评估SC291治疗严重难治性B细胞介导自身免疫性疾病的研究(GLEAM)

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估SC291治疗严重难治性B细胞介导自身免疫性疾病的临床试验信息

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clinicaltrials
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医学影像分类Lupus ErythematosusSystemic Lupus ErythematosusSLE (Systemic Lupus)Granulomatous PolyangiitisMicroscopic Polyangiitis
Study Evaluating SC291 in Subjects With Severe r/r B-cell Mediated Autoimmune Diseases (GLEAM)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

评估SC291治疗严重难治性B细胞介导自身免疫性疾病的研究(GLEAM)

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估SC291治疗严重难治性B细胞介导自身免疫性疾病的临床试验信息。覆盖系统性红斑狼疮(含狼疮性肾炎与肾外狼疮)及抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎(含肉芽肿性多血管炎和显微镜下多血管炎)等适应症,面向难治性或复发患者。数据可用于了解B细胞清除疗法在自身免疫性疾病中的研究设计、疾病分类与受试人群特征,支持相关临床研究与疾病分类任务(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:系统性红斑狼疮、系统性红斑狼疮、SLE(系统性狼疮)、抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎、肉芽肿性多血管炎、显微镜下多血管炎。系统性红斑狼疮(SLE)是一种累及多系统的自身免疫性疾病,常可致命。SLE分为肾外狼疮(ERL)或狼疮性肾炎(LN)。B细胞清除疗法在多种B细胞驱动的自身免疫性疾病的治疗中发挥了重要作用。本试验纳入的受试者为诊断为系统性红斑狼疮(SLE)(包括狼疮性肾炎(LN)和肾外系统性红斑狼疮(ERL)),或抗中性粒细胞胞浆抗体(ANCA)相关血管炎(AAV)(包括肉芽肿性多血管炎和显微镜下多血管炎)且为难治性疾病、已复发且未显示出a

【主题与分类】

主题标签:Lupus Erythematosus、Systemic Lupus Erythematosus、SLE (Systemic Lupus)、Granulomatous Polyangiitis、Microscopic Polyangiitis。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06294236

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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:系统性红斑狼疮、系统性红斑狼疮、SLE(系统性狼疮)、抗中性粒细胞胞质抗体相关性血管炎、肉芽肿性多血管炎、显微镜下多血管炎。系统性红斑狼疮(SLE)是一种累及多系统的自身免疫性疾病,常可致命。SLE分为肾外狼疮(ERL)或狼疮性肾炎(LN)两个亚类。B细胞清除疗法在多种B细胞驱动的自身免疫性疾病的治疗中发挥了重要作用。本试验纳入的受试者为诊断为系统性红斑狼疮(SLE),包括狼疮性肾炎(LN)和肾外系统性红斑狼疮(ERL),或抗中性粒细胞胞质抗体(ANCA)相关性血管炎(AAV)(包括肉芽肿性多血管炎和显微镜下多血管炎)的患者,这些患者疾病难治、出现复发,且在此前全身治疗后未显示出适当的临床应答。本研究旨在评估一种研究性细胞疗法SC291的安全性和有效性,该疗法可按单独的平行队列给予患有活动性疾病的活动性LN、ERL或AAV患者。

将在接受包括环磷酰胺(CY)和氟达拉滨(FLU)在内的标准方案预处理的患者中,评估单剂量SC291的效果。

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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