AAVCAGsCD59治疗晚期干性年龄相关性黄斑变性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为使用 AAVCAGsCD59 治疗晚期干性年龄相关性黄斑变性。源站描述介绍了年龄相关性黄斑变性(AMD)是 60 岁以上人群视力丧失的主要原因,分为湿性和干性两类;湿性约占 10% 至 15%,干性约占 85% 至 90%,干性 AMD 表现

Janssen Research & Development, LLCJanssen Research & Development, LLC
clinicaltrials
浏览 11
基因组Dry Age-related Macular Degeneration
Treatment of Advanced Dry Age Related Macular Degeneration With AAVCAGsCD59

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

AAVCAGsCD59治疗晚期干性年龄相关性黄斑变性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为使用 AAVCAGsCD59 治疗晚期干性年龄相关性黄斑变性。源站描述介绍了年龄相关性黄斑变性(AMD)是 60 岁以上人群视力丧失的主要原因,分为湿性和干性两类;湿性约占 10% 至 15%,干性约占 85% 至 90%,干性 AMD 表现为视网膜色素丢失、玻璃膜疣形成及脉络膜毛细血管层血管丢失,最严重形式为地图状萎缩。数据可用于了解该疾病的临床特征与治疗研究方向(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。年龄相关性黄斑变性(AMD)是 60 岁以上人群视力丧失的主要原因。AMD 分为湿性和干性。湿性 AMD 占所有 AMD 病例的 10% 至 15%,发生于异常血管在视网膜内或下方生长导致中心视力丧失时。湿性 AMD 可通过每月一次的眼内注射成功治疗,以阻止血管生长和渗漏。AMD 最常见的形式是干性变异型或干性 AMD,影响所有 AMD 患者的 85% 至 90%。在干性 AMD 中,存在视网膜色素丢失、称为玻璃膜疣的沉积物形成,以及视网膜中称为脉络膜毛细血管的层内血管丢失。在最严重的干性 AMD 形式中,存在称为地图状萎缩的视网膜组织丢失。随着时间推移,负责中心视力的区域视网膜组织发生退化。

【主题与分类】

主题标签:Dry 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/NCT03144999

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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:干性年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是60岁以上人群视力丧失的主要原因。AMD分为湿性和干性两种。湿性AMD占所有AMD病例的10%至15%,发生时视网膜内或下方有异常血管生长,导致中心视力丧失。湿性AMD可通过每月一次的眼内注射成功治疗,这种注射能阻止血管生长和渗漏。AMD最常见的类型是干性变异型,即干性AMD,影响所有AMD患者的85%至90%。在干性AMD中,会出现视网膜色素丢失、称为玻璃膜疣的沉积物形成,以及视网膜一层称为脉络膜毛细血管的血管丢失。在最严重的干性AMD形式中,会出现称为地图状萎缩的视网膜组织丢失。随着时间推移,负责中心视力的区域视网膜组织退化,导致视力丧失,进而导致法定盲。目前尚无针对干性AMD的治疗方法,因此这种眼部疾病患者存在重大的未满足需求。

近期,有证据表明,一种称为补体系统的过度活跃的炎症级联反应在干性AMD的发展中起着关键作用。补体级联由3条途径组成,它们汇聚在细胞表面形成一种孔状复合物,称为膜攻击复合物(MAC)。MAC在细胞表面的积累导致细胞损伤和死亡,从而引起AMD中所见的临床表现。人体内的正常细胞在其细胞表面产生一种称为CD59的蛋白质,它能阻止MAC的形成。在AMD中,补体级联被上调,导致MAC形成过多,超出身体的自我保护能力,从而造成细胞破坏。AAVCAGsCD59是一种眼科基因治疗产品,在医生办公室内注射入眼,可使正常的视网膜细胞增加可溶性CD59(sCD59)的表达。这种天然存在的CD59的可溶性重组版本经过设计,旨在

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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