微生物组靶向治疗特应性皮炎2期探索研究(TIME-2)

研究为 Phase 1b、随机、安慰剂/载体对照、双盲、多中心试验,评估 ShA9 外用治疗 AD 的安全性与有效性,计划入组约 86 名 6 岁及以上 AD 参与者,单人参与约 20 周,包括约 2 周筛查、14 周治疗和 4 周安全性随访

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他分类Atopic Dermatitis
Targeted Investigation of Microbiome 2 Treat Atopic Dermatitis (TIME-2)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

微生物组靶向治疗特应性皮炎2期探索研究(TIME-2)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 TIME-2 研究,聚焦特应性皮炎(Atopic Dermatitis)。研究为 Phase 1b、随机、安慰剂/载体对照、双盲、多中心试验,评估 ShA9 外用治疗 AD 的安全性与有效性,计划入组约 86 名 6 岁及以上 AD 参与者,单人参与约 20 周,包括约 2 周筛查、14 周治疗和 4 周安全性随访。筛查时评估资格并检测皮肤拭子中 S. Aureus 的存在,合格者先接受约 14 天标准化护肤。可用于皮肤疾病与微生物组干预相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:特应性皮炎。方案 ADRN-14 TIME-2 是一项 Phase 1b、随机、安慰剂/载体对照、双盲、多中心试验,旨在评估 ShA9 外用作为 AD 治疗的安全性和有效性。本研究将旨在入组约 86 名参与者;参与者必须年满 6 岁且患有 AD。单个参与者参与本研究大约需要 20 周完成,包括约 2 周筛查、14 周治疗和 4 周安全性随访。将进行初始筛查访视以评估资格,并评估从每位参与者采集的皮肤拭子中是否存在 S. Aureus。符合条件的参与者随后将开始约 14 天的标准化皮肤护理期,使用非处方产品(例如,Dove 香皂、Cetaphil 保湿霜),这将

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06504160

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:特应性皮炎。方案ADRN-14 TIME-2是一项1b期、随机、安慰剂/载体对照、双盲、多中心试验,旨在评估局部应用ShA9治疗AD的安全性和有效性。本研究计划招募约86名参与者;参与者必须年满6岁且患有AD。单个参与者参与本研究大约需要20周,包括约2周的筛选期、14周的治疗期和4周的安全性随访。将进行初次筛选访视,以评估资格并检测从每位参与者采集的皮肤拭子中是否存在金黄色葡萄球菌。符合条件的参与者随后将开始约14天的标准化皮肤护理期,使用研究诊所分发的非处方产品(如Dove香皂、Cetaphil保湿霜)。此举旨在建立信息丰富的基线,并允许任何禁用药物洗脱。继续符合资格标准的参与者随后将按1:1随机分配,使用ShA9凝胶或安慰剂(载体)凝胶治疗AD。

随机分组后,在为期两周的时间里,每位参与者将接受TCS与所分配研究产品(活性药物或安慰剂)的联合治疗。随后,参与者将在不使用TCS的情况下继续使用所分配的研究产品12周。在此期间,参与者大约每4周来诊所一次,进行样本/数据采集和安全性监测。入组期间,参与者可能因处理任何皮肤病情加重而额外来诊所就诊。参与以为期4周的安全性随访期结束,在此期间停止使用ShA9或安慰剂(赋形剂)凝胶。参与者将继续按需使用研究诊所提供的非处方产品,同时避免使用禁用药物,并接受皮肤病情加重及其他不良事件的监测。

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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