IGF-BP3、IGF-ALS)浓度升高,美泊利单抗治疗可降低这些水平,并与嗜酸性粒细胞数量和临床急性发作一起作为应答生物标志物。H°4. 美泊利单抗改变重度嗜酸性粒细胞性哮喘患者中低丰度血清蛋白质组中多种蛋白质的丰度。因此,这些蛋白质可作为预测/预后该生物制剂应答的标志物,并有助于更好地理解IL-5在重度嗜酸性粒细胞性哮喘中与嗜酸性粒细胞相关及非嗜酸性粒细胞相关的生物学功能。

目标或研究问题 OB(愿景目标):利用流式细胞术、转录组学和蛋白质组学技术,发现美泊利单抗应答的预测/预后生物标志物。* OB1.- 利用流式细胞术技术,识别美泊利单抗治疗应答中嗜酸性粒细胞表面标志物及嗜酸性粒细胞亚群的变化:* DE(可交付成果)1.1:选择15名健康对照 * DE1.2:计划纳入15名接受美泊利单抗治疗的严重嗜酸性哮喘患者,并签署知情同意书。* DE1.3:生成包含人口学、临床、血液学和生化信息的初始数据库。* DE1.4:采集并处理健康供者(T0)和美泊利单抗治疗患者(T0、T4、T16、T32)的血清(1管SST)和全血样本(1-2管)。* DE1.5

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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