Rezpegaldesleukin (Rezpeg) 治疗成人重度至极重度斑秃的2b期研究 (Rezolve AA)
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项针对成人重度至极重度斑秃的2b期、随机、双盲、平行组、安慰剂对照、三臂干预性研究，评估聚乙二醇化重组人白细胞介素-2（rezpegaldesleukin）的疗效
基本信息
资源简介
Rezpegaldesleukin (Rezpeg) 治疗成人重度至极重度斑秃的2b期研究 (Rezolve AA)
该数据集收录自 clinicaltrials.gov，对应一项名为“A Phase 2b Study to Evaluate Rezpegaldesleukin (Rezpeg) in the Treatment of Severe to Very Severe Alopecia Areata in Adult Patients (Rezolve AA)”的临床研究。研究针对成人重度至极重度斑秃，采用干预性、随机、双盲、平行组、安慰剂对照的 2b 期三臂设计，评估聚乙二醇化重组人白细胞介素-2（rezpegaldesleukin）的疗效。数据集在分类上归属于皮肤与结缔组织疾病下的脱发类别，主题标签为 Alopecia Areata。整体而言，该数据集围绕斑秃这一适应症，提供了该项多阶段、长周期临床试验的结构化登记信息，可供了解研究设计、干预方案与试验周期安排。
【数据集背景】
斑秃是一种以脱发为表现的疾病，被归入皮肤与结缔组织疾病范畴。该数据集所对应的研究聚焦于成人重度至极重度斑秃患者群体，旨在评估聚乙二醇化重组人白细胞介素-2（rezpegaldesleukin）在这一人群中的治疗作用。研究处于 2b 期，采用随机、双盲、平行组、安慰剂对照的三臂干预性设计，属于典型的探索性疗效评价研究阶段。数据集的英文名称中同时包含了研究代号 Rezolve AA，便于与同领域其他研究区分。
【数据内容】
数据集的核心内容为一项干预性临床试验的登记信息，涵盖研究条件（Alopecia Areata）、研究设计类型（干预性、随机、双盲、平行组、安慰剂对照、2b 期、三臂）以及研究目的（评估 rezpegaldesleukin 在成人重度至极重度斑秃患者中的效果）。此外，源站描述还给出了研究的时间结构安排，包括筛查期、治疗期、可选的延长治疗期和随访期，以及所有参与者的最长研究时长。主题标签为 Alopecia Areata，分类路径为皮肤与结缔组织疾病 / 脱发。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。其内容基于该站对 Rezolve AA 研究的描述性登记，包括研究条件、研究设计与研究周期等要素。数据集的分类与主题标签同样来自该来源站的组织方式。
【适用场景】
该数据集适用于需要了解斑秃相关 2b 期干预性临床试验设计信息的场景，例如检索重度至极重度斑秃的研究方向、了解随机双盲安慰剂对照三臂设计的试验安排、或参考该类研究的时间结构（筛查、治疗、可选延长治疗与随访）。也可用于皮肤与结缔组织疾病 / 脱发类别下的临床试验信息汇总与对照。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06340360
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：斑秃。这是一项干预性、随机、双盲、平行分组、安慰剂对照的2b期、3臂研究，旨在评估聚乙二醇化重组人白细胞介素-2（rezpegaldesleukin）在重度至极重度斑秃成人受试者中的效果。预计持续时间包括最长35天的筛选期、36周的治疗期、可选的16周治疗延长期以及24周的随访期。所有受试者的最长研究持续时间约为81周。
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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