局部外用 Ruxolitinib 治疗成人坏疽性脓皮病

坏疽性脓皮病是一种罕见的溃疡性炎症性皮肤病,现有系统或局部治疗存在长期毒性或安全性数据不足的问题。JAK-STAT 通路被提示参与其发病机制,而 Ruxolitinib 作为选择性 JAK1/JAK2 抑制剂已获 FDA 批准外用治疗特应性皮炎,但尚未在临床试验中针对该病进行研究

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clinicaltrials
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医学影像预测Pyoderma Gangrenosum
Topical Ruxolitinib in the Treatment of Adults With Pyoderma Gangrenosum

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

局部外用 Ruxolitinib 治疗成人坏疽性脓皮病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局部外用 Ruxolitinib 治疗成人坏疽性脓皮病(Pyoderma Gangrenosum)。坏疽性脓皮病是一种罕见的溃疡性炎症性皮肤病,现有系统或局部治疗存在长期毒性或安全性数据不足的问题。JAK-STAT 通路被提示参与其发病机制,而 Ruxolitinib 作为选择性 JAK1/JAK2 抑制剂已获 FDA 批准外用治疗特应性皮炎,但尚未在临床试验中针对该病进行研究。该数据可用于了解该试验的背景与研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:坏疽性脓皮病。坏疽性脓皮病是一种罕见的溃疡性炎症性皮肤病,最常使用系统性糖皮质激素或环孢素治疗,两者均具有显著的长期毒性风险。局部治疗对较小病灶已显示出有效性,但现有局部治疗选择(糖皮质激素、钙调神经磷酸酶抑制剂)在长期使用时也带有风险,且缺乏可靠的长期安全性数据。新出现的证据表明 JAK-STAT 信号通路参与坏疽性脓皮病发病机制,发现 JAK1/2/3 和 TYK2 在坏疽性脓皮病病灶中过表达,且多种与坏疽性脓皮病相关的炎症细胞因子(IFN-γ、IL-6、IL-12、IL-15、IL-23)通过 JAK-STAT 依赖机制发挥作用。Ruxolitinib 是一种选择性 JAK1/JAK2 抑制剂,已获 FDA 批准作为外用乳膏用于特应性皮炎,此前尚未在临床试验中针对坏疽性脓皮病进行研究;既往证据有限。

【主题与分类】

主题标签:Pyoderma Gangrenosum。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07783412

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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

疾病:坏疽性脓皮病。坏疽性脓皮病是一种罕见的溃疡性炎症性皮肤病,最常使用全身性皮质类固醇或环孢素治疗,两者均具有显著的长期毒性风险。局部治疗对较小病灶已显示出有效性,但现有的局部治疗选择(皮质类固醇、钙调神经磷酸酶抑制剂)长期使用也存在风险,且缺乏可靠的长期安全性数据。新出现的证据表明JAK-STAT信号通路参与坏疽性脓皮病发病机制,在坏疽性脓皮病病灶中发现JAK1/2/3和TYK2过表达,且多种与坏疽性脓皮病相关的炎症细胞因子(IFN-γ、IL-6、IL-12、IL-15、IL-23)通过JAK-STAT依赖性机制发挥作用。芦可替尼是一种选择性JAK1/JAK2抑制剂,已获FDA批准作为外用乳膏用于特应性皮炎,此前尚未在临床试验中针对坏疽性脓皮病进行研究;既往证据仅限于口服JAK抑制剂超说明书用于坏疽性脓皮病的病例报告。这项由研究者发起的试验将入组约12名成人(年龄18-99岁),PARACELSUS评分>10且目标溃疡≤10 cm²。

参与者将通过Topi-Click涂抹器每日两次涂抹芦可替尼乳膏,持续24周,期间全程继续标准伤口护理(清洁、抗菌及高吸收性敷料、加压包扎,以及必要时清创)。研究期间不引入额外的全身性免疫抑制治疗,但参与者可继续维持针对相关自身免疫合并症的既有生物制剂稳定剂量。研究包括28周内的10次计划访视(筛选期,第0、2、4、6、8、12、16、20、24、28周),对于居住在距OHSU超过30英里的参与者,部分后续访视可通过远程医疗进行。评估包括全身皮肤检查及溃疡测量,第0、6、12和24周进行高频超声成像,采血进行安全性实验室检查(CBC、CMP、eGFR、ESR、CRP、G6PD、血脂 panel)及传染病筛查(HIV、HBV、HCV、TB),伤口液

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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