KHENEREXT 研究
KHENEREXT 研究来源于 clinicaltrials.gov,聚焦线粒体疾病,包括线粒体 DNA tRNALeu(UUR) m.3243A<G 突变、母系遗传糖尿病伴耳聋(MIDD)、线粒体脑肌病伴乳酸酸中毒和卒中样发作(MELAS)以及慢性进行性眼外肌麻痹(CPEO)

基本信息
资源简介
KHENEREXT 研究
来源于 clinicaltrials.gov,聚焦线粒体疾病,包括线粒体 DNA tRNALeu(UUR) m.3243A<G 突变、母系遗传糖尿病伴耳聋(MIDD)、线粒体脑肌病伴乳酸酸中毒和卒中样发作(MELAS)以及慢性进行性眼外肌麻痹(CPEO)。线粒体疾病在成人中估计患病率为 1/4300,由编码氧化磷酸化系统(OXPHOS)不同酶复合体线粒体蛋白的基因致病突变引起,其中 MT-TL1 基因 3243>G 核苷酸改变最为常见。线粒体缺陷可导致肌肉、脑等能量需求高的组织发生严重疾病。本站将其归类于循环系统疾病/心力衰竭(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:线粒体疾病、线粒体 DNA tRNALeu(UUR) m.3243A<G 突变、母系遗传糖尿病伴耳聋(MIDD)、线粒体脑肌病伴乳酸酸中毒和卒中样发作(MELAS)、慢性进行性眼外肌麻痹(CPEO)。线粒体疾病在成人中估计患病率为 1/4300,由最终编码氧化磷酸化系统(OXPHOS)不同酶复合体线粒体蛋白的基因致病突变引起。其中,线粒体编码的转移 RNALeu(UUR)亮氨酸 1 基因(MT TL 1)中的 3243>G 核苷酸改变是最常见的。当线粒体存在缺陷时,可导致多种严重且使人衰弱的疾病,尤其是在肌肉和脑等能量需求高的组织中。因此,线粒体疾病的体征和症状可以 i
【主题与分类】
主题标签:Mitochondrial Diseases。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/NCT04604548
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04604548
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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:线粒体疾病、线粒体DNA tRNALeu(UUR) m.3243A<G突变、母系遗传性糖尿病伴耳聋(MIDD)、线粒体脑肌病伴乳酸酸中毒和卒中样发作(MELAS)、慢性进行性眼外肌麻痹(CPEO)。线粒体疾病在成人中的估计患病率为1/4,300,由基因致病性突变引起,这些基因最终编码氧化磷酸化系统(OXPHOS)不同酶复合体的线粒体蛋白。在这些突变中,线粒体编码的亮氨酸转移RNA1基因(MT-TL1)中3243A>G核苷酸改变是最常见的。当线粒体存在缺陷时,可导致多种严重且使人衰弱的疾病,尤其是在肌肉和大脑等能量需求高的组织中。因此,线粒体疾病的体征和症状可包括多种表现,如疲劳、运动耐量下降、肌无力、共济失调、心力衰竭、耳聋、失明、生长迟缓以及认知学习障碍。
尽管在理解线粒体疾病方面取得了进展,但迄今为止治疗选择极为有限,且大多为支持性治疗。因此,迫切需要新的治疗方法。KH176是一种药物活性成分(API),是一种口服生物利用度好的小分子,正在开发用于治疗这些疾病。多项体外和体内试验证明,KH176作为一种强效的细胞内氧化还原调节剂,靶向活性氧。早期的一项II期研究显示,KH176对警觉性和情绪有积极影响。本研究的主要目的是使已完成KH176-202研究的患者能够继续接受KH176-202治疗。由于KH176有望成为线粒体疾病的长期治疗药物,本研究将考察长期安全性并探索长期疗效。为此,将采用最高剂量100 mg KH176每日两次(在KH176-201研究中该剂量对目标人群安全且耐受良好)作为初始剂量,给药1年(至少365天)。KH176-202研究使用的剂量为50 mg每日两次,且
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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