评估玻璃体内注射ABBV-6628在继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩成年受试者中的不良事件及体内过程的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)成年患者。研究旨在评估玻璃体内注射ABBV-6628后的不良事件及其在体内的代谢过程

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表格预测Geographic AtrophyAge-Related Macular Degeneration
Study to Assess the Adverse Events and How Intravitreal ABBV-6628 Moves Through the Body of Adult Participants With Geographic Atrophy Secondary to Age-Related Macular Degeneration

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估玻璃体内注射ABBV-6628在继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩成年受试者中的不良事件及体内过程的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)成年患者。研究旨在评估玻璃体内注射ABBV-6628后的不良事件及其在体内的代谢过程。ABBV-6628是一种用于治疗GA的在研单克隆抗体片段。研究分两阶段:Stage 1受试者被分入4个治疗组,Stage 2受试者被分入2个治疗组,各组接受不同治疗。入组对象为50岁及以上、确诊继发性GA的成人。数据可用于眼科药物安全性及药代动力学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:地图样萎缩、年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是视网膜(眼球后部感光组织)中新血管的异常生长。地图样萎缩(GA)是干性AMD的一种晚期形式。本研究的目的是评估继发于年龄相关性黄斑变性的成年受试者中玻璃体内注射ABBV-6628的不良事件及其在体内的移动过程。ABBV-6628是一种正在开发用于治疗继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)的在研单克隆抗体片段。Stage 1部分的受试者将被分入4个组,称为治疗臂。Stage 2的受试者将被分入2个组。每组接受不同的治疗。年龄50岁及以上、诊断为继发于年龄相关性黄斑变性的GA的成年受试者

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07160179

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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

疾病:地图样萎缩、年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是眼底感光组织(即视网膜)内新生血管的异常生长。地图样萎缩(GA)是干性AMD的一种晚期形式。本研究旨在评估不良事件以及玻璃体内注射ABBV-6628在继发于年龄相关性黄斑变性的成年受试者体内的代谢过程。ABBV-6628是一种在研的单克隆抗体片段,正在开发用于治疗继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)。第1阶段部分的受试者将被分配到4个组中的1组,称为治疗组。第2阶段的受试者将被分配到2个组中的1组。每组接受不同的治疗。年龄在50岁及以上、诊断为继发于年龄相关性黄斑变性的GA的成年受试者将被纳入研究。大约66名受试者将在美国约27个研究中心入组本研究。

第1阶段的参与者将接受ABBV-6628玻璃体内注射(注射到填充眼球的果冻状组织中),并逐步增加剂量。第2阶段的参与者将接受ABBV-6628或SYFOVRE,后者是已获批准用于治疗地图样萎缩的药物,按照FDA批准的标签给药。治疗持续时间约为22个月,随后进行3个月的随访。与标准治疗相比,本试验参与者的治疗负担可能更高。参与者将在研究期间每周定期前往医院或诊所。治疗效果将通过医学评估、血液检测、副作用监测和填写问卷来检查。

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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