ION-682884 用于 TTR 淀粉样心肌病患者的研究

研究限定于已完成 inotersen 单中心开放标签试验(NCT037028289)24 个月的受试者,要求估算肾小球滤过率大于 30、血小板计数大于 130,000,涵盖野生型或突变型转甲状腺素蛋白心肌病,预计最多 17 名 65-85 岁患者符合条件

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clinicaltrials
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医学影像预测Transthyretin Amyloid Cardiopathy
ION-682884 in Patients With TTR Amyloid Cardiomyopathy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

ION-682884 用于 TTR 淀粉样心肌病患者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy)患者。研究限定于已完成 inotersen 单中心开放标签试验(NCT037028289)24 个月的受试者,要求估算肾小球滤过率大于 30、血小板计数大于 130,000,涵盖野生型或突变型转甲状腺素蛋白心肌病,预计最多 17 名 65-85 岁患者符合条件。研究设计包括完成 24 个月后终末访视与评估,如超声心动图、实验室检查、6 分钟步行试验、心肺运动试验,以及无起搏器患者的心脏 MRI;若实验室检查确认符合新研究资格,患者可选择继续(来源 clinicaltrials.。

【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。本研究仅限于已完成我们单中心 inotersen 治疗淀粉样心肌病开放标签试验(NCT037028289)24 个月的患者。患者估算肾小球滤过率必须大于 30,血小板计数大于 130,000。他们将患有野生型或突变型转甲状腺素蛋白心肌病。预计最多 17 名患者符合研究条件,年龄 65-85 岁。研究设计:在完成 inotersen 研究的 24 个月后,患者将接受最终访视和评估。这将包括超声心动图、实验室检查、6 分钟步行试验、心肺运动试验,以及对于没有起搏器的患者进行心脏 MRI。如果研究结束时的实验室检查确认符合新研究的资格,患者将被提供继续的选择

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04843020

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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。本研究仅限于已完成我们单中心开放标签试验中inotersen治疗淀粉样心肌病24个月的患者(NCT037028289)。患者估计肾小球滤过率需大于30,血小板计数需大于130,000。他们将患有野生型或突变型转甲状腺素蛋白心肌病。预计最多可有17名患者符合研究条件,年龄65-85岁。研究设计:在完成inotersen研究的24个月后,患者将进行最终访视和评估。这将包括超声心动图、实验室检查、6分钟步行测试、心肺运动测试,以及对于无起搏器的患者进行心脏MRI。如果研究结束时的实验室检查确认符合新研究的资格,患者将有机会选择继续使用降低TTR的药物ION-682884。在知情同意后,患者将获得含有ION-682884的预充式注射器,并进行首次注射。此后,他们将在六周、12周、三个月和六个月时返回进行随访访视。

在每六个月一次的访视中,他们将接受与inotersen研究中相同的检测,即实验室检查、6分钟步行试验、心肺运动试验、超声心动图,以及在没有禁忌症的情况下进行心脏MRI。患者将参加研究直至出现研究终止标准(肾小球滤过率降至30以下或血小板计数显著下降),或直至药物获得FDA批准,或生产商或主要研究者终止研究,研究期限不设固定终点。由于ION-682884是一种与inotersen相似的反义寡核苷酸,且inotersen与血小板减少症和肾功能恶化相关,患者将每周在自己家中进行采血以进行安全性监测。这些血液将用于每周测量血小板功能,一项

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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