评估RCT1100在健康受试者与PCD受试者中安全性及耐受性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估吸入型RCT1100在健康受试者及由DNAI1基因致病突变导致的原发性纤毛运动障碍患者中的安全性及耐受性

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clinicaltrials
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基因组分类Primary Ciliary Dyskinesia
Study Evaluating the Safety and Tolerability of RCT1100 in Healthy and PCD Subjects

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

评估RCT1100在健康受试者与PCD受试者中安全性及耐受性的研究

该数据集对应的研究是一项在健康受试者与原发性纤毛运动障碍患者中开展的临床试验,旨在评估吸入型RCT1100的安全性及耐受性。研究关注的对象包括健康参与者,以及由DNAI1基因致病突变导致的原发性纤毛运动障碍患者。给药方式为通过雾化器吸入单次递增剂量的RCT1100。该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题标签为原发性纤毛运动障碍,在分类上归属于呼吸道疾病中的支气管扩张方向。整体来看,该数据集围绕一项早期临床研究,聚焦于药物在特定人群中的安全性和耐受性评价,为关注原发性纤毛运动障碍及相关呼吸道疾病的研究人员提供了一个可参考的临床试验信息来源。

【数据集背景】

原发性纤毛运动障碍是一种与纤毛功能异常相关的疾病,本研究所针对的患者群体为由DNAI1基因致病突变导致的原发性纤毛运动障碍。该研究的主要目的是评估通过雾化器吸入单次递增剂量RCT1100在健康受试者和上述患者中的安全性及耐受性。研究同时纳入健康受试者与患者,有助于在早期阶段观察药物在不同人群中的表现。该数据集在分类上属于呼吸道疾病下的支气管扩张方向,主题标签为原发性纤毛运动障碍。

【数据内容】

该数据集的主题为评估吸入型RCT1100在健康受试者及由DNAI1基因致病突变导致的原发性纤毛运动障碍患者中的安全性及耐受性。研究涉及的条件为原发性纤毛运动障碍。研究的主要目标为评估单次递增剂量吸入型RCT1100经雾化器给药后的安全性和耐受性。关于数据集的具体字段、变量、样本量、剂量水平、终点指标及统计方法等详细内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自clinicaltrials.gov。其源站描述指出,研究条件为原发性纤毛运动障碍,主要目标是评估通过雾化器给予健康参与者和由DNAI1基因致病突变导致的原发性纤毛运动障碍患者的单次递增剂量吸入型RCT1100的安全性和耐受性。除上述来源信息外,关于采集时间、采集地点、采集机构、数据提取方式及更新频率等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于了解一项针对原发性纤毛运动障碍的临床试验的基本设计信息,尤其是围绕吸入型RCT1100在健康受试者与DNAI1基因致病突变患者中的安全性及耐受性评估。其适用方向包括呼吸道疾病、支气管扩张及原发性纤毛运动障碍相关的研究背景梳理、临床试验信息检索以及药物早期安全性评价的参考。关于该数据集是否适用于其他具体研究目的、分析场景或二次利用方式,源站未提供。

【使用方法】

该数据集来源于clinicaltrials.gov,可通过该来源获取相关临床试验信息。关于具体的数据访问方式、下载格式、字段说明、接口调用方法及使用步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来源为clinicaltrials.gov,研究条件为原发性纤毛运动障碍,主要目标为评估吸入型RCT1100在健康受试者及由DNAI1基因致病突变导致的原发性纤毛运动障碍患者中的安全性及耐受性。关于数据完整性、准确性、偏倚控制、样本代表性、随访时长及外部验证等质量与限制方面的具体信息,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用限制及版权说明等信息,源站未提供。

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05737485

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

条件:原发性纤毛运动障碍。本研究的主要目的是评估通过雾化器吸入单次递增剂量RCT1100在健康受试者及由DNAI1基因致病突变引起的原发性纤毛运动障碍患者中的安全性和耐受性。

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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