评估VX-581在健康参与者中的安全性和药代动力学的剂量递增研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为囊性纤维化,收录一项在健康参与者中开展的VX-581剂量递增研究信息

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clinicaltrials
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文本回归Cystic Fibrosis
Dose Escalation Study Evaluating the Safety and Pharmacokinetics of VX-581 in Healthy Participants

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估VX-581在健康参与者中的安全性和药代动力学的剂量递增研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为囊性纤维化,收录一项在健康参与者中开展的VX-581剂量递增研究信息。研究评估VX-581单次和多次递增剂量的安全性、耐受性与药代动力学,包含筛选期、治疗期和安全随访期,并涉及VX-581与tezacaftor(TEZ)/deutivacaftor(D-IVA)或D-IVA联合给药最长十天。数据可用于了解该试验的设计、给药方案与观察指标,支持安全性、耐受性和药代动力学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:囊性纤维化。本研究旨在评估VX-581单次和多次递增剂量在健康参与者中的安全性、耐受性和药代动力学,包括筛选期、治疗期和安全随访期。此外,VX-581还将与tezacaftor(TEZ)/deutivacaftor(D-IVA)或D-IVA联合给药,最长十天。注:本临床试验信息系根据适用法律自愿提交,因此某些提交截止日期可能不适用。(即,本适用临床试验的临床试验信息系根据《公共卫生服务法》第402(j)(4)(A)条和42 CFR 11.60提交,不受《公共卫生服务法》第402(j)(2)和(3)条或42 CFR 11.24和11.44所规定截止日期的约束。)

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis。本站分类:呼吸道疾病/囊性纤维化。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07283770

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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

Conditions: Cystic Fibrosis. The study is being conducted to evaluate the safety, tolerability, and pharmacokinetics of single and multiple ascending doses of VX-581 in healthy participants and consists of Screening Phase, Treatment Phase and Safety Follow-up Phase. Additionally, VX-581 will also be administered in combination with tezacaftor (TEZ)/deutivacaftor (D-IVA) or D-IVA for up to ten days. Note: This clinical trial information was submitted voluntarily under the applicable law and, therefore, certain submission deadlines may not apply. (That is, clinical trial information for this applicable clinical trial was submitted under section 402(j)(4)(A) of the Public Health Service Act and 42 CFR 11.60 and is not subject to the deadlines established by sections 402(j)(2) and (3) of the Public Health Service Act or 42 CFR 11.24 and 11.44.).

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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