Tezepelumab治疗过敏性鼻炎与哮喘研究(TEZARS)

TEZARS是一项在clinicaltrials.gov登记的单中心、开放标签、非盲法、探索性机制初步研究,评估Tezepelumab(每4周皮下注射210mg)在合并季节性及/或常年性过敏性鼻炎的中重度过敏性哮喘患者中为期12个月的疗效

Dr. Anne EllisDr. Anne Ellis
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表格预测Asthma With Allergic Rhinitis
Tezepelumab in Allergic Rhinitis and Asthma Study (TEZARS)

基本信息

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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Tezepelumab治疗过敏性鼻炎与哮喘研究(TEZARS)

TEZARS是一项在clinicaltrials.gov登记的单中心、开放标签、非盲法、探索性机制初步研究,评估Tezepelumab(每4周皮下注射210mg)在合并季节性及/或常年性过敏性鼻炎的中重度过敏性哮喘患者中为期12个月的疗效。计划招募14名18至65岁非妊娠/非哺乳女性及/或男性过敏性鼻炎合并过敏性哮喘患者,另招募5名非过敏参与者参与基线鼻部相关评估。数据可用于哮喘与过敏性鼻炎共病机制及生物制剂疗效的探索性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘伴过敏性鼻炎。Tezepelumab是一种新型单克隆抗体,可阻断胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP),该分子与过敏性疾病相关。这项开放标签、非盲法、探索性机制初步研究的目的是评估Tezepelumab(每4周皮下注射一次210mg)在合并季节性和常年性过敏性鼻炎(SAR和/或PAR)的中重度过敏性哮喘参与者中为期12个月的疗效。Tezepelumab治疗过敏性鼻炎与哮喘研究(TEZARS)是一项单中心研究。该试验将招募14名来自Kingston、Frontenac、Lennox和Addington地区的18至65岁非妊娠/非哺乳女性及/或男性过敏性鼻炎(AR)合并过敏性哮喘参与者。另将招募5名非过敏参与者参与基线鼻部

【主题与分类】

主题标签:Asthma With Allergic Rhinitis。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/NCT06189742

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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:哮喘伴过敏性鼻炎。Tezepelumab是一种新型单克隆抗体,可阻断胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP),该分子与过敏性疾病相关。这项开放标签、非盲法、探索性机制初步研究的目的,是在中度至重度过敏性哮喘并伴有季节性和常年性过敏性鼻炎(SAR和/或PAR)的参与者中,评估tezepelumab(每4周一次皮下注射210mg)为期12个月的疗效。tezepelumab在过敏性鼻炎和哮喘中的研究(TEZARS)是一项单中心研究。该试验将从Kingston、Frontenac、Lennox和Addington地区招募14名18至65岁、非妊娠/非哺乳期的女性 and/or 男性过敏性鼻炎(AR)合并过敏性哮喘参与者。另将招募5名非过敏性参与者参加基线鼻腔过敏原激发(NAC)访视,随后退出研究。合并AR和过敏性哮喘的参与者参加基线NAC,然后每1个月接受一剂tezepelumab,持续12个月。第六剂后一个月将进行为期6个月的治疗后随访NAC。

将在第十二剂给药后两周进行为期12个月的治疗后随访鼻过敏原激发(NAC)。在每次NAC访视时,将在不同时间点收集症状评分和生活质量问卷,以及鼻液和血液样本。研究者假设,tezepelumab将改善研究人群中由NAC联合季节性和常年性过敏原所激发的AR相关结局(TNSS;峰值鼻吸气流量,PNIF;鼻炎控制评估测试,RCAT)。其次,研究者假设tezepelumab将减少NAC后鼻腔内过敏介质(即IL-1b、IL-3、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-9、IL-10、IL-13、IL-18、MCP-1、TNFα、RANTES、eotaxin、类胰蛋白酶、糜蛋白酶)和警报素(即TSLP、IL-25和IL-33)的释放。TSLP和肥大细胞基因表达的降低

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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