TEMPO研究:复方磺胺甲噁唑治疗肉芽肿性多血管炎
肉芽肿性多血管炎(GPA,韦格纳肉芽肿)是一种多器官自身免疫病,以上呼吸道受累常见,且患者复发风险较高。既往发现鼻部金黄色葡萄球菌定植与复发相关,TMP-SMX可预防复发,但其抗菌或抗炎机制未明

基本信息
资源简介
TEMPO研究:复方磺胺甲噁唑治疗肉芽肿性多血管炎
肉芽肿性多血管炎(GPA,韦格纳肉芽肿)是一种多器官自身免疫病,以上呼吸道受累常见,且患者复发风险较高。既往发现鼻部金黄色葡萄球菌定植与复发相关,TMP-SMX可预防复发,但其抗菌或抗炎机制未明。本研究拟前瞻性评估GPA患者接受4周TMP-SMX前、中、后鼻腔微生物组、真菌组及宿主免疫变化,计划入组30人,用鼻拭子和细胞刷采样,可选抽血,纵向随访6个月(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肉芽肿性多血管炎,韦格纳肉芽肿病。肉芽肿性多血管炎(GPA;韦格纳肉芽肿病)是一种多器官自身免疫性疾病,以坏死性肉芽肿性炎症和血管炎为特征。多达90%的GPA患者会出现上呼吸道受累,且这常是该疾病的首发表现。上呼吸道疾病患者发生局部和全身复发的风险更高。微生物可能参与诱导GPA的疾病活动。既往依赖培养的研究发现,与非GPA慢性鼻窦炎患者和健康对照相比,GPA患者更可能是金黄色葡萄球菌(S. aureus)的慢性鼻腔携带者;此外,存在S. aureus定植的GPA患者更可能在未来发生复发。这促成了一项关于甲氧苄啶-磺胺甲噁唑(TMP-SMX)的随机安慰剂对照试验,该试验显示这种抗生素/抗真菌药可有效预防GPA复发。TMP-SMX的获益究竟与其抗菌特性有关,还是与其抗炎作用有关,目前仍不清楚。本研究的目的是前瞻性评估GPA患者在接受TMP-SMX治疗4周之前、期间和之后鼻腔微生物组、真菌组和宿主免疫的变化。目标入组人数为30名参与者,研究者将纳入在Penn Vasculitis Center就诊的GPA患者(根据美国风湿病学会分类标准诊断,或基于研究者的判断)。为分析鼻腔微生物组和宿主免疫,参与者将接受鼻拭子和细胞刷采样,用于DNA测序及其他研究。研究还包括可选的研究性采血。研究者和协调员将对每名患者进行为期6个月的纵向随访。
【主题与分类】
主题标签:Granulomatosis With Polyangiitis、Wegener Granulomatosis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03919435
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03919435
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肉芽肿性多血管炎,韦格纳肉芽肿病。肉芽肿性多血管炎(GPA;韦格纳肉芽肿病)是一种多器官自身免疫性疾病,以坏死性肉芽肿性炎症和血管炎为特征。多达90%的GPA患者会出现上呼吸道受累,且这常是该疾病的首发表现。上呼吸道疾病患者发生局部和全身复发的风险更高。微生物可能参与诱导GPA的疾病活动。既往依赖培养的研究发现,与非GPA慢性鼻窦炎患者和健康对照相比,GPA患者更可能是金黄色葡萄球菌(S. aureus)的慢性鼻腔携带者;此外,存在S. aureus定植的GPA患者更可能在未来发生复发。这促成了一项关于甲氧苄啶-磺胺甲噁唑(TMP-SMX)的随机安慰剂对照试验,该试验显示这种抗生素/抗真菌药可有效预防GPA复发。TMP-SMX的获益究竟与其抗菌特性有关,还是与其抗炎作用有关,目前仍不清楚。本研究的目的是前瞻性评估GPA患者在接受TMP-SMX治疗4周之前、期间和之后鼻腔微生物组、真菌组和宿主免疫的变化。目标入组人数为30名参与者,研究者将纳入在Penn Vasculitis Center就诊的GPA患者(根据美国风湿病学会分类标准诊断,或基于研究者的判断)。为分析鼻腔微生物组和宿主免疫,参与者将接受鼻拭子和细胞刷采样,用于DNA测序及其他研究。研究还包括可选的研究性采血。研究者和协调员将对每名患者进行为期6个月的纵向随访。
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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