评估GEM103治疗干性年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩安全性与耐受性的首次人体研究
本数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于GEM103的首次人体研究，针对干性年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩受试者
基本信息
资源简介
评估GEM103治疗干性年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩安全性与耐受性的首次人体研究
本数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于GEM103的首次人体研究，针对干性年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩受试者。该研究为1期、多中心、开放标签、单次给药、剂量递增设计，通过玻璃体腔注射单眼给药，考察安全性、耐受性、药效动力学与免疫原性，并确定最大耐受剂量。计划设置三个递增剂量队列，依据剂量限制性毒性评估安全性，入组后开展安全性、药代动力学、临床与生物标志物评价。数据可用于眼科药物早期临床安全性评估与剂量探索相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：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1期、多中心、开放标签、单次给药、剂量递增研究，受试者为干性AMD继发GA，旨在考察单眼玻璃体腔注射GEM103的安全性、耐受性、药效动力学（PD）和免疫原性。该研究设计用于确定GEM103玻璃体腔给药的MTD。将根据DLT的发生情况评估单次给予GEM103的安全性和耐受性。计划设置三个递增剂量队列。受试者将接受临床和眼科评估以确定是否符合入组资格。入组受试者将接受GEM103，并接受安全性、PK、临床和生物标志物评估的随访。
【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/NCT04246866
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/NCT04246866
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
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。这是一项在继发于干性AMD的地图样萎缩受试者中开展的1期、多中心、开放标签、单次给药、剂量递增研究，旨在探讨单眼玻璃体腔内注射GEM103的安全性、耐受性、药效动力学（PD）及免疫原性。该研究旨在确定GEM103玻璃体腔内给药的MTD。将根据DLT的发生情况评估单次给予GEM103的安全性和耐受性。计划设置三个递增剂量队列。受试者将接受临床和眼科评估以确定是否符合入组条件。入组受试者将接受GEM103，并接受安全性、PK、临床及生物标志物评估随访。
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。
