Pitavastatin PLGA纳米颗粒治疗视网膜色素变性的安全性评价研究

RP是一种罕见的遗传性视网膜退行性疾病,可导致进行性视野缺损和视力损害,目前多数患者缺乏有效延缓疾病进展的治疗手段。临床前研究提示视网膜炎症,尤其是炎症性单核细胞和巨噬细胞活动,可能参与光感受器变性;ULREA-PVS-NP为静脉给药的纳米制剂,旨在靶向视网膜变性相关炎症通路,动物模型显示可抑制炎症

Kyushu UniversityKyushu University
clinicaltrials
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其他Retinitis Pigmentosa (RP)
Safety Evaluation Study of Pitavastatin PLGA Nano-particle for Retinitis Pigmentosa

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Pitavastatin PLGA纳米颗粒治疗视网膜色素变性的安全性评价研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Pitavastatin PLGA纳米颗粒(ULREA-PVS-NP)用于视网膜色素变性(RP)的安全性评价研究。RP是一种罕见的遗传性视网膜退行性疾病,可导致进行性视野缺损和视力损害,目前多数患者缺乏有效延缓疾病进展的治疗手段。临床前研究提示视网膜炎症,尤其是炎症性单核细胞和巨噬细胞活动,可能参与光感受器变性;ULREA-PVS-NP为静脉给药的纳米制剂,旨在靶向视网膜变性相关炎症通路,动物模型显示可抑制炎症性单核/巨噬细胞活性并保护光感受器。数据可用于了解该研究的设计背景与安全性评价方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:视网膜色素变性(RP)。视网膜色素变性是一种罕见的遗传性视网膜退行性疾病,导致进行性视野缺损和视力损害,常最终致盲。目前,对于大多数RP患者,能够延缓疾病进展的治疗选择有限。临床前研究提示,视网膜炎症,特别是炎症性单核细胞和巨噬细胞的活性,可能促进光感受器变性。ULREA-PVS-NP是一种新型静脉制剂,由包裹于聚乳酸-羟基乙酸共聚物(PLGA)纳米颗粒中的pitavastatin组成,旨在靶向与视网膜变性相关的炎症通路。临床前研究在RP动物模型中证实了其对炎症性单核细胞/巨噬细胞活性的抑制以及对光感受器的保护。这是一项单中心

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07774975

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    • 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

适应症:视网膜色素变性(RP)。视网膜色素变性(RP)是一种罕见的遗传性视网膜退行性疾病,可导致进行性视野缺损和视力损害,常最终致盲。目前,能够延缓大多数RP患者疾病进展的治疗选择有限。临床前研究提示,视网膜炎症,尤其是炎性单核细胞和巨噬细胞的活性,可能促进光感受器变性。ULREA-PVS-NP是一种新型静脉制剂,由包裹于聚乳酸-羟基乙酸共聚物(PLGA)纳米粒中的匹伐他汀组成,旨在靶向与视网膜变性相关的炎症通路。临床前研究显示,在RP动物模型中可抑制炎性单核细胞/巨噬细胞活性并保护光感受器。这是一项单中心、开放标签、研究者发起的1期研究,旨在评估静脉注射ULREA-PVS-NP在成人RP患者中的安全性。该研究包括两部分。

在第一部分中,受试者将接受单次静脉输注ULREA-PVS-NP,剂量递增水平为2 mg、4 mg或8 mg,以评估安全性和耐受性。在审查安全性数据后,第二部分将评估第一部分中确定为安全的最高剂量的重复给药,每四周给药一次,共给药三次。主要目标是通过评估不良事件的发生率来评价ULREA-PVS-NP的安全性。次要目标包括表征药代动力学特征、评估临床实验室检查和生命体征的变化,以及探索性评估眼科结局和炎症生物标志物。

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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