Fevipiprant(QAW039)多剂口服在伴嗜酸性粒细胞增多的COPD患者中的机制验证研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项在伴嗜酸性粒细胞增多的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者中开展的探索性、随机、受试者与研究者盲法、安慰剂对照、平行分组机制验证研究

Novartis PharmaceuticalsNovartis Pharmaceuticals
clinicaltrials
浏览 8
其他分类Chronic Obstructive Pulmonary Disease
A Proof-of-mechanism Study of Multiple, Oral Doses of Fevipiprant (QAW039) in COPD Patients With Eosinophilia

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Fevipiprant(QAW039)多剂口服在伴嗜酸性粒细胞增多的COPD患者中的机制验证研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项在伴嗜酸性粒细胞增多的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者中开展的探索性、随机、受试者与研究者盲法、安慰剂对照、平行分组机制验证研究。受试者均接受标准治疗,通常为吸入性糖皮质激素联合一种或多种长效支气管扩张剂。研究包含筛选期及可选的预筛选访视,用于评估受试者表型与入组资格;筛选合格者需接受诱导痰以检查基线痰细胞计数,并须同时满足血和痰嗜酸性粒细胞增多方可入组。数据可用于COPD嗜酸性粒细胞表型及药物机制相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:慢性阻塞性肺疾病。这是一项在伴嗜酸性粒细胞增多的COPD受试者中开展的探索性、随机、受试者和研究者盲法、安慰剂对照、平行分组、机制验证研究,受试者接受标准治疗。COPD受试者的标准治疗(SoC)通常包括吸入性糖皮质激素(ICS)联合一种或多种长效支气管扩张剂(长效β2受体激动剂(LABA)或长效抗毒蕈碱拮抗剂(LAMA))的方案。该研究包括一个筛选期(包括可选的预筛选访视),在此期间评估受试者的表型和研究的合格性。筛选访视后符合合格性标准的所有受试者将接受诱导痰以检查基线痰细胞计数。受试者需要证明血和痰嗜酸性粒细胞增多才符合资格

【主题与分类】

主题标签:Chronic Obstructive Pulmonary Disease。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03810183

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    • 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

适应症:慢性阻塞性肺疾病。这是一项探索性、随机、受试者与研究者设盲、安慰剂对照、平行分组、机制验证研究,研究对象为接受标准治疗且伴嗜酸性粒细胞增多的COPD受试者。COPD受试者的标准治疗(SoC)通常包括吸入性糖皮质激素(ICS)联合一种或多种长效支气管舒张剂(长效β2受体激动剂(LABA)或长效抗胆碱能拮抗剂(LAMA))的方案。该研究包括一个筛选期(含可选的预筛选访视),在此期间评估受试者的表型及研究资格。所有在筛选访视后符合入选标准的受试者均需接受诱导痰检查,以检测基线痰细胞计数。受试者需同时证实血液和痰液嗜酸性粒细胞增多方有资格参与本研究。符合条件的受试者按3:2随机分配至活性药物组(fevipiprant 450 mg口服,每日一次)与安慰剂组。随机化按当前吸烟状态(当前吸烟者与既往吸烟者)进行分层。

在整个研究过程中,受试者应继续接受其COPD标准治疗及其他药物治疗。受试者应接受多剂量的fevipiprant或安慰剂治疗,持续六周。在治疗期结束时和研究结束时(末次给药后约4周)应重复进行诱导痰检查。该机制验证性研究的主要目的是确定fevipiprant(QAW039)在标准治疗基础上用于伴有嗜酸性气道炎症的COPD患者时,是否能减轻痰嗜酸性粒细胞增多负担。其他试验的数据未能证实fevipiprant的疗效,也不支持在本研究中继续进行治疗。因此,本研究被提前终止。

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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