评估OCU400治疗视网膜色素变性与Leber先天性黑蒙的安全性和疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估OCU400治疗视网膜色素变性与Leber先天性黑蒙的安全性和疗效的临床研究

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基因组Retinitis PigmentosaLeber Congenital Amaurosis
Study to Assess the Safety and Efficacy of OCU400 for Retinitis Pigmentosa and Leber Congenital Amaurosis

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

评估OCU400治疗视网膜色素变性与Leber先天性黑蒙的安全性和疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估OCU400治疗视网膜色素变性与Leber先天性黑蒙的安全性和疗效的临床研究。研究分两阶段,计划入组最多24名受试者,受试眼接受单次视网膜下注射OCU400。这是一项多中心、开放标签、剂量范围研究,涵盖双等位基因常染色体隐性NR2E3突变、常染色体显性NR2E3突变或常染色体显性RHO突变的成人RP受试者,以及携带CEP290突变的LCA患者和儿科LCA受试者。数据可用于了解该基因治疗试验的设计与受试者分组(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、Leber先天性黑蒙。本研究将分两个阶段进行,计划入组最多24名受试者。接受治疗的受试者将在研究眼中接受单次视网膜下注射OCU400。这是一项多中心、开放标签、剂量范围研究,在三个连续队列的两个受试者亚组中进行。将从以下亚组中各选择共18名成人RP受试者进行剂量递增:双等位基因常染色体隐性NR2E3突变、常染色体显性NR2E3突变或常染色体显性RHO突变。对于研究的I期部分,将采用序贯剂量递增队列的3+3设计,计划在9至18名受试者之间设置3个剂量水平以遵循该设计。最多3名携带CEP290突变的额外成人LCA患者和至少1名儿科LCA受试者将被纳入II期部分。

【主题与分类】

主题标签:Retinitis Pigmentosa、Leber Congenital Amaurosis。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05203939

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    • 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:视网膜色素变性、Leber先天性黑矇。本研究将分两个阶段进行,最多招募24名受试者。接受治疗的受试者将在研究眼中接受单次视网膜下注射OCU400。这是一项多中心、开放标签、剂量范围研究,涉及两个受试者亚组,共三个连续队列。将从以下各亚组中总共选择18名成年RP受试者进行剂量递增:双等位基因常染色体隐性NR2E3突变、常染色体显性NR2E3突变或常染色体显性RHO突变。对于研究的I期部分,将采用序贯剂量递增队列的3+3设计,并按照该设计在9至18名受试者之间安排3个剂量水平。II期部分将招募最多3名携带CEP290突变的额外成年LCA患者以及至少1名儿童LCA受试者。样本量依据:该试验将在1期和2期部分共招募最多24名患者(18名成年RP患者、最多3名LCA患者以及至少1名儿童LCA患者)。

符合入选标准的受试者将被纳入研究,并在其一侧研究眼中接受单次视网膜下注射OCU400。若受试者完成最终EOS访视第48周(IP给药后12个月),则视为已完成本研究。每名受试者的研究持续时间约为58周,并将在长期安全性随访中再随访2年。既往在一侧眼接受过研究产品(OCU400)的1/2期研究受试者,若符合入选/排除标准且已完成第48周随访访视,可能有资格在未治疗的对侧眼接受OCU400。自然病史研究(OCU400-104,RP和LCA的前瞻性与回顾性自然病史研究):这是一项观察性研究,旨在研究成人和儿童受试者中RP和LCA的前瞻性自然病史。该研究还将收集并审查回顾性数据和眼科

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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