GEM103重复玻璃体腔注射治疗干性年龄相关性黄斑变性的多剂量研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对继发于干性年龄相关性黄斑变性(dry AMD)的地图样萎缩(GA)受试者的2a期、多中心、开放标签、多剂量研究,考察GEM103重复玻璃体腔注射(IVT)的安全性、PK/PD、生物标志物及早期临床效应

Gemini Therapeutics, Inc.Gemini Therapeutics, Inc.
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其他预测Dry Age-related Macular DegenerationGeographic AtrophyMacular DegenerationRetinal DiseaseRetinal Degeneration
A Multiple Dose Study of Repeat Intravitreal Injections of GEM103 in Dry Age-related Macular Degeneration

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GEM103重复玻璃体腔注射治疗干性年龄相关性黄斑变性的多剂量研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对继发于干性年龄相关性黄斑变性(dry AMD)的地图样萎缩(GA)受试者的2a期、多中心、开放标签、多剂量研究,考察GEM103重复玻璃体腔注射(IVT)的安全性、PK/PD、生物标志物及早期临床效应。受试者需接受临床与眼科评估以确定入组资格,包括曾参与1期研究(GEM-CL-10301)者以及未参与该研究但符合全部入选标准的初治受试者。数据可用于安全性、药代动力学/药效学及生物标志物相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:干性年龄相关性黄斑变性、地图样萎缩、黄斑变性、视网膜疾病、视网膜变性。这是一项2a期、多中心、开放标签、多剂量研究,受试者为继发于干性年龄相关性黄斑变性(dry AMD)的地图样萎缩(GA)患者,旨在考察GEM103重复玻璃体腔注射(IVT)的安全性、PK/PD、生物标志物及早期临床效应。受试者将接受临床和眼科评估以确定是否符合入组条件。曾参与1期研究(GEM-CL-10301)的受试者,以及未参与GEM-CL-10301研究但符合全部入选标准的初治受试者,均将入组。

【主题与分类】

主题标签:Dry Age-related Macular Degeneration、Geographic Atrophy、Macular Degeneration、Retinal Disease、Retinal Degeneration。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04643886

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:干性年龄相关性黄斑变性、地图样萎缩、黄斑变性、视网膜疾病、视网膜变性。这是一项2a期、多中心、开放标签、多剂量研究,受试者为继发于干性年龄相关性黄斑变性(干性AMD)的地图样萎缩(GA)患者,旨在研究GEM103重复玻璃体腔内注射的安全性、药代动力学/药效动力学、生物标志物及早期临床效应。受试者将接受临床和眼科评估以确定是否符合研究入选标准。曾参与1期研究(GEM-CL-10301)的受试者,以及未参与GEM-CL-10301研究且符合所有资格标准的初治受试者,将被纳入本研究。

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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