GX-03治疗中重度特应性皮炎(湿疹)的双盲随机载体对照2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项评估GX-03外用软膏(含聚六亚甲基双胍的非全身性制剂)对比匹配载体对照治疗成人中重度特应性皮炎(AD)的2期、适应性、随机、双盲、载体对照研究

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A Double-Blind, Randomized, Vehicle-Controlled Phase 2 Study to Assess the Efficacy and Safety of GX-03 in Adult Subjects With Moderate to Severe Atopic Dermatitis (Eczema)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GX-03治疗中重度特应性皮炎(湿疹)的双盲随机载体对照2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项评估GX-03外用软膏(含聚六亚甲基双胍的非全身性制剂)对比匹配载体对照治疗成人中重度特应性皮炎(AD)的2期、适应性、随机、双盲、载体对照研究。研究分两阶段:Stage 1已完成,入组50名受试者(随机53例,完成50例),采用宽泛严重度标准(基线EASI>7或vIGA-AD 3或4),评估治疗行为与生物标志物一致性,8周评估后由独立数据监查委员会(IDMC)进行揭盲中期审查;Stage 2正在积极招募,基于Stage 1结果前瞻性评估GX-03。数据可用于特应性皮炎治疗疗效、安全性及耐受性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:湿疹、特应性皮炎、湿疹、特应性皮炎。这是一项2期、适应性、随机、双盲、载体对照研究,评估GX-03外用软膏(一种含聚六亚甲基双胍的非全身性制剂)与匹配载体对照相比在成人特应性皮炎(AD)受试者中的疗效、安全性和耐受性。Stage 1(已完成):Stage 1入组50名受试者(随机53名受试者,50名完成),采用宽泛的严重度入选标准(基线EASI>7或vIGA-AD 3或4),以评估广泛AD表型范围内的治疗行为和生物标志物一致性。在50名受试者完成8周评估期后,由独立数据监查委员会(IDMC)进行了揭盲中期审查。Stage 2(进行中/招募中):在Stage 1结果的指导下,Stage 2前瞻性评估GX-03在

【主题与分类】

主题标签:Eczema Atopic Dermatitis、Eczema、Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07355075

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:湿疹、特应性皮炎、湿疹、特应性皮炎。这是一项2期、适应性、随机、双盲、溶媒对照研究,旨在评估GX-03外用软膏(一种含聚己缩胍的非全身性制剂)与匹配溶媒对照相比,在成人特应性皮炎(AD)受试者中的疗效、安全性和耐受性。第1阶段(已完成):第1阶段采用宽泛的严重程度入选标准(基线EASI >7或vIGA-AD 3或4),入组了50名受试者(53名受试者随机化,50名完成),以评估广泛AD表型范围内的治疗行为和生物标志物一致性。在50名受试者完成为期8周的评估期后,由独立数据监查委员会(IDMC)进行了揭盲期中审查。第2阶段(进行中/招募中):根据第1阶段的发现,第2阶段在一个扩大队列中前瞻性评估GX-03,约135名受试者(目标:120名完成研究)。第2阶段入组按三个基线EASI严重程度区间(1.1-7.0、7.1-15.9和16.0或以上)进行分层,并富集基线PP-NRS为7或以上的重度受试者。

在两个阶段中,符合条件的受试者按1:1比例随机接受局部涂抹的GX-03或匹配的赋形剂对照,自行施用于受累皮肤区域,每日至少两次,连续8周。在第4周和第8周采用优效性检验框架进行疗效评估。为控制第2阶段多个主要和关键次要终点的总体I类错误率,将采用Hochberg多重性调整程序。评估的终点包括:* 第4周vIGA-AD成功(vIGA-AD成功定义为评分0或1且至少改善2级)。* 第4周EASI-75(EASI-75定义为湿疹面积严重度指数至少降低75%)* 第8周EASI-90(EASI-90定义为湿疹面积严重度指数至少降低90%)* 第8周EASI-100(EASI-100定义为湿疹面积严重度指数降低100%)

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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