ZP-059在健康及哮喘受试者中的Phase 1三部分SAD、MAD及交叉研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于ZP-059的Phase 1、单中心、多部分、开放标签研究,覆盖健康受试者(Part 1)、轻度稳定哮喘受试者(Part 2)以及轻中度稳定哮喘受试者(Part 3)

基本信息
资源简介
ZP-059在健康及哮喘受试者中的Phase 1三部分SAD、MAD及交叉研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于ZP-059的Phase 1、单中心、多部分、开放标签研究,覆盖健康受试者(Part 1)、轻度稳定哮喘受试者(Part 2)以及轻中度稳定哮喘受试者(Part 3)。研究评估ZP-059胶囊干粉吸入的单次递增剂量(SAD)与多次递增剂量(MAD)的安全性、耐受性和PK,并在Part 3中与口服voriconazole的生物利用度进行比较。数据可用于呼吸系统疾病尤其是哮喘及Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis相关药物早期临床评价(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis。这是一项整合的Phase 1、单中心、多部分、开放标签研究,受试者包括健康受试者(Part 1)、轻度稳定哮喘受试者(Part 2)以及轻中度稳定哮喘受试者(Part 3)。在研究的全部三个部分中,均尽最大努力使男性和女性受试者尽可能接近均衡。本研究评估了ZP-059胶囊作为干粉吸入给药的单次和多次递增剂量在Part 1健康志愿者(单次递增剂量;SAD)和Part 2轻度哮喘受试者(多次递增剂量;MAD)中的安全性、耐受性和PK。在Part 3中,将ZP-059在轻中度稳定哮喘受试者中的生物利用度与口服voriconazole的生物利用度进行了比较。Part 3仅在审查了队列1至4的安全性数据后才开始。
【主题与分类】
主题标签:Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis。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/NCT04229303
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04229303
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:变应性支气管肺曲霉病。这是一项整合的1期、单中心、多部分、开放标签研究,受试者包括健康受试者(第1部分)、轻度稳定型哮喘受试者(第2部分)以及轻度至中度稳定型哮喘受试者(第3部分)。在研究的所有三个部分中,均尽最大努力使男性和女性受试者尽可能接近均衡。本研究分别评估了ZP-059胶囊作为干粉吸入给药在单次和多次递增剂量下的安全性、耐受性和药代动力学,第1部分在健康志愿者中进行(单次递增剂量;SAD),第2部分在轻度哮喘受试者中进行(多次递增剂量;MAD)。在第3部分中,将ZP-059在轻度至中度稳定型哮喘受试者中的生物利用度与口服伏立康唑进行比较。第3部分仅在第1部分(SAD)队列1至4的安全性数据审查完成后才开始。研究的第2部分和第3部分还探索了哮喘受试者诱导痰样本中的伏立康唑浓度。
作为安全性和耐受性评估的一部分,本研究探讨了ZP-059对轻度和轻度至中度稳定期哮喘受试者气道功能的影响。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




