Prime Editing(PM359)治疗p47phox常染色体隐性慢性肉芽肿病的安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Prime Editing(PM359)治疗由 NCF1 基因 delGT 突变引起的 p47phox 常染色体隐性慢性肉芽肿病(CGD)的安全性与有效性研究

Prime Medicine, Inc.Prime Medicine, Inc.
clinicaltrials
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基因组分类Chronic Granulomatous DiseaseGranulomatous Disease, Chronic
A Study of the Safety and Efficacy of Prime Editing (PM359) in Participants With p47phox Autosomal Recessive Chronic Granulomatous Disease (CGD )

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Prime Editing(PM359)治疗p47phox常染色体隐性慢性肉芽肿病的安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Prime Editing(PM359)治疗由 NCF1 基因 delGT 突变引起的 p47phox 常染色体隐性慢性肉芽肿病(CGD)的安全性与有效性研究。慢性肉芽肿病是一种影响白细胞的罕见遗传病,可导致先天免疫缺陷并伴发自身免疫和炎症状况。研究通过动员和单采从受试者采集自体 CD34+ 细胞,送至中央生产设施用 Prime Editing 修正 delGT 突变。数据可用于血液及造血器官疾病领域的基因编辑治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Chronic Granulomatous Disease, Granulomatous Disease, Chronic。慢性肉芽肿病(CGD)是一种影响白细胞的罕见遗传病,导致针对多种人类病原体的先天免疫失败,并且还与自身免疫和炎症状况相关。约 20-25% 的 CGD 患者两条 NCF1 基因拷贝均携带通常称为“delGT”的突变,该基因编码 p47phox 蛋白。本研究旨在了解一种称为 Prime Editing 的新型基因编辑技术,在由 NCF1 中 delGT 突变引起的常染色体隐性 CGD 受试者中的安全性和有效性。通过动员和单采从受试者采集自体 CD34+ 细胞,运送至中央生产设施,并使用 Prime Editing 进行修饰,以“修正”导致 p47phox CGD 的 delGT 突变。生产后,

【主题与分类】

主题标签:Chronic Granulomatous Disease、Granulomatous Disease, Chronic。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06559176

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数据说明

疾病:慢性肉芽肿病、肉芽肿病、慢性。慢性肉芽肿病(CGD)是一种影响白细胞的罕见遗传病,导致针对多种人类病原体的先天免疫失效,并且还与自身免疫和炎症状况相关。大约20-25%的CGD患者的两份NCF1基因拷贝中均遗传了一种通常称为“delGT”的突变,该基因编码p47phox蛋白。本研究旨在了解一种称为Prime Editing的新型基因编辑技术在因NCF1基因delGT突变导致的常染色体隐性CGD参与者中的安全性和有效性。通过动员和单采术从参与者收集自体CD34+细胞,运送至中央生产设施,并使用Prime Editing进行修饰,以“纠正”导致p47phox CGD的delGT突变。生产完成后,经Prime Editing编辑的干细胞(PM359)将被运送至研究地点,在那里,它们将在称为预处理的准备程序后回输给参与者。

该研究最初将招募成年受试者(年龄≥18岁),并计划随后纳入12-17岁的青少年,接着是6-11岁的儿童。目前,该研究正通过邀请方式招募有限数量的受试者。治疗医生或患者可通过cgdtrial@primemedicine.com咨询可能的参与事宜。

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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