PollenVax 蒿属花粉诱导过敏性鼻炎的皮下免疫治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦蒿属花粉诱导的过敏性鼻炎皮下免疫治疗(SCIT)。源站描述指出,IgE 介导的过敏性疾病在工业化国家影响约 35% 的人群,蒿属花粉是全球十大气传过敏原之一,在哈萨克斯坦是 68% 儿童和青少年过敏性鼻炎及哮喘的致病过敏原

Kazakh National Agrarian UniversityKazakh National Agrarian University
clinicaltrials
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其他Rhinitis Allergic
PollenVax Subcutaneous Immunotherapy for Mugwort Pollen-Induced Allergic Rhinitis

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PollenVax 蒿属花粉诱导过敏性鼻炎的皮下免疫治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦蒿属花粉诱导的过敏性鼻炎皮下免疫治疗(SCIT)。源站描述指出,IgE 介导的过敏性疾病在工业化国家影响约 35% 的人群,蒿属花粉是全球十大气传过敏原之一,在哈萨克斯坦是 68% 儿童和青少年过敏性鼻炎及哮喘的致病过敏原。过敏原特异性免疫治疗是唯一可改变疾病进程的治疗,但传统 SCIT 需 3-5 年频繁注射,依从性低,存在缩短疗程的未满足需求。数据可用于过敏性鼻炎免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:过敏性鼻炎。背景与理由:IgE 介导的过敏性疾病影响工业化国家约 35% 的人口,患病率持续上升。蒿属(Artemisia vulgaris)花粉是全球十大气传过敏原之一,可导致季节性过敏性鼻炎和过敏性哮喘。在哈萨克斯坦,蒿属花粉是 68% 被诊断为过敏性鼻炎和哮喘的儿童和青少年的致病过敏原。过敏原特异性免疫治疗(ASIT)仍然是 IgE 介导过敏的唯一疾病修饰治疗,能够通过将免疫反应从 Th2 转向 Th1 和调节性 T 细胞(Treg)谱来诱导长期耐受。传统皮下 ASIT(SCIT)需要 3-5 年的治疗并频繁注射,导致患者依从性低。对更短、有效的 SCIT 存在明确的未满足需求。

【主题与分类】

主题标签:Rhinitis Allergic。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/NCT07563439

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    • 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

适应症:过敏性鼻炎。背景与依据:IgE介导的过敏性疾病影响工业化国家约35%的人口,且患病率持续上升。艾蒿(Artemisia vulgaris)花粉是全球十大气传过敏原之一,可引发季节性过敏性鼻炎和过敏性哮喘。在哈萨克斯坦,艾蒿花粉是68%确诊过敏性鼻炎和哮喘的儿童及青少年的致病过敏原。过敏原特异性免疫治疗(ASIT)仍是IgE介导过敏的唯一疾病修饰疗法,能够通过将免疫应答从Th2型向Th1型及调节性T细胞(Treg)谱转变,诱导长期耐受。传统皮下ASIT(SCIT)需要3-5年的治疗且注射频繁,导致患者依从性低。目前明显存在对更短程、有效SCIT方案的需求。研究产品PollenVax是由哈萨克国立农业研究大学(KazNARU)开发的一种原创皮下过敏原免疫治疗产品。

它由重组主要艾蒿花粉过敏原Art v 1与油包水佐剂Montanide ISA-51(法国Seppic公司)组合而成。Montanide ISA-51佐剂在注射部位形成储库,从而实现抗原的持续释放和延长的免疫刺激。PollenVax是首个采用Montanide ISA-51配制、用于艾蒿花粉诱导的过敏性疾病皮下ASIT的重组Art v 1产品。其设计为超短疗程,即四次每周皮下注射,旨在与传统SCIT方案相比提高患者依从性并减少所需就诊次数。临床前证据 在艾蒿花粉致敏小鼠和豚鼠模型中的临床前研究表明,与其他受试制剂相比,PollenVax(重组Art v 1 + Montanide ISA-51)产生了更优的免疫学特征。关键发现包括:总a显著降低

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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