儿童先天性鱼鳞病致病性治疗方法有效性科学论证与评估

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童先天性鱼鳞病的致病性治疗。研究为实验性非随机临床试验,纳入 50 名 6 个月至 18 岁经临床和基因确诊的患儿,分为 4 组,分别接受对症治疗(外用活性药物、润肤剂和/或系统性维A酸类)或靶向 IL-12/IL-23、IL-4/IL-13

National Medical Research Center for Children's Health, Russian FederationNational Medical Research Center for Children's Health, Russian Federation
clinicaltrials
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基因组分类Congenital Ichthyosis
Scientific Substantiation and Assessment of the Effectiveness of Pathogenetic Methods of Therapy for Congenital Ichthyosis in Children

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

儿童先天性鱼鳞病致病性治疗方法有效性科学论证与评估

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童先天性鱼鳞病的致病性治疗。研究为实验性非随机临床试验,纳入 50 名 6 个月至 18 岁经临床和基因确诊的患儿,分为 4 组,分别接受对症治疗(外用活性药物、润肤剂和/或系统性维A酸类)或靶向 IL-12/IL-23、IL-4/IL-13、IL-17A 的生物制剂。所有患者进行免疫表型分析,测定细胞因子谱、致敏谱及淋巴细胞 NF-kB 活化程度。第 3 实验组 10 名 Netherton 综合征患者接受 dupilumab。数据可用于评估生物制剂扩展适应症及致病性治疗的有效性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:先天性鱼鳞病。这是一项实验性非随机临床研究,旨在扩大生物药物的适应症,以将其用于儿童先天性鱼鳞病的致病性治疗。该研究将纳入 50 名年龄在 6 个月至 18 岁之间、经临床和基因确诊为先天性鱼鳞病的儿童。患者将被分为 4 组,分别接受对症治疗(使用外用活性药物、润肤剂和/或系统性维A酸类)或靶向细胞因子 IL-12/IL-23、IL-4/IL-13 和 IL-17A 的生物制剂。将对所有患者进行免疫表型分析,测定细胞因子谱、致敏谱以及淋巴细胞中 NF-kB 活化程度。在第 3 实验组中,10 名 Netherton 综合征患者将接受 dupilumab,在实验组

【主题与分类】

主题标签:Congenital Ichthyosis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04996485

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    • 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

疾病:先天性鱼鳞病。这是一项实验性非随机临床研究,旨在扩大生物制剂的适应症,以期将其用于先天性鱼鳞病患儿的发病机制治疗。该研究将纳入50名年龄在6个月至18岁之间、经临床和遗传学确诊为先天性鱼鳞病的儿童。患者将被分为4组,分别接受对症治疗(使用活性外用药物、润肤剂和/或系统性维A酸类药物)或针对细胞因子IL-12/IL-23、IL-4/IL-13和IL-17A的生物制剂。将对所有患者进行免疫表型分析,测定细胞因子谱、致敏谱以及淋巴细胞中NF-kB的活化程度。在实验组3中,10名Netherton综合征患者将接受dupilumab治疗;在实验组2中,10名患者将接受ustekinumab治疗;在实验组1中,10名患者将接受secukinumab治疗。

将使用鱼鳞病面积严重程度指数(IASI)评估疗效,并通过测定经皮水分丢失(TEWL)水平来评估,同时,还将使用儿童皮肤病生活质量指数(CDLQI)评估生活质量的变化,对比基线时与第16周和第52周的情况。在整个研究过程中,将评估安全性特征(记录感染性疾病的发生情况)。

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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