评估 Daxdilimab 治疗皮肌炎或抗合成酶炎性肌炎受试者疗效与安全性的 2 期概念验证研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项 2 期概念验证研究,评估 Daxdilimab 在皮肌炎(DM)或抗合成酶炎性肌炎(ASIM)受试者中的疗效与安全性

基本信息
资源简介
评估 Daxdilimab 治疗皮肌炎或抗合成酶炎性肌炎受试者疗效与安全性的 2 期概念验证研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项 2 期概念验证研究,评估 Daxdilimab 在皮肌炎(DM)或抗合成酶炎性肌炎(ASIM)受试者中的疗效与安全性。研究纳入两类特发性炎性肌病人群:符合 ACR/EULAR 2017 标准且伴 DM 皮疹的 DM 患者,以及符合该标准且 ASIM 相关抗体阳性的 ASIM 患者。受试者按人群以 1:1 比例随机接受 Daxdilimab 或安慰剂皮下注射,研究总时长最长约 36 周,部分开放标签扩展受试者最长约 60 周。该数据可用于炎性肌病治疗相关的分类与临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:特发性炎性肌病。本研究将纳入 2 类特发性炎性肌病人群: 人群 1 或皮肌炎(DM):根据美国风湿病学会/欧洲抗风湿病联盟 2017(ACR/EULAR 2017)标准患有明确或很可能肌炎且伴有 DM 皮疹的 DM 受试者。 人群 2 或抗合成酶炎性肌炎(ASIM):根据 ACR/EULAR 2017 标准患有明确或很可能肌炎且 ASIM 相关抗体阳性的 ASIM 受试者。受试者将按人群以 1:1 比例随机分组,接受研究产品(IP)daxdilimab 或安慰剂皮下注射。预计研究总时长最长约 36 周(对于在修正案 2 之前进入开放标签扩展的受试者,最长约 60 周)。2024 年从 Horizon 获得。
【主题与分类】
主题标签:Idiopathic Inflammatory Myositis。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05669014
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/NCT05669014
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
疾病:特发性炎性肌病。本研究将纳入两类特发性炎性肌病人群的受试者:* 人群1或皮肌炎(DM):根据2017年美国风湿病学会/欧洲抗风湿病联盟(ACR/EULAR 2017)标准,患有明确或很可能肌炎并伴有DM皮疹的DM受试者。* 人群2或抗合成酶炎性肌病(ASIM):根据ACR/EULAR 2017标准,患有明确或很可能肌炎且ASIM相关抗体阳性的ASIM受试者。受试者将按人群以1:1比例随机分组,接受研究药物(IP)daxdilimab或安慰剂皮下注射。预计总研究持续时间最长可达36周(对于在第2号修正案之前进入开放标签扩展期的受试者,最长可达60周)。于2024年从Horizon获得。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




