HuCNS-SC 治疗年龄相关性黄斑变性(AMD)研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于人中枢神经系统干细胞(HuCNS-SC)治疗年龄相关性黄斑变性(AMD)的开放标签剂量递增研究

StemCells, Inc.StemCells, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Age Related Macular DegenerationMacular DegenerationAMD
Study of Human Central Nervous System Stem Cells (HuCNS-SC) in Age-Related Macular Degeneration (AMD)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

HuCNS-SC 治疗年龄相关性黄斑变性(AMD)研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于人中枢神经系统干细胞(HuCNS-SC)治疗年龄相关性黄斑变性(AMD)的开放标签剂量递增研究。研究对象为继发于 AMD 的地图状萎缩受试者,接受单侧视网膜下移植,并按最佳矫正视力(BCVA)经 E-ETDRS 视力测试分为两个序贯队列:研究眼 BCVA 小于或等于 20/400 者入组队列 I,20/320 至 20/100 者入组队列 II。数据可用于安全性、初步疗效评估及视力分层相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:年龄相关性黄斑变性、黄斑变性、AMD。本研究是一项开放标签剂量递增研究,旨在评估对继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图状萎缩受试者进行单侧视网膜下移植 HuCNS-SC 细胞的安全性和初步疗效。受试者将根据特定的入选/排除标准入组,并在移植后按规律间隔进行评估。研究将分为两个序贯队列。受试者将根据由电子早期治疗糖尿病视网膜病变研究(E-ETDRS)视力测试确定的最佳矫正视力(BCVA)入组各队列。研究眼 BCVA 小于或等于 20/400 的受试者将入组队列 I。研究眼 BCVA 为 20/320 至 20/100 的受试者将入组队列 II。队列 I 将包括

【主题与分类】

主题标签:Age Related Macular Degeneration、Macular Degeneration、AMD。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/NCT01632527

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:年龄相关性黄斑变性、黄斑变性、AMD。本研究是一项开放标签、剂量递增的探索性研究,旨在评估单侧视网膜下移植HuCNS-SC细胞在年龄相关性黄斑变性(AMD)继发地图样萎缩受试者中的安全性和初步疗效。受试者将根据特定的入选/排除标准入组,并在移植后按规律的时间间隔进行评估。研究将分为两个连续队列。受试者将根据电子早期治疗糖尿病视网膜病变研究(E-ETDRS)视力测试确定的最佳矫正视力(BCVA)入组各队列。研究眼BCVA小于或等于20/400的受试者将入组队列I。研究眼BCVA为20/320至20/100的受试者将入组队列II。队列I将包括4名接受20万个细胞移植的受试者,随后是4名接受100万个细胞移植的受试者。队列II将包括7名接受100万个细胞移植的受试者。

一个独立的数据监测委员会(DMC)将审查所有受试者累积的安全性数据。HuCNS-SC细胞将由一名获得委员会认证的玻璃体视网膜外科医生进行移植。移植将在最佳矫正视力(BCVA)较差的眼睛(即研究眼)中进行。仅研究眼将接受移植。HuCNS-SC细胞将通过标准手术方式给药至视网膜下腔。所有受试者将在术后三个月内口服免疫抑制剂。受试者将在HuCNS-SC细胞移植后总共一年内接受频繁监测。额外的四年监测将在另一项随访研究中进行,该研究将从I/II期研究的终止访视开始。随访研究将作为一项独立调查进行。

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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