Mepolizumab 在慢性鼻窦炎、鼻息肉合并重度嗜酸性哮喘患者中的有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Mepolizumab 在慢性鼻窦炎、鼻息肉合并重度嗜酸性哮喘患者中的有效性

National and Kapodistrian University of AthensNational and Kapodistrian University of Athens
clinicaltrials
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基因组预测Chronic Rhinosinusitis With Nasal PolypsSevere Eosinophilic Asthma
Mepolizumab Effectiveness in Patients With Chronic Rhinosinusitis, Nasal Polyps and Comorbid Severe Eosinophilic Asthma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Mepolizumab 在慢性鼻窦炎、鼻息肉合并重度嗜酸性哮喘患者中的有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Mepolizumab 在慢性鼻窦炎、鼻息肉合并重度嗜酸性哮喘患者中的有效性。覆盖慢性鼻窦炎伴鼻息肉、不伴鼻息肉以及重度嗜酸性哮喘等病症。源站描述指出,慢性鼻窦炎分为伴鼻息肉和不伴鼻息肉两种亚型,二者在发病机制和临床表现上存在差异;伴鼻息肉患者疾病负担更重,约 85% 表现为严重症状、复发及以 Th2 为主的炎症内型。该数据可用于评估治疗有效性及相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢性鼻窦炎伴鼻息肉、重度嗜酸性哮喘、慢性鼻窦炎不伴鼻息肉。慢性鼻窦炎(CRS)被分为两种亚型:伴鼻息肉(CRSwNP)和不伴鼻息肉(CRSsNP),二者不仅在是否存在息肉方面不同,在发病机制和临床表现上似乎也存在差异。已知与 CRSsNP 患者相比,CRSwNP 患者在疾病严重程度和治疗效果不佳方面具有更大的疾病负担。更具体地说,约 85% 的 CRSwNP 患者以严重症状、复发性疾病和以 Th2 为主的内型为特征,该内型与嗜酸性粒细胞和肥大细胞的显著浸润、杯状细胞增生以及包括白介素 IL-4、IL-5 和 IL-13 在内的 Th2 炎症细胞因子水平升高相关。CRSwNP 的另一个标志是缺失

【主题与分类】

主题标签:Chronic Rhinosinusitis With Nasal Polyps、Severe 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/NCT06069310

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数据说明

疾病:伴鼻息肉的慢性鼻窦炎、重度嗜酸性粒细胞性哮喘、不伴鼻息肉的慢性鼻窦炎。慢性鼻窦炎(CRS)分为两种亚型:伴鼻息肉型(CRSwNP)和不伴鼻息肉型(CRSsNP),二者不仅在是否存在鼻息肉方面有所不同,在发病机制和临床表现上似乎也存在明显差异。已知与CRSsNP患者相比,CRSwNP患者在疾病严重程度和治疗效果不佳方面具有更大的疾病负担。更具体地说,约85%的CRSwNP患者以严重症状、复发性疾病和以嗜酸性粒细胞及肥大细胞显著浸润、杯状细胞增生以及包括白介素IL-4、IL-5和IL-13在内的Th2炎性细胞因子水平升高为特征的Th2优势内型为特点。CRSwNP的另一个标志是与CRSsNP患者和对照个体细胞相比,鼻窦上皮细胞健康屏障功能丧失、通透性增加、上皮抵抗力下降以及组织重塑程度高。

屏障功能的丧失反映了一个普遍的炎症过程,尽管尚不清楚上皮细胞本身是否异常,或是这种状态是否由外界诱导。CRS的治疗最常基于糖皮质激素,但在鼻息肉患者中反应差异很大,且口服类固醇的副作用限制了其长期疗效。已观察到鼻息肉组织中糖皮质激素受体β表达与类固醇疗效之间存在反向关系。此外,鼻息肉组织中的中性粒细胞积聚与皮质类固醇不敏感性有关。一些个体表现出对类固醇治疗的极高抵抗性,从而凸显了针对鼻窦息肉形成中非类固醇反应性病理生理机制的治疗需求。哮喘常是一种共病状态,在CRSwNP患者中具有相似的病理生理特征,影响20-60%的患病个体。然而,特定亚群的患者,如那些

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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