ANXV(Annexin A5)治疗糖尿病视网膜病变或视网膜静脉阻塞的安全性与概念验证研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 ANXV(重组 Annexin A5 蛋白)治疗非增殖性糖尿病视网膜病变或新发视网膜静脉阻塞的开放标签、前瞻性、剂量评估研究

Annexin Pharmaceuticals ABAnnexin Pharmaceuticals AB
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时间序列预测Non-Proliferative Diabetic RetinopathyRetinal Vein Occlusion
Safety and Proof of Concept Study of ANXV (Annexin A5) in Patients With Diabetic Retinopathy or Retinal Vein Occlusion

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

ANXV(Annexin A5)治疗糖尿病视网膜病变或视网膜静脉阻塞的安全性与概念验证研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 ANXV(重组 Annexin A5 蛋白)治疗非增殖性糖尿病视网膜病变或新发视网膜静脉阻塞的开放标签、前瞻性、剂量评估研究。研究包含 11 次访视(1 次筛选、5 次治疗、5 次随访),历时 4 个月,干预方式为 30 分钟静脉输注,拟定剂量为 4 mg、1 mg 和 6 mg,每日给药连续五天。数据可用于评估安全性、耐受性与疗效,并支持相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非增殖性糖尿病视网膜病变、视网膜静脉阻塞。该研究是一项开放标签、前瞻性、剂量评估研究,旨在探讨 ANXV 在非增殖性糖尿病视网膜病变(NPDR)或新发视网膜静脉阻塞(症状发作或诊断后 28 天内,以先发生者为准,至首次治疗)患者中的安全性、耐受性和疗效。研究包括 11 次访视,其中一次筛选访视、五次治疗访视和五次随访访视,为期 4 个月。干预措施为静脉输注(30 分钟)研究用药品 ANXV,一种重组 Annexin A5 蛋白。拟定剂量水平为 4 mg、1 mg 和 6 mg,每日给药连续五天。安全性将由医学监查员根据数据可用情况按需定期评估。若某一适应症内出现安全性问题

【主题与分类】

主题标签:Non-Proliferative Diabetic Retinopathy、Retinal Vein Occlusion。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07259928

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:非增殖性糖尿病视网膜病变、视网膜静脉阻塞。本研究是一项开放标签、前瞻性、剂量评估研究,旨在探讨非增殖性糖尿病视网膜病变(NPDR)或新近发病的视网膜静脉阻塞(症状发作或诊断之日起28天内,以先发生者为准,至首次治疗)患者中的安全性、耐受性和疗效。研究包括11次访视,其中1次筛选访视、5次治疗访视和5次随访访视,为期4个月。干预措施为静脉输注(30分钟)试验用药ANXV,一种重组膜联蛋白A5蛋白。预期剂量水平为4 mg、1 mg和6 mg,每日给药,连续五天。随着数据的获得,医学监查员将根据需要进行定期安全性评估。若某一适应症亚组(NPDR和RVO)内出现安全性问题,将在该适应症亚组内启动较低剂量(各亚组独立进行)。

将进行以下评估:眼部评估:* 最佳矫正视力(BCVA)* 光学相干断层扫描(OCT)和光学相干断层扫描血管成像(OCTA)* 视网膜电图(ERG)* 超广角视网膜成像(UWF-retinal imaging)* 超广角眼底荧光血管造影(UWF-FFA)* 眼部检查 - 裂隙灯生物显微镜检查、眼内压(IOP)、相对性传入性瞳孔缺陷(RAPD)* 散瞳间接检眼镜检查非眼部评估:* 生命体征* 心电图(ECG)* 安全性实验室检查(血液和尿液)* 研究实验室检查(血液)

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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