评估视网膜疾病新型肽疗法:AMD、糖尿病视网膜病变与营养不良症
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦视网膜疾病的新型肽疗法评估,涵盖视网膜色素变性、年龄相关性黄斑变性和糖尿病视网膜病变

基本信息
资源简介
评估视网膜疾病新型肽疗法:AMD、糖尿病视网膜病变与营养不良症
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦视网膜疾病的新型肽疗法评估,涵盖视网膜色素变性、年龄相关性黄斑变性和糖尿病视网膜病变。源站描述提供了研究方案背景,指出这些疾病是全球致盲主因,虽病理机制不同但共享氧化应激等特征。数据可用于探索肽疗法在视网膜疾病中的潜在作用,支持相关预测建模或治疗评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视网膜色素变性(RP)、年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变。评估视网膜营养不良、年龄相关性黄斑变性和糖尿病视网膜病变中新型肽疗法的方案。作者:Mohamed Yasser Sayed Saif 眼科学教授,Beni-Suef 大学;Sherin Amer 家庭医学顾问;Alaa Abdelkarim 内分泌学顾问,ACE Cells Lab;Ahmed Tamer Sayed Saif 眼科学助理教授,Fayoum 大学;Passant Sayed Saif 眼科学助理教授,Misr University for Science and Technology。1. 背景与理由:视网膜营养不良、年龄相关性黄斑变性(AMD)和糖尿病视网膜病变(DR)等视网膜疾病是全球致盲的主要原因之一。这些病症由不同的病理生理机制引起,但具有氧化应激等共同特征。
【主题与分类】
主题标签:Retinitis Pigmentosa (RP)、Age Related Macular Degeneration、Diabetic Retinopathy。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06787482
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06787482
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:视网膜色素变性(RP)、年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变。评估新型肽基疗法治疗视网膜营养不良、年龄相关性黄斑变性和糖尿病视网膜病变的方案。作者:Mohamed Yasser Sayed Saif,眼科学教授,Beni-Suef大学;Sherin Amer,家庭医学顾问;Alaa Abdelkarim,内分泌学顾问,ACE Cells Lab;Ahmed Tamer Sayed Saif,眼科学助理教授,Fayoum大学;Passant Sayed Saif,眼科学助理教授,Misr University for Science and Technology。1. 背景与理由:视网膜疾病,如视网膜营养不良、年龄相关性黄斑变性(AMD)和糖尿病视网膜病变(DR),是全球失明的主要原因之一。这些疾病由不同的病理生理机制引起,但具有氧化应激、慢性炎症和细胞变性等共同特征。所评估的新型疗法由源自胎儿组织和间充质干细胞(MSCs)的低分子量肽组成。
该制剂还包含生物活性生长因子和必需肽,以支持视网膜健康和再生。舌下给药可确保全身吸收,并避免侵入性递送方式。2. 目标 1. 主要目标 * 评估基于肽的疗法的安全性和耐受性。 * 评估其对视网膜营养不良、AMD和DR患者视网膜功能和结构的影响。2. 次要目标 * 探索视觉功能(视力、视野敏感性)的改善。 * 监测视网膜厚度和血管健康的变化。 * 研究其对血液中疾病生物标志物(例如VEGF、氧化应激标志物)的影响。3. 研究设计 • 类型:开放标签、干预性、单臂研究。 * 持续时间:12个月。 * 参与者:150名参与者,平均分层为三个队列: * 队列1:视网膜营养不良(例如,黄斑营养不良、Stargardt病)。 * 队列2:AMD(干性和湿性形式)。 * 队列3:糖尿病视网膜病变
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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