CHF 6333 在囊性纤维化与非囊性纤维化支气管扩张患者中单次或重复吸入后的安全性、耐受性与分布临床研究

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为 CHF 6333 在囊性纤维化(CF)与非囊性纤维化支气管扩张(NCFB)患者中单次或重复吸入后的安全性、耐受性与分布研究

Chiesi Farmaceutici S.p.A.Chiesi Farmaceutici S.p.A.
clinicaltrials
浏览 8
蛋白质分类Cystic FibrosisNon-Cystic Fibrosis Bronchiectasis
A Clinical Study to Investigate Safety, Tolerability and Distribution of CHF 6333 After One or After Repeated Inhalation in Patients With Cystic Fibrosis (CF) and in Patients With Non Cystic Fibrosis (NCFB) Bronchiectasis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

CHF 6333 在囊性纤维化与非囊性纤维化支气管扩张患者中单次或重复吸入后的安全性、耐受性与分布临床研究

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为 CHF 6333 在囊性纤维化(CF)与非囊性纤维化支气管扩张(NCFB)患者中单次或重复吸入后的安全性、耐受性与分布研究。CHF 6333 是一种处于临床开发阶段的吸入型抗炎药物,作用机制为抑制人中性粒细胞弹性蛋白酶,尚未获批用于上述疾病。此前已在健康受试者中研究其单次及重复递增剂量的安全性、耐受性与药代动力学,本试验首次在 CF 与 NCFB 患者中开展测试。数据可用于呼吸系统疾病药物临床研究相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:囊性纤维化、非囊性纤维化支气管扩张。CHF 6333 是一种正在开发用于治疗囊性纤维化和非 CF 支气管扩张的药物,正在进行临床测试。它尚未获得监管机构批准用于治疗这些疾病。CHF6333 是一种吸入型抗炎药,其作用机制基于对人中性粒细胞弹性蛋白酶的抑制。此前已在健康受试者中研究了吸入 CHF 6333 单次和重复递增剂量的安全性和耐受性:收集了有关受试药物摄取、分布和排泄(药代动力学)的信息。在当前这项临床试验中,CHF 6333 将首次在患者(CF 和 NCFB)中进行测试。研究第一部分将测试三个剂量水平,作为单次给药。将给予一个重复剂量

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis、Non-Cystic Fibrosis Bronchiectasis。本站分类:呼吸道疾病/支气管扩张。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04010799

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:囊性纤维化、非囊性纤维化支气管扩张。CHF 6333是一种正在研发用于治疗囊性纤维化和非囊性纤维化支气管扩张的药物,目前正处于临床试验阶段。尚未获得监管机构批准用于治疗这些疾病。CHF6333是一种吸入型抗炎药,其作用机制基于抑制人中性粒细胞弹性蛋白酶。此前已在健康受试者中研究了吸入CHF 6333单次和多次递增剂量的安全性和耐受性:收集了有关受试药物摄取、分布和排泄的信息(药代动力学)。在本次临床试验中,CHF 6333将首次在患者(囊性纤维化和非囊性纤维化支气管扩张)中进行测试。研究第一部分将测试三个剂量水平,均为单次给药。研究第二部分将进行一种重复给药。

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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