KM-001 在 PPPK1 或 PC 患者中的安全性、耐受性与疗效评估

PPK 类皮肤病由多种表皮基因突变引起,表现为手掌和足底皮肤增厚;PPPK1 为罕见常染色体显性遗传病,掌跖面出现双侧无症状的细小角化性丘疹和斑块;PC 为罕见常染色体显性遗传病,由五种角蛋白基因之一突变导致,常伴趾甲增厚、足底角化病和足底疼痛

Orvida Pharma (formerly Kamari Pharma)Orvida Pharma (formerly Kamari Pharma)
clinicaltrials
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基因组Punctate Palmoplantar Keratoderma Type 1Pachyonychia Congenita
Assessment of KM-001 - Safety, Tolerability, and Efficacy in Patients With PPPK1 or PC

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

KM-001 在 PPPK1 或 PC 患者中的安全性、耐受性与疗效评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 KM-001 在 Punctate Palmoplantar Keratoderma Type 1(PPPK1)或 Pachyonychia Congenita(PC)患者中的安全性、耐受性与疗效评估。PPK 类皮肤病由多种表皮基因突变引起,表现为手掌和足底皮肤增厚;PPPK1 为罕见常染色体显性遗传病,掌跖面出现双侧无症状的细小角化性丘疹和斑块;PC 为罕见常染色体显性遗传病,由五种角蛋白基因之一突变导致,常伴趾甲增厚、足底角化病和足底疼痛。该数据可用于相关皮肤疾病的临床研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Punctate Palmoplantar Keratoderma Type 1、Pachyonychia Congenita。掌跖角化病(PPK)类皮肤病由多种表皮基因的不同突变引起,其特征为手掌和足底皮肤增厚。点状掌跖角化病(PPKP1)是一种罕见的常染色体显性遗传性皮肤病,特征为掌跖面出现双侧无症状的细小角化性点状丘疹和斑块。先天性厚甲症(PC)是一组罕见的常染色体显性遗传性皮肤病,由五种不同角蛋白基因之一的突变引起。PC 常与趾甲增厚、足底角化病和足底疼痛相关。其表现包括手掌和足底双侧 PPK,边缘清晰并呈黄色调。这些皮肤疾病的一个共同特征是分化受损

【主题与分类】

主题标签:Punctate Palmoplantar Keratoderma Type 1、Pachyonychia Congenita。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05956314

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数据说明

疾病:点状掌跖角化病1型、先天性厚甲症。掌跖角化病(PPK)类皮肤病由若干表皮基因的多种突变引起,特征为手掌和足底皮肤增厚。点状掌跖角化病(PPKP1)是一种罕见的常染色体显性遗传性皮肤病,特征为双侧掌跖表面无症状的微小角化过度性点状丘疹和斑块。先天性厚甲症(PC)是一组罕见的常染色体显性遗传性皮肤病,由五种不同角蛋白基因之一的突变引起。PC常伴有趾甲增厚、足底角化病和足底疼痛。其表现包括双侧掌跖PPK,边缘锐利,呈黄色调。这些皮肤病的共同特征是角质形成细胞分化受损,通常由钙稳态缺陷引起。

正常钙稳态由钙离子通道调节,包括瞬时受体电位阳离子通道V亚家族成员3(TRPV3),该通道参与角质形成细胞增殖、分化和凋亡的调控。因此,它被认为是多种皮肤病和瘙痒症的潜在药物靶点。据此提出,通过特异性拮抗剂抑制TRPV3可改善上述病症。KM-001由Kamari Pharma开发,是一种强效且选择性的TRPV3拮抗剂。Kamari已证实,KM-001可减少角质形成细胞中的Ca+2流,降低细胞增殖,并伴随角质形成细胞分化标志物的正常化。在DS-Nh小鼠模型的体内研究中证明了其疗效,该化合物能够使表皮角化过度正常化。此外,该化合物显著减轻了该模型及多种类型PPK特征性的瘙痒。KM-001外用制剂在啮齿动物和迷你猪中表现出良好的安全性特征,并在

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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