Abrocitinib治疗唐氏综合征患者特应性皮炎与斑秃

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、开放标签、篮式 2b 期临床试验,研究对象为唐氏综合征合并至少一种炎症性皮肤病的患者,涵盖特应性皮炎(AD)和/或斑秃(AA)

Icahn School of Medicine at Mount SinaiIcahn School of Medicine at Mount Sinai
clinicaltrials
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其他分类Atopic DermatitisAlopecia Areata
Treatment of Atopic Dermatitis and Alopecia Areata With Abrocitinib in Individuals With Down Syndrome

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

Abrocitinib治疗唐氏综合征患者特应性皮炎与斑秃

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、开放标签、篮式 2b 期临床试验,研究对象为唐氏综合征合并至少一种炎症性皮肤病的患者,涵盖特应性皮炎(AD)和/或斑秃(AA)。患者每日口服 abrocitinib 100 mg 共 12 周,应答者维持原剂量,非应答者改为每日 200 mg 再治疗 12 周,第 24 至 60 周维持相应剂量。研究计划入组 56 例,预计约 10% 脱落,目标 51 例完成。AD 与 AA 患者将在多个时间点接受临床评估并采集皮肤和血液标本用于分子分析,可用于炎症性皮肤病治疗反应与生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特应性皮炎、斑秃。这是一项单中心、开放标签、篮式 2b 期试验,将入组至少患有一种炎症性皮肤病(特应性皮炎 [AD] 和/或斑秃 [AA])的 DS 受试者。由于我们的目标是让 51 名患者完成研究,估计脱落率约为 10%,我们将总共入组 n=56 名患者。患者将接受 abrocitinib 100 mg 每日一次,持续 12 周。应答者(定义为 AD 达到 EASI75 应答,或 AA 达到 SALT ≤20)将维持该剂量,而根据这些定义的非应答者将开始每日 200 mg,再持续 12 周。所有 AD 和 AA 患者将从第 24 周至第 60 周维持其各自的 abrocitinib 剂量。AD 和 AA 患者将在多个时间点接受临床评估,并采集皮肤和血液标本用于分子分析。对于 AD

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis、Alopecia Areata。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07242638

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:特应性皮炎、斑秃。这是一项单中心、开放标签、篮式2b期试验,将入组至少患有一种炎症性皮肤病(特应性皮炎[AD]和/或斑秃[AA])的DS受试者。由于我们的目标是使51名患者完成研究,估计脱落率约为10%,我们将总共入组n=56名患者。患者将接受阿布昔替尼100 mg每日一次治疗12周。应答者(定义为AD达到EASI75应答,或AA达到SALT≤20)将继续维持该剂量,而根据这些定义判定为非应答者的患者,将开始200 mg每日一次治疗,再持续12周。所有AD和AA患者将从第24周至第60周维持各自剂量的阿布昔替尼。AD和AA患者将在多个时间点接受临床评估,并采集皮肤和血液标本用于分子分析。对于AD患者,将在第0、12、24、48和60周采集皮损和非皮损胶带粘贴样本,并按我们既往发表的方法进行处理。对于AA患者,将在基线时从皮损和非皮损头皮采集可选的2mm活检,并在第24和48周从皮损头皮采集活检。

将在第0、12、24、36、48和60周采集血样(每次访视共采集17mL,其中12mL用于机制分析)。

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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