整合临床试验与分子图谱揭示慢性手部湿疹免疫驱动因素

该数据集来自一项针对慢性手部湿疹(CHE)的2b期随机、多中心、双盲、安慰剂对照临床试验,比较dupilumab与安慰剂,并对94名不同病因和形态的CHE患者进行分子图谱分析,评估阻断IL-4Rα 16周后的结果

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基因组分类GPL246769606
GSE279422: Integrated Clinical Trial and Molecular Profiling Reveals Immune Drivers of Chronic Hand Eczema

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

整合临床试验与分子图谱揭示慢性手部湿疹免疫驱动因素

Integrated Clinical Trial and Molecular Profiling Reveals Immune Drivers of Chronic Hand Eczema

该数据集来自一项针对慢性手部湿疹(CHE)的2b期随机、多中心、双盲、安慰剂对照临床试验,比较dupilumab与安慰剂,并对94名不同病因和形态的CHE患者进行分子图谱分析,评估阻断IL-4Rα 16周后的结果。数据表明CHE是由2型免疫驱动的疾病,与病因或临床表现无关。该数据可用于探索CHE的免疫机制、识别不同亚型的共同分子特征,以及评估IL-4Rα阻断的分子效应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性手部湿疹(CHE)是一种疼痛、瘙痒的炎症性皮肤病,病因复杂。CHE可根据病因和/或临床表现进行分类,包括特应性-接触性湿疹-银屑病特征相互交织,使其诊断和治疗具有挑战性。作为最常见的职业相关皮肤病,其潜在免疫机制仍不清楚。在此,我们进行了一项随机对照研究,比较dupilumab与安慰剂,并证明CHE是一种2型免疫驱动的疾病,无论病因因素或临床表现如何。我们对所有病因和形态的CHE患者进行了全面的分子图谱分析,以识别潜在的共同特征,并评估了16周内阻断IL-4Rα的后果。这项2b期随机、多中心、双盲、安慰剂对照临床试验纳入了94名成人患

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE279422

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 27 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

慢性手部湿疹(CHE)是一种疼痛、瘙痒的炎症性皮肤病,病因涉及多种因素。CHE可根据病因和/或临床表现进行分类,包括特应性-接触性湿疹-银屑病特征相互交织,使其诊断和治疗具有挑战性。作为最常见的职业相关皮肤病,其潜在的免疫机制仍不清楚。在此,我们开展了一项随机对照研究,比较dupilumab与安慰剂,并证明CHE是一种由2型免疫驱动的疾病,无论其病因因素或临床表现如何。我们对所有病因和形态的CHE患者进行了全面的分子谱分析,以识别潜在的共同特征,并评估了16周内阻断IL-4Rα的后果。这项2b期随机、多中心、双盲、安慰剂对照临床试验纳入了94名患有中度至重度CHE的成人,病程持续至少六个月且对强效外用糖皮质激素耐药。

我们发现,CHE患者与特应性皮炎和银屑病患者共享复杂的转录组特征,涉及皮肤屏障、白细胞迁移、细胞毒性以及1型、2型和3型免疫相关基因的失调。与安慰剂对照相比,16周的度普利尤单抗治疗显著改善了CHE患者的临床严重程度和生活质量,同时在很大程度上恢复了与皮肤屏障和免疫稳态相关的适当转录组和蛋白质组程序。这些发现表明,IL-4Rα信号传导是CHE病理特征的关键调节因子,不依赖于特应性皮炎背景或环境触发因素,并建议将CHE重新归类为2型免疫疾病,将度普利尤单抗或IL-4/13靶向治疗作为中重度疾病的主要治疗方法。

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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