ADVM-022 玻璃体腔注射基因治疗用于 DME

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ADVM-022(又称 Ixo-vec 和 AAV.7m8-aflibercept)这一在研基因治疗产品,用于治疗包括糖尿病性黄斑水肿(DME)在内的严重视网膜血管疾病

Adverum Biotechnologies, Inc.Adverum Biotechnologies, Inc.
clinicaltrials
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基因组预测Diabetic Macular EdemaDiabetic Retinopathy
ADVM-022 Intravitreal Gene Therapy for DME

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

ADVM-022 玻璃体腔注射基因治疗用于 DME

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ADVM-022(又称 Ixo-vec 和 AAV.7m8-aflibercept)这一在研基因治疗产品,用于治疗包括糖尿病性黄斑水肿(DME)在内的严重视网膜血管疾病。DME 是糖尿病视网膜病变的视力威胁性并发症,可影响高达 10% 的 1 型和 2 型糖尿病患者。现有疗法为抗血管内皮生长因子(anti-VEGF)药物,需频繁且长期进行玻璃体腔(IVT)注射。ADVM-022 旨在通过单次 IVT 注射实现眼内持续表达 aflibercept,以减轻治疗负担并防止因治疗不足导致的疾病进展和视力丧失。该 2 期随机对照研究(INFINITY)已入组(来源 clinicaltr。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病性黄斑水肿、糖尿病视网膜病变。ADVM-022(又称 Ixo-vec 和 AAV.7m8-aflibercept)是一种在研基因治疗产品,用于治疗包括糖尿病性黄斑水肿(DME)在内的严重视网膜血管疾病,DME 是糖尿病视网膜病变的一种视力威胁性并发症。DME 可影响高达 10% 的 1 型和 2 型糖尿病患者。目前治疗 DME 的疗法包括抗血管内皮生长因子(anti-VEGF)药物,这些药物需要频繁且长期进行玻璃体腔(IVT)注射才能达到并维持疗效。ADVM-022 旨在通过单次 IVT 注射提供持续的 aflibercept 眼内表达,从而可能减轻当前的治疗负担,并防止因治疗不足导致的疾病进展和视力丧失。这项 2 期、随机、对照研究(INFINITY)已入组

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Macular Edema、Diabetic Retinopathy。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04418427

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数据说明

疾病:糖尿病性黄斑水肿、糖尿病视网膜病变。ADVM-022(又称Ixo-vec和AAV.7m8-aflibercept)是一种研究性基因治疗产品,开发用于治疗严重的视网膜血管疾病,包括糖尿病性黄斑水肿(DME),这是糖尿病视网膜病变的一种威胁视力的并发症。DME可影响高达10%的1型和2型糖尿病患者。目前治疗DME的疗法包括抗血管内皮生长因子(抗VEGF)药物,这些药物需要频繁且长期进行玻璃体腔内(IVT)注射才能达到并维持疗效。ADVM-022旨在通过单次IVT注射提供持续的眼内aflibercept表达,从而可能减轻当前的治疗负担,并防止因治疗不足导致的疾病进展和视力丧失。这项2期随机对照研究(INFINITY)纳入了36名符合条件的DME受试者。受试者被随机分配接受ADVM-022两种剂量水平中的一种,或被分配到对照组接受假眼部注射,并在注射前接受aflibercept注射。

随机分配至ADVM-022组的受试者被指定接受预先的阿柏西普或假眼内注射。所有受试者均定期监测疾病活动情况,并可能根据预定义的再治疗标准接受补充阿柏西普治疗。所有受试者均需接受为期96周的随访。为加强本研究中受试者的安全性监测,因研究早期在高剂量组(ADVM-022 6E11 vg/眼)发生了一例疑似非预期严重不良反应(SUSAR),申办方于2021年4月揭盲了治疗分配。在解读本研究结果时,应考虑揭盲在观察到的剂量限制性事件及相关的额外使用局部/玻璃体腔内/全身性类固醇背景下可能带来的混杂效应,尤其是在高剂量ADVM-022组中。在本研究中,ADVM-022(Ixo

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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