一项研究Coramitug在ATTR淀粉样变性患者中使用PET/CT成像观察其在心脏组织中淀粉样沉积物的分布和效果的研究

研究通过PET/CT成像观察放射性标记的coramitug经输注后心脏的摄取情况(Cohort 1),并了解coramitug可被放射性标记coramitug置换的程度(Cohort 2),同时评估coramitug在ATTR-CM患者中的安全性和耐受性

Novo Nordisk A/SNovo Nordisk A/S
clinicaltrials
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医学影像Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy
A Research Study to Look at the Distribution and Effects of Coramitug on Amyloid Deposits in Heart Tissue Using PET/CT Imaging in People With ATTR Amyloidosis.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

一项研究Coramitug在ATTR淀粉样变性患者中使用PET/CT成像观察其在心脏组织中淀粉样沉积物的分布和效果的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy(ATTR-CM)患者。研究通过PET/CT成像观察放射性标记的coramitug经输注后心脏的摄取情况(Cohort 1),并了解coramitug可被放射性标记coramitug置换的程度(Cohort 2),同时评估coramitug在ATTR-CM患者中的安全性和耐受性。Coramitug是一种单克隆抗体,可能结合转甲状腺素蛋白积聚并促进其从心脏清除,也可能阻止团块形成。数据可用于心脏淀粉样变性影像与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病。本研究在转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)参与者中进行,ATTR-CM是一种发生在ATTR淀粉样变性患者中的心脏病。本研究的目的是观察放射性标记的coramitug在通过输注给药后如何被心脏摄取(队列1),并了解coramitug能在多大程度上被放射性标记的coramitug置换(队列2)。在本研究中,还将调查coramitug在ATTR-CM参与者中使用时的安全性以及耐受性如何。Coramitug可能是ATTR-CM参与者的一种新药。Coramitug是一种单克隆抗体,可能结合转甲状腺素蛋白的积聚并促进其从心脏中清除。它还可能阻止团块的形成,并可能有助于

【主题与分类】

主题标签:Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07448623

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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

条件:转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病。本研究在转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)参与者中进行,这是一种发生在ATTR淀粉样变性患者中的心脏疾病。本研究的目的是观察放射性标记的coramitug通过输注给药后被心脏摄取的情况(队列1),并了解放射性标记的coramitug能在多大程度上置换coramitug(队列2)。在本研究中,还将调查coramitug在ATTR-CM参与者中使用的安全性和耐受性。Coramitug是潜在用于ATTR-CM参与者的新药。Coramitug是一种单克隆抗体,可能结合转甲状腺素蛋白的积聚并促进其从心脏中清除。它还可能阻止团块形成,并可能有助于清除已存在的异常蛋白团块。参与A期从筛选至随访访视,研究最长将持续85天(队列1)或106天(队列2)。

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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