AG10 治疗淀粉样变性心肌病研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于症状性转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病(ATTR-CM)患者中 AG10 的 Phase 2 随机安慰剂对照剂量探索研究

基本信息
资源简介
AG10 治疗淀粉样变性心肌病研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于症状性转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病(ATTR-CM)患者中 AG10 的 Phase 2 随机安慰剂对照剂量探索研究。覆盖家族性 ATTR-CM(ATTRm-CM 或 FAC)与野生型 ATTR-CM(ATTRwt-CM)两类人群,纳入 45 名 18 至 90 岁患者。研究主要评估 AG10 的安全性、耐受性、药代动力学和药效学,治疗期 28 天,另有 28 天筛选期和 30 天随访期。可用于心力衰竭相关临床研究、药物安全性分析及患者预后预测等任务(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:家族性 ATTR-CM(ATTRm-CM,或 FAC)、野生型 ATTR-CM(ATTRwt-CM)。一项在症状性转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病患者中评估 AG10 安全性、耐受性、药代动力学和药效学的 Phase 2 随机安慰剂对照剂量探索研究。本研究的主要目的是评估 AG10 在成年症状性转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病(ATTRCM)患者中给药的安全性和耐受性。本研究将是一项 Phase 2 随机安慰剂对照剂量探索研究,纳入 45 名年龄 18 至 90 岁的症状性 ATTR-CM 男性和/或女性患者。如果所有剂量均耐受良好,每位患者参与研究的持续时间将为 28 天治疗。此外,治疗前将有 28 天筛选期,最终随访访视前将有 30 天随访期。本前瞻性
【主题与分类】
主题标签:Familial ATTR-CM (ATTRm-CM, or FAC)、Wild-type ATTR-CM (ATTRwt-CM)。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03458130
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03458130
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:家族性ATTR-CM(ATTRm-CM,或称FAC)、野生型ATTR-CM(ATTRwt-CM)。一项关于AG10在症状性转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病患者中的安全性、耐受性、药代动力学和药效学的2期、随机、安慰剂对照、剂量递增研究。本研究的主要目的是评估AG10在成年症状性转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)患者中给药的安全性和耐受性。本研究将是一项2期、随机、安慰剂对照、剂量递增研究,纳入45名年龄在18至90岁之间的症状性ATTR-CM男性和/或女性患者。如果所有剂量均耐受良好,每位患者参与研究的持续时间将为28天的治疗期。此外,治疗前将有28天的筛选期,最终随访访视前将有30天的随访期。这项前瞻性、随机、多中心、双盲、平行组、安慰剂对照、剂量递增研究将评估AG10与安慰剂相比在稳定性心力衰竭治疗背景下的安全性、耐受性、药代动力学和药效学。
筛选和随机化之后将进行为期28天的盲法、安慰剂对照治疗期。本研究的次要目标是:表征在有症状的ATTRCM患者中每日两次口服AG10的药代动力学(PK),描述通过已建立的转甲状腺素蛋白(TTR)稳定化检测方法(包括荧光探针排斥(FPE)检测和Western blot)评估的AG10药效动力学(PD)特性,以及描述AG10在有症状的ATTRCM成年患者中的药代动力学-药效动力学(PKPD)关系。符合条件的患者将按1:1:1的比例随机分配至安慰剂组或两种不同剂量的AG10组,每日给药两次。入组患者中至少有30%为突变型ATTR-CM。
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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