OCU400基因治疗视网膜色素变性的3期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项OCU400基因治疗视网膜色素变性(RP)的3期临床研究。计划入组140名RP受试者,分为RHO臂与基因无关臂:RHO臂仅纳入经基因诊断确认RHO基因突变的受试者,基因无关臂则依据RP临床诊断及与RP相关基因的确认遗传诊断入组

OcugenOcugen
clinicaltrials
浏览 4
基因组分类Retinitis Pigmentosa
A Phase 3 Study Of OCU400 Gene Therapy for the Treatment Of Retinitis Pigmentosa

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

OCU400基因治疗视网膜色素变性的3期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项OCU400基因治疗视网膜色素变性(RP)的3期临床研究。计划入组140名RP受试者,分为RHO臂与基因无关臂:RHO臂仅纳入经基因诊断确认RHO基因突变的受试者,基因无关臂则依据RP临床诊断及与RP相关基因的确认遗传诊断入组。每臂受试者按2:1随机分为治疗组与对照组,治疗组接受序贯双侧视网膜下注射OCU400,对照组在完成12个月随访后接受OCU400注射。数据可用于RP基因治疗临床试验设计与受试者分层研究(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。本研究将共纳入一百四十(140)名RP受试者,进入RHO臂或基因无关臂。RHO臂仅纳入经确认存在RHO基因突变遗传诊断的受试者;而基因无关臂则根据RP的临床诊断以及与RP相关基因的确认遗传诊断纳入RP受试者。各臂受试者将按2:1比例随机分为治疗组和对照组。若双眼均符合入选标准,治疗组受试者将接受序贯、双侧视网膜下注射OCU400。对照或未治疗组受试者将在完成12个月随访后接受OCU400视网膜下注射。

【主题与分类】

主题标签:Retinitis Pigmentosa。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06388200

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06388200

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

条件:视网膜色素变性。本研究将共招募一百四十(140)名RP受试者,纳入RHO臂或基因不可知臂。RHO臂仅招募经基因诊断确认存在RHO基因突变的受试者;而基因不可知臂则根据RP的临床诊断以及经确认的与RP相关基因的遗传学诊断来招募RP受试者。各臂受试者将按2:1的比例随机分配至治疗组和对照组。若双眼均符合入选标准,治疗组受试者将接受OCU400的序贯性双侧视网膜下注射。对照组或未治疗组受试者将在完成12个月随访后接受OCU400视网膜下注射。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案