Deucravacitinib 治疗难治性成人及幼年皮肌炎研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Deucravacitinib 治疗难治性成人皮肌炎与幼年皮肌炎的研究

National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS)National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS)
clinicaltrials
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基因组预测MyositisDermatomyositis
Study of Deucravacitinib for Refractory Adults With Dermatomyositis/Juvenile Dermatomyositis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Deucravacitinib 治疗难治性成人及幼年皮肌炎研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Deucravacitinib 治疗难治性成人皮肌炎与幼年皮肌炎的研究。皮肌炎是一类可累及肌肉、皮肤、肺、关节和胃肠道的系统性自身免疫病,现有免疫抑制治疗常难以完全缓解。研究基于血液、皮肤和肌肉中 1 型干扰素基因特征与疾病活动度相关的认识,以及 JAK/STAT 通路非选择性抑制剂可能有效的报道,检验选择性口服 TYK2 抑制剂 deucravacitinib 抑制 JAK/STAT 通路的假设,可用于相关疾病治疗反应预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肌炎、皮肌炎。研究描述:肌炎是一个异质性的系统性自身免疫疾病家族,影响成人和儿童,可累及肌肉、皮肤、肺、关节和/或胃肠道。遗憾的是,许多患者对当前的免疫抑制治疗不能完全应答。尽管这些疾病的病理生理机制尚未完全阐明,但在成人皮肌炎(DM)和幼年皮肌炎(JDM)患者中,血液、皮肤和肌肉中的 1 型干扰素基因特征与疾病活动度相关。此外,近期报道提示,JAK/STAT 通路的非选择性抑制剂可能对治疗难治性 DM 和 JDM 患者有效。在本研究中,我们将检验我们的假设:使用选择性口服 TYK2 抑制剂 deucravacitinib 抑制 JAK/STAT 通路,将

【主题与分类】

主题标签:Myositis、Dermatomyositis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07012057

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数据说明

疾病:肌炎、皮肌炎。研究描述:肌炎是一组异质性系统性自身免疫性疾病,影响成人和儿童,可累及肌肉、皮肤、肺、关节和/或胃肠道。遗憾的是,许多患者对当前的免疫抑制治疗不能完全应答。尽管这些疾病的病理生理机制尚未完全阐明,但在成人皮肌炎(DM)和幼年皮肌炎(JDM)患者中,血液、皮肤和肌肉中的1型干扰素基因特征与疾病活动度相关。此外,近期报道提示,JAK/STAT通路的非选择性抑制剂可能对治疗难治性DM和JDM患者有效。在本研究中,我们将通过开展一项为期24周的II期开放标签治疗试验,检验以下假设:使用选择性口服TYK2抑制剂deucravacitinib抑制JAK/STAT通路,将对活动性、治疗难治性DM/JDM成人患者有效且安全。

在研究治疗期结束时,所有受试者均可选择在试验的扩展阶段接受deucravacitinib治疗。目的:主要目的:获取关于选择性TYK2抑制剂deucravacitinib在患有活动性、治疗难治性DM/JDM成人患者中疗效的初步数据,依据2016年ACR/EULAR关于成人和青少年皮肌炎最小、中等和主要临床缓解标准定义。探索性目的:* 获取关于deucravacitinib改善活动性、治疗难治性JDM/DM成人患者皮肤疾病活动性疗效的初步数据,依据皮肤皮肌炎疾病面积和严重程度指数(CDASI)定义。* 获取关于接受deucravacitinib治疗的治疗难治性DM/JDM患者不良事件频率和发生率的初步数据。终点:主要终点:达到

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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