Dexpramipexole(KNS-760704)治疗嗜酸性粒细胞增多综合征的安全性与疗效研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Dexpramipexole(KNS-760704)在嗜酸性粒细胞增多综合征(HES)受试者中的安全性与疗效研究,源站描述涵盖 HES 的疾病特征、皮质类固醇治疗局限以及 Dexpramipexole 在 ALS 临床试验中降低血嗜酸性粒细胞

基本信息
资源简介
Dexpramipexole(KNS-760704)治疗嗜酸性粒细胞增多综合征的安全性与疗效研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Dexpramipexole(KNS-760704)在嗜酸性粒细胞增多综合征(HES)受试者中的安全性与疗效研究,源站描述涵盖 HES 的疾病特征、皮质类固醇治疗局限以及 Dexpramipexole 在 ALS 临床试验中降低血嗜酸性粒细胞的背景。研究为概念验证性,计划在 10 名 HES 受试者中评估该口服小分子对循环及组织嗜酸性粒细胞的作用。数据可用于了解 HES 治疗研究设计及药物对嗜酸性粒细胞影响的预测性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:嗜酸性粒细胞增多综合征。嗜酸性粒细胞增多综合征(HES)是一组异质性疾病,特征为外周血嗜酸性粒细胞增多及嗜酸性粒细胞相关终末器官损伤的证据。尽管高比例患者最初对皮质类固醇治疗有反应,但通常需要高剂量来控制嗜酸性粒细胞增多和临床症状,且许多患者变得相对难治和/或出现严重副作用。Dexpramipexole(KNS 760704)是一种合成氨基苯并噻唑,在多项临床试验中显示可安全降低肌萎缩侧索硬化(ALS)患者的血嗜酸性粒细胞计数。本概念验证研究的目的是评估 Dexpramipexole——一种口服生物利用度小分子——对 10 名 HES 受试者循环和组织嗜酸性粒细胞的影响。在完成资格评估后
【主题与分类】
主题标签:Hypereosinophilic Syndrome。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02101138
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:高嗜酸性粒细胞综合征。高嗜酸性粒细胞综合征(HES)是一组异质性疾病,其特征为外周血嗜酸性粒细胞增多及存在嗜酸性粒细胞相关终末器官损害的 evidence。尽管相当比例的患者最初对皮质类固醇治疗有反应,但通常需要高剂量才能控制嗜酸性粒细胞增多和临床症状,且许多患者会变得相对难治和/或出现严重副作用。右旋普拉克索(KNS 760704)是一种合成氨基苯并噻唑,在多项临床试验中已显示可安全降低肌萎缩侧索硬化(ALS)患者的外周血嗜酸性粒细胞计数。本概念验证研究的目的是评估右旋普拉克索——一种口服生物利用度好的小分子——对10名HES受试者循环及组织嗜酸性粒细胞的影响。在完成资格评估后,绝对嗜酸性粒细胞计数(AEC)< 1000/μL的受试者将进入导入期,在此期间将进行标准化的每周皮质类固醇递减,以确定每名研究受试者的“最低有效皮质类固醇剂量”。
对于入组时症状稳定但AEC > 1000/μL的受试者,入组时的类固醇剂量将被定义为最小有效皮质类固醇剂量,不进行逐渐减量。一旦确定最小有效皮质类固醇剂量,将开始给予dexpramipexole 150 mg每日两次治疗。在接受dexpramipexole治疗12周后,将开始标准化的皮质类固醇逐渐减量,以确定“使用dexpramipexole时的最小有效皮质类固醇剂量”。在皮质类固醇逐渐减量期间,将每周监测嗜酸性粒细胞计数和常规生化检查。终末器官评估,包括超声心动图、肺功能检查及其他适当的研究,将在研究基线、开始dexpramipexole治疗时、dexpramipexole首次给药后3个月以及研究结束访视时进行。骨髓检
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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