系统性硬化症硬指症透明质酸酶试验数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦系统性硬化症(SSc)相关硬指症(Sclerodactyly)的透明质酸酶治疗试验

Medical University of South CarolinaMedical University of South Carolina
clinicaltrials
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其他Systemic SclerosisSclerodactyly
Hyaluronidase for Sclerodactyly in Systemic Sclerosis Trial

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

系统性硬化症硬指症透明质酸酶试验数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦系统性硬化症(SSc)相关硬指症(Sclerodactyly)的透明质酸酶治疗试验。硬指症表现为皮肤增厚、关节挛缩、手指活动范围下降及显著功能障碍,目前缺乏有效局部疗法。透明质酸酶可降解细胞外基质中的透明质酸,在皮肤病学中应用广泛且安全性良好;新证据提示 SSc 中内源性透明质酸酶活性降低可能参与基质周转受损与持续纤维化,皮内注射透明质酸酶在 SSc 相关小口畸形中已显示改善组织柔韧性的初步疗效。数据可用于相关临床研究与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:系统性硬化症、硬指症。系统性硬化症(SSc)是一种慢性自身免疫性疾病,以皮肤和内脏器官的进行性纤维化为特征。硬指症是其关键表现,导致皮肤增厚、关节挛缩、手指活动范围减小及显著功能障碍。目前尚无有效的局部疗法来改善受影响患者的手部活动能力。透明质酸酶是一种降解细胞外基质中透明质酸的酶,在皮肤病学中广泛使用,具有公认的安全性。新出现的证据表明,SSc 中内源性透明质酸酶活性降低可能导致基质周转受损和持续纤维化。皮内注射透明质酸酶在改善 SSc 相关小口畸形的组织柔韧性方面已显示出初步疗效,支持其作为一

【主题与分类】

主题标签:Systemic Sclerosis、Sclerodactyly。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07697274

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:系统性硬化症、指端硬化。系统性硬化症(SSc)是一种慢性自身免疫性疾病,以皮肤和内脏器官进行性纤维化为特征。指端硬化是其关键表现之一,可导致皮肤增厚、关节挛缩、手指活动范围减小及显著的功能障碍。目前尚无有效的局部疗法可改善受累患者的手部活动能力。透明质酸酶是一种可降解细胞外基质中透明质酸的酶,在皮肤科广泛应用,具有良好的安全性。新出现的证据表明,SSc中内源性透明质酸酶活性降低可能促进基质周转受损和持续性纤维化。皮内注射透明质酸酶在改善SSc相关小口畸形中的组织柔韧性方面已显示出初步疗效,支持其作为局部抗纤维化疗法的潜力。本初步研究将评估系列皮内注射透明质酸酶治疗SSc相关指端硬化的可行性、安全性及初步疗效。

在一项开放标签、前瞻性设计中,10名参与者将在28周内对两个受累指趾进行每月治疗。结局指标将包括通过标准化角度测量法测量的指趾活动度变化,以及使用Cochin手功能量表-6(CHFS-6)评估的患者报告手功能。可行性及安全性将通过招募、依从性以及依据预设停止标准进行的系统性不良事件监测来评估。作为早期阶段试点研究,本研究不以假设检验为效能目标,而是旨在生成必要数据,为未来试验的“推进/不推进”决策提供依据。结果将提供可行性、安全性及临床信号的关键估计值,以支持后续随机对照试验的设计,并可能建立一种新颖的局部治疗策略,用于改善系统性硬化症患者的手功能。

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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