烟酰胺治疗红斑狼疮相关皮肤病变

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕烟酰胺治疗红斑狼疮相关皮肤病变的临床试验,涉及皮肤型红斑狼疮(CLE)与系统性红斑狼疮(SLE)皮疹

Second Xiangya Hospital of Central South UniversitySecond Xiangya Hospital of Central South University
clinicaltrials
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其他Cutaneous Lupus ErythematosusSystemic Lupus Erythematosus Rash
Nicotinamide Treatment for Lupus-associated Skin Lesions in Lupus Erythematosus

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

烟酰胺治疗红斑狼疮相关皮肤病变

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕烟酰胺治疗红斑狼疮相关皮肤病变的临床试验,涉及皮肤型红斑狼疮(CLE)与系统性红斑狼疮(SLE)皮疹。源站描述指出,红斑狼疮相关皮肤病变是 CLE 的主要临床表现,也见于 70%~80% 的 SLE 患者,常累及面部、颈部、手部等曝光部位,严重影响外观并造成心理负担;羟氯喹(HCQ)等抗疟药为一线治疗,但约 30% 患者无应答,糖皮质激素和沙利度胺等因毒副作用限制使用。该数据可用于了解该临床问题及试验背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤型红斑狼疮、系统性红斑狼疮皮疹。背景:红斑狼疮(LE)是一种累及多种器官的自身免疫性疾病。红斑狼疮相关皮肤病变是皮肤型红斑狼疮(CLE)的主要临床表现,也发生于 70%~80% 的系统性红斑狼疮(SLE)患者,通常累及面部、颈部、手部等曝光部位,严重影响个人外观并对患者造成显著心理影响。虽然羟氯喹(HCQ)等抗疟药已被广泛用作红斑狼疮相关皮肤病变的一线治疗,但 30% 的红斑狼疮患者对该药物无应答。其他可用疗法如糖皮质激素和沙利度胺也可应用,但其毒性副作用限制了临床使用。近期

【主题与分类】

主题标签:Cutaneous Lupus Erythematosus、Systemic Lupus Erythematosus Rash。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03260166

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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

病症:皮肤红斑狼疮、系统性红斑狼疮皮疹。背景:红斑狼疮(LE)是一种影响多器官的自身免疫性疾病。狼疮相关皮肤病变是皮肤红斑狼疮(CLE)的主要临床表现,也出现在70%~80%的系统性红斑狼疮(SLE)患者中,通常累及面部、颈部和手部等日光暴露部位,严重影响个人外貌,给患者带来重大的心理影响。尽管羟氯喹(HCQ)等抗疟药已被广泛用作狼疮相关皮肤病变的一线治疗,但30%的狼疮患者对此药物无应答。其他可用疗法如皮质类固醇和沙利度胺也可应用,然而其毒副作用限制了临床使用。研究者的近期研究表明,烟酰胺——一种水溶性维生素,其副作用被认为极小——能够保护MRL/lpr小鼠(一种狼疮样小鼠模型)免于皮肤病变和自身抗体产生。

因此,假设烟酰胺治疗可能是LE患者狼疮相关皮肤病变的一种新型疗法。研究设计:这是一项单中心、非对照、开放标签研究,旨在评估烟酰胺对CLE或SLE患者中经HCQ联合低剂量皮质类固醇治疗无效的狼疮相关皮肤病变的疗效和安全性。方法:对于CLE或SLE患者,其狼疮相关皮肤病变在修订版皮肤红斑狼疮疾病面积和严重程度指数(RCLASI)上评分≥4,且在过去两个月中对HCQ联合低剂量皮质类固醇(≤0.5 mg/kg/d)治疗无效,将连续3个月给予口服烟酰胺(500 mg,每日两次),同时维持包括HCQ和皮质类固醇在内的当前治疗方案不变。研究终点包括临床反应和免疫学变化,以及安全性。

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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