接受 Tezepelumab 治疗的重度哮喘患者急性发作的炎症特征:TezEx 研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受 Tezepelumab 治疗的重度哮喘患者急性发作时的炎症特征,即 TezEx 研究

基本信息
资源简介
接受 Tezepelumab 治疗的重度哮喘患者急性发作的炎症特征:TezEx 研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受 Tezepelumab 治疗的重度哮喘患者急性发作时的炎症特征,即 TezEx 研究。重度哮喘患者占哮喘人群的 3.6%,尽管坚持高剂量吸入治疗仍症状持续、疾病控制不佳,反复急性发作并大量使用类固醇,生活质量差,常导致住院和医疗资源使用增加。近年研究关注参与哮喘急性发作的多种炎症通路,其中作为警报素的胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)在 2 型免疫反应及促进 T helper 2(TH2)细胞介导疾病中起关键作用。该数据可用于探索重度哮喘急性发作的炎症机制及相关生物标志物(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:重度哮喘。哮喘是世界上最常见的慢性呼吸系统疾病之一,其特征是症状多样,包括喘息、气短、胸闷和咳嗽,且随时间变化。在哮喘人群中,3.6% 患有重度哮喘,尽管坚持高剂量吸入治疗,仍持续存在症状且疾病未得到控制。他们反复经历急性发作,大量使用类固醇,生活质量差,常导致住院和医疗资源使用增加。近年来,人们集中努力探索与哮喘急性发作相关的各种炎症通路。胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)被认为是一种警报素,在 2 型免疫反应以及促进 T helper 2(TH2)细胞介导的疾病中起着关键作用,包括
【主题与分类】
主题标签:Severe 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/NCT06666504
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/NCT06666504
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
疾病:重度哮喘。哮喘是世界上最常见的慢性呼吸系统疾病之一,其特征是症状多样,包括喘息、气短、胸闷和咳嗽,且随时间变化。在哮喘人群中,3.6%为重度哮喘,尽管坚持高剂量吸入治疗,仍持续存在症状且疾病未得到控制。他们反复经历急性发作,大量接触类固醇,生活质量差,常导致住院和医疗资源使用增加。近年来,人们集中努力探索与哮喘急性发作相关的各种炎症通路。胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)作为一种警报素,在2型免疫反应以及促进辅助性T细胞2(TH2)介导的疾病(包括哮喘和特应性皮炎)中发挥关键作用。研究表明,TSLP响应过敏原、病毒和空气颗粒诱导的气道上皮应激而释放,是炎症反应的关键上游介质,影响T2细胞因子表达和哮喘严重程度。
Tezepelumab是一种靶向TSLP活性的人源单克隆抗体,在包括NAVIGATOR和PATHWAY研究在内的对照研究中已显示出减少哮喘急性发作、改善哮喘控制和肺功能的疗效。Tezepelumab作用于炎症级联反应的上游,能够降低FeNO、血嗜酸性粒细胞和IgE等T2生物标志物,提示其具有抑制多条通路的潜力,而非仅针对单一下游介质。CASCADE试验通过揭示气道高反应性和黏液栓形成的减少,进一步支持了TSLP的机制作用,表明其除了减少2型气道炎症外还具有额外获益。然而,尽管嗜酸性粒细胞计数和其他T2生物标志物有所降低,我们的真实世界经验显示,某些患者
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。




