评估Lytixar™(LTX-109)治疗无并发症革兰阳性皮肤感染的安全性、耐受性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估Lytixar™(LTX-109)治疗无并发症革兰阳性皮肤感染的安全性、耐受性与有效性

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其他Gram-positive, Skin InfectionsMild Eczema/DermatosesAtopic Dermatitis
A Study to Evaluate Safety, Tolerability and Efficacy of Lytixar™ (LTX-109) on Uncomplicated, Gram-positive, Skin Infection

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

评估Lytixar™(LTX-109)治疗无并发症革兰阳性皮肤感染的安全性、耐受性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估Lytixar™(LTX-109)治疗无并发症革兰阳性皮肤感染的安全性、耐受性与有效性。覆盖的病症包括革兰阳性皮肤感染、轻度湿疹/皮肤病及特应性皮炎。源站描述指出,无并发症革兰阳性皮肤感染的治疗可包括消毒剂与干燥剂,但最重要的是局部抗生素;抗菌药物耐药问题对金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌等革兰阳性球菌尤为重要,耐甲氧西林金黄色葡萄球菌及社区获得性MRSA给皮肤感染管理带来挑战。该数据可用于相关皮肤感染治疗研究的参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:革兰阳性、皮肤感染、轻度湿疹/皮肤病、特应性皮炎。无并发症革兰阳性皮肤感染的治疗可包括使用消毒剂和干燥剂,但最重要的是局部抗生素。关于抗菌治疗使用的指南已经发布,但不良处方实践仍然存在,这促进了对抗现有治疗的细菌菌株的发展。抗菌药物耐药问题对金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌等革兰阳性球菌尤为重要。耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)多年来一直是医院环境中的问题,最近社区获得性MRSA(CA-MRSA)的出现给管理皮肤感染的医生带来了额外挑战。正在开发的药物Lytixar™是一种合成抗菌肽

【主题与分类】

主题标签:Gram-positive, Skin Infections、Mild Eczema/Dermatoses、Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01223222

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01223222

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    • 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

条件:革兰氏阳性菌、皮肤感染、轻度湿疹/皮肤病、特应性皮炎。治疗无并发症的革兰氏阳性菌皮肤感染可能包括使用消毒剂和干燥剂,但最重要的是局部抗生素。尽管已发布了关于抗菌治疗使用的指南,但不佳的处方实践仍然存在,这促进了对抗现有治疗手段具有耐药性的细菌菌株的发展。抗菌耐药性问题对于革兰氏阳性球菌,如金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌,尤为重要。耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)多年来一直是医院环境中的难题,最近社区获得性MRSA(CA-MRSA)的出现给治疗皮肤感染的医生带来了额外的挑战。正在研发的药物Lytixar™是一种合成的抗菌肽模拟物,具有膜裂解作用机制。Lytixar™在体外已显示出对多种革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌的活性。

该化合物似乎对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)、耐万古霉素肠球菌(VRE)及多重耐药铜绿假单胞菌分离株等抗生素耐药菌种同样有效。其新颖的膜裂解作用机制可能降低耐药性的发展倾向,至今Lytixar™未显示出与其他类别抗生素的体外靶点特异性交叉耐药。

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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