含 Ingenol Mebutate 新载体配方治疗前臂日光性角化病的安全性与剂量探索研究

研究分两部分:第一部分将含 Ingenol Mebutate 的新载体配方以递增浓度外用于前臂 AK 病灶,观察反应与安全性,并与已注册上市的 Ingenol Mebutate 凝胶 Picato® 比较,以判断新配方是否至少与 Picato® 同样安全有效;第二部分旨在筛选出能产生与 Picato

LEO PharmaLEO Pharma
clinicaltrials
浏览 10
其他预测Actinic Keratosis
Safety and Dose Finding Study of New Vehicle Formulations Containing Ingenol Mebutate to Treat Actinic Keratosis on the Forearm

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

含 Ingenol Mebutate 新载体配方治疗前臂日光性角化病的安全性与剂量探索研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前臂日光性角化病(Actinic Keratosis)。研究分两部分:第一部分将含 Ingenol Mebutate 的新载体配方以递增浓度外用于前臂 AK 病灶,观察反应与安全性,并与已注册上市的 Ingenol Mebutate 凝胶 Picato® 比较,以判断新配方是否至少与 Picato® 同样安全有效;第二部分旨在筛选出能产生与 Picato® 相同或更优疗效、且安全性相当或更好的新配方浓度。数据可用于评估新载体配方的安全性、疗效及剂量选择(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:日光性角化病。本研究将分 2 部分进行。第一部分涉及将含 Ingenol Mebutate 的新载体配方以递增浓度施用于前臂的 AK 病灶。将反应和安全性与此前注册并上市的 Ingenol Mebutate 凝胶 Picato® 进行比较,以确定新载体配方是否至少与 Picato® 同样安全有效。第 2 部分的目的是选择“新配方”中能产生与 Picato® 相同(若非更好)反应、且安全性特征相似或更好的浓度。

【主题与分类】

主题标签:Actinic Keratosis。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/日光性角化病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01803477

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01803477

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:光化性角化病。本研究将分为两部分进行。第一部分涉及将含有巨大戟醇甲基丁烯酸酯的新型载体配方以递增浓度应用于前臂的AKs。将反应和安全性与此前注册并上市的巨大戟醇甲基丁烯酸酯凝胶Picato®进行比较,以确定新型载体配方是否至少与Picato®同样安全有效。第二部分的目的是在“新配方”中选择能产生与Picato®相同(如果不是更好)反应,且安全性相似或更好的浓度。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案