IPG7236在健康成人受试者中的口服给药研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,研究口服IPG7236在健康成人受试者中的安全性,适应症为特应性皮炎。研究分为两部分,Part A为单次递增剂量,共设8个队列,剂量从25 mg至600 mg,受试者按随机化代码接受IPG7236或安慰剂

基本信息
资源简介
IPG7236在健康成人受试者中的口服给药研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,研究口服IPG7236在健康成人受试者中的安全性,适应症为特应性皮炎。研究分为两部分,Part A为单次递增剂量,共设8个队列,剂量从25 mg至600 mg,受试者按随机化代码接受IPG7236或安慰剂。队列1入组6名受试者,其中4名接受IPG7236、2名接受安慰剂;队列2至队列8各入组6名受试者。数据可用于分析药物剂量与安全性、耐受性等指标的关系,支持剂量递增试验的统计建模与预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:特应性皮炎。该研究由两部分组成,Part A(单次递增剂量):共有8个单次递增剂量队列。剂量水平如下:队列1:25 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列2:50 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列3:100 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列4:200 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列5:300 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列6:400 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列7:500 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配;队列8:600 mg IPG7236或安慰剂,按随机化代码分配。在队列1中,共入组6名受试者。根据随机化代码,4名受试者将接受IPG7236,2名受试者将接受安慰剂。在队列2至队列8中,6名受试者
【主题与分类】
主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05288543
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05288543
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:特应性皮炎。本研究分为两部分。A部分(单次递增剂量):共有8个单次递增剂量队列。剂量水平如下:队列1:根据随机化代码,接受25 mg IPG7236或安慰剂;队列2:根据随机化代码,接受50 mg IPG7236或安慰剂;队列3:根据随机化代码,接受100 mg IPG7236或安慰剂;队列4:根据随机化代码,接受200 mg IPG7236或安慰剂;队列5:根据随机化代码,接受300 mg IPG7236或安慰剂;队列6:根据随机化代码,接受400 mg IPG7236或安慰剂;队列7:根据随机化代码,接受500 mg IPG7236或安慰剂;队列8:根据随机化代码,接受600 mg IPG7236或安慰剂。在队列1中,共入组6名受试者。根据随机化代码,4名受试者将接受IPG7236,2名受试者将接受安慰剂。在队列2至队列8中,根据随机化代码,6名受试者将接受IPG7236,2名受试者将接受安慰剂。B部分(多次递增剂量):共有3个多次递增剂量队列。
剂量水平如下:队列1:根据随机化编码,接受100 mg IPG7236或安慰剂;队列2:根据随机化编码,接受300 mg IPG7236或安慰剂;队列3:根据随机化编码,接受500 mg IPG7236或安慰剂。每个队列共8名受试者,根据随机化编码,6名受试者将接受IPG7236,2名受试者将接受安慰剂。队列1、队列2和队列3的多次递增剂量阶段将根据队列4、队列6和队列8的单次递增剂量阶段获得的安全性和耐受性数据开始。
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。




