HXN6005在健康受试者及中重度特应性皮炎患者中的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录HXN6005在健康成人受试者及中重度特应性皮炎患者中的临床研究信息

Helixon Biotechnology (Suzhou) Co., LtdHelixon Biotechnology (Suzhou) Co., Ltd
clinicaltrials
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其他预测Health Adult SubjectsAtopic Dermatitis (AD)
Study of HXN6005 in Healthy Participants and Patients With Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

HXN6005在健康受试者及中重度特应性皮炎患者中的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录HXN6005在健康成人受试者及中重度特应性皮炎患者中的临床研究信息。研究分为两部分:Part A为单次递增剂量(SAD)随机双盲安慰剂对照试验,在健康受试者中开展两个序贯剂量队列,计划入组16人,每队列8人(6人接受HXN6005,2人接受安慰剂),单次皮下注射并随访安全性、PK、PD及抗药抗体(ADA);Part B为多次递增剂量(MAD)随机双盲安慰剂对照试验,在中重度AD患者中入组16人,每队列8人(6人接受HXN6005,2人接受安慰剂),多次皮下注射。可用于评估药物安全性、药代动力学、药效学及免疫原性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:健康成人受试者、特应性皮炎(AD)。Part A(单次递增剂量,SAD)是一项在健康受试者中进行的随机、双盲、安慰剂对照、单次剂量递增设计。它包括两个序贯剂量队列。计划共入组16名健康受试者,每队列8名受试者(6名接受HXN6005,2名接受安慰剂)。受试者接受单次皮下注射HXN6005或安慰剂。所有受试者均接受安全性、PK、PD和抗药抗体(ADA)评估的随访。Part B(多次递增剂量,MAD)是一项在中重度AD患者中进行的随机、双盲、安慰剂对照研究。Part B在两个剂量队列中入组16名患者,每队列8名患者(6名接受HXN6005,2名接受安慰剂)。患者根据方案接受多次皮下注射HXN6005或安慰剂

【主题与分类】

主题标签:Health Adult Subjects、Atopic Dermatitis (AD)。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07782476

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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

条件:健康成人受试者、特应性皮炎(AD)。A部分(单次递增剂量,SAD)是一项在健康受试者中进行的随机、双盲、安慰剂对照、单次剂量递增设计。它包括两个连续的剂量队列。计划共纳入16名健康受试者,每个队列8名受试者(6名接受HXN6005,2名接受安慰剂)。受试者接受单次皮下注射HXN6005或安慰剂。所有受试者均接受安全性、PK、PD和抗药抗体(ADA)评估随访。B部分(多次递增剂量,MAD)是一项在中重度AD患者中进行的随机、双盲、安慰剂对照研究。B部分在两个剂量队列中纳入16名患者,每个队列8名患者(6名接受HXN6005,2名接受安慰剂)。患者根据研究计划接受多次皮下注射HXN6005或安慰剂。C部分是一项在中重度AD患者中进行的多中心、随机、双盲、安慰剂对照研究。

计划共随机分配35名患者进入两个HXN6005剂量组和一个安慰剂组,按照研究计划接受多次皮下注射。定期进行随访,收集疗效数据、安全性数据及血液样本,以评估全身暴露量、免疫原性和生物标志物。

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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