Tofacitinib 治疗伴炎症并发症的慢性肉芽肿病的安全性与疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Tofacitinib 用于确诊且有症状的慢性肉芽肿病(CGD)相关炎症并发症(胃肠道、皮肤、肺部)的 1/2 期开放标签试验

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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医学影像预测Chronic Granulomatous DiseaseInflammatory Gastrointestinal DiseaseInflammatory Skin DiseaseInflammatory Lung Disease
Safety and Efficacy of Tofacitinib for Chronic Granulomatous Disease With Inflammatory Complications

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Tofacitinib 治疗伴炎症并发症的慢性肉芽肿病的安全性与疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Tofacitinib 用于确诊且有症状的慢性肉芽肿病(CGD)相关炎症并发症(胃肠道、皮肤、肺部)的 1/2 期开放标签试验。研究在 3 个月方案后客观评估炎症并发症,主要目标是评估研究期间 Tofacitinib 在 CGD 患者中的安全性,次要目标包括评估特定炎症表现的总体临床反应以及 Tofacitinib 对 CGD 中干扰素(IFN)诱导基因表达的生物学效应,主要终点包括感染率和治疗相关事件率。可用于安全性评估、临床反应分析与生物学效应研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肉芽肿病、炎症性胃肠道疾病、炎症性皮肤病、炎症性肺病。研究描述:这是一项 1/2 期开放标签试验,旨在研究 tofacitinib 在确诊且有症状的、与慢性肉芽肿病(CGD)相关的炎症并发症(胃肠道[GI]、皮肤、肺部)患者中的安全性,并探索其生物学疗效。经过 3 个月方案后,将客观评估参与者的炎症并发症。主要目标:评估研究期间 tofacitinib 在 CGD 患者中的安全性。次要目标:1. 评估特定炎症表现的总体临床反应。2. 评估 tofacitinib 对 CGD 中干扰素(IFN)诱导基因表达的生物学效应。主要终点:1. 感染率。2. 治疗相关 t

【主题与分类】

主题标签:Chronic Granulomatous Disease、Inflammatory Gastrointestinal Disease、Inflammatory Skin Disease、Inflammatory Lung Disease。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05104723

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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:慢性肉芽肿病、炎症性胃肠道疾病、炎症性皮肤病、炎症性肺病。研究描述:这是一项1/2期开放标签试验,旨在研究托法替布在确诊并伴有症状性炎症并发症(胃肠道[GI]、皮肤、肺)的慢性肉芽肿病(CGD)患者中的安全性,并探索其生物学疗效。经过3个月的治疗方案后,将客观评估参与者的炎症并发症。主要目的:评估托法替布在研究期间对CGD患者的安全性。次要目的:1. 评估特定炎症表现的总体临床反应。2. 评估托法替布对CGD中干扰素(IFN)诱导基因表达的生物学效应。主要终点:1. 感染率。2. 治疗相关毒性发生率。3. 不良事件(AEs)发生率。4. 需要医学评估或住院治疗的严重细菌、分枝杆菌、真菌或病毒感染的发生率。次要终点:CGD相关炎症性肠病(IBD):1.

改良Harvey-Bradshaw指数(HBI)的变化。2. 组织病理学内镜检查的变化。炎症性肺病:1. 第一秒用力呼气容积(FEV1)的变化。2. 一氧化碳弥散量(DLCO)的变化。3. 计算机断层扫描(CT)影像的变化。4. 6分钟步行试验的变化。皮肤病:1. 通过客观摄影评估的皮肤发作或溃疡存在情况的变化。基因表达:1. 基于全血RNA表达数据得出的IFN基因模块富集评分的变化。

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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