Atuzabrutinib外用凝胶治疗轻中度特应性皮炎2a期试验安全性与有效性

该数据集来自GSE289784,对应一项评估Bruton酪氨酸激酶抑制剂atuzabrutinib(PRN473/SAR444727)5%凝胶治疗轻中度特应性皮炎(AD)的2a期临床试验,包含双盲安慰剂对照期和开放标签非对照期,受试者为18–70岁、病程至少6个月的轻中度AD患者(N=39)

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基因组分类GPL301739606
GSE289784: Safety and Efficacy of Atuzabrutinib Topical Gel in Patients with Mild-to-Moderate Atopic Dermatitis: Findings from Phase 2a Trial

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Atuzabrutinib外用凝胶治疗轻中度特应性皮炎2a期试验安全性与有效性

Safety and Efficacy of Atuzabrutinib Topical Gel in Patients with Mild-to-Moderate Atopic Dermatitis: Findings from Phase 2a Trial

该数据集来自GSE289784,对应一项评估Bruton酪氨酸激酶抑制剂atuzabrutinib(PRN473/SAR444727)5%凝胶治疗轻中度特应性皮炎(AD)的2a期临床试验,包含双盲安慰剂对照期和开放标签非对照期,受试者为18–70岁、病程至少6个月的轻中度AD患者(N=39)。数据文件为GSE289784_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及高通量测序表达谱分析(GPL30173,9606)。该数据可用于探索AD相关基因表达特征及药物应答的分子分型研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这项atuzabrutinib(PRN473/SAR444727)的2a期研究,该药物是一种Bruton酪氨酸激酶抑制剂,研究由双盲安慰剂对照治疗期和开放标签非对照治疗期组成,评估了atuzabrutinib 5%凝胶与安慰剂(在双盲期)在轻中度特应性皮炎(AD)患者中的安全性和有效性。研究纳入年龄18–70岁、诊断为轻中度AD至少6个月的患者(N=39)。在双盲期(第1–14天),将总体征评分(TSS)差异≤1分的两个目标病灶按1:1随机分配至atuzabrutinib或匹配安慰剂,每日两次。在开放标签期(第15–42天),患者继续用atuzabrutinib每日两次治疗指定区域及其他AD受累病灶(头皮、手掌、足底和生殖器除外)。目的是评估安全性、耐受性、

【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:GPL30173、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=GSE289784

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 02 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

这项关于atuzabrutinib(PRN473/SAR444727)的2a期研究——一种布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂——包括双盲安慰剂对照治疗期和开放标签非对照治疗期,评估了5% atuzabrutinib凝胶与安慰剂(在双盲期内)在轻中度特应性皮炎(AD)患者中的安全性和有效性。研究纳入年龄18-70岁、诊断为轻中度AD至少6个月的患者(N=39)。在双盲期(第1-14天),将总体征评分(TSS)差异≤1分的两个目标病灶按1:1随机分配至atuzabrutinib或匹配安慰剂,每日两次。在开放标签期(第15-42天),患者继续以每日两次atuzabrutinib治疗指定区域及其他AD受累病灶(头皮、手掌、足底和生殖器除外)。目的是评估atuzabrutinib在轻中度AD患者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。进行了RNA测序分析,以了解病灶皮肤活检与正常皮肤中靶免疫细胞表达情况及atuzabrutinib的作用。

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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