Benralizumab治疗高嗜酸性粒细胞综合征的安全性与有效性研究
本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估Benralizumab在高嗜酸性粒细胞综合征(HES)受试者中的安全性与有效性

基本信息
资源简介
Benralizumab治疗高嗜酸性粒细胞综合征的安全性与有效性研究
本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估Benralizumab在高嗜酸性粒细胞综合征(HES)受试者中的安全性与有效性。HES是一组以显著外周血嗜酸性粒细胞增多(>1500/(micro)L)并伴嗜酸性粒细胞相关组织损伤为特征的罕见异质性疾病,部分患者对糖皮质激素治疗反应不佳或出现严重副作用。IL-5受体α表达局限于嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、肥大细胞及其前体,是HES治疗的理想靶点。该数据可用于呼吸系统疾病与哮喘相关研究,支持药物安全性与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:呼吸系统药物、抗哮喘药物、血液系统疾病、白细胞疾病、嗜酸性粒细胞增多症。高嗜酸性粒细胞综合征(HES)是一组罕见的异质性疾病,其特征为显著的外周血嗜酸性粒细胞增多(>1500/(micro)L)以及嗜酸性粒细胞相关组织损伤的证据。尽管高比例的患者最初对皮质类固醇治疗有反应,但通常需要高剂量来控制嗜酸性粒细胞增多和临床症状,并且许多患者变得相对难治和/或出现严重副作用。人类IL-5受体α的表达仅限于嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、肥大细胞及其前体,因此是治疗HES的理想靶点。迄今为止,在哮喘的1、2和3期试验中,benralizumab(抗IL-5受体α)未出现安全性问题,且疗效数据为p
【主题与分类】
主题标签:Respiratory System Agents、Anti-Asthmatic Agents、Hematologic Diseases、Leukocyte Disorders、Hypereosinophilia。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/NCT02130882
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02130882
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:呼吸系统药物、抗哮喘药物、血液系统疾病、白细胞疾病、嗜酸性粒细胞增多症。嗜酸性粒细胞增多综合征(HES)是一组罕见的异质性疾病,其特征为显著的外周血嗜酸性粒细胞增多(>1500/微升)及嗜酸性粒细胞相关组织损伤的证据。尽管高比例的患者最初对皮质类固醇治疗有反应,但通常需要高剂量以控制嗜酸性粒细胞增多和临床症状,且许多患者变得相对难治和/或出现严重副作用。人类IL-5受体α表达仅限于嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、肥大细胞及其前体细胞,因此是治疗HES的理想靶点。迄今为止,在哮喘的1、2和3期试验中,贝那利珠单抗(抗IL-5受体α)未出现安全性问题,且疗效数据令人鼓舞。
为了探索贝那利珠单抗治疗HES的安全性和有效性,本研究将招募20名成年HES患者(男性及非妊娠女性,年龄18-75岁),这些患者有症状且绝对嗜酸性粒细胞计数>1000/微升,并已接受稳定HES治疗至少1个月,参与这项随机、安慰剂对照、双盲的2期试验。贝那利珠单抗(30毫克)或安慰剂将在第0、4、8周皮下注射。受试者的嗜酸性粒细胞计数将被盲态处理,且在该受试者参与研究13周之前,不会逐渐减少其背景HES治疗。在第12、16、20周,所有受试者将接受贝那利珠单抗皮下注射。在第24周访问时表现出响应(嗜酸性粒细胞计数<1000/微升,临床症状稳定或改善,且背景HES治疗未增加)的受试者将继续每4周接受额外30毫克皮下注射。在首次接受贝那利珠单抗或安慰剂剂量以及首次开放标签贝那利珠单抗剂量后,受试者将每日随访3天,每周随访4周,之后每2周随访8周。
后续访视将对有应答者每4周进行一次,对无应答者每12周进行一次,进行小型
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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