rAAV1-CB-hAAT治疗Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症的安全性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症的Phase 2临床试验信息

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基因组分类Alpha-1 Antitrypsin Deficiency
Safety & Efficacy Study of rAAV1-CB-hAAT for Alpha-1 Antitrypsin Deficiency

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

rAAV1-CB-hAAT治疗Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症的安全性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症的Phase 2临床试验信息。试验为非随机、开放标签、多中心、序贯、三臂设计,评估rAAV1-CB-hAAT载体经肌肉注射给药的安全性与有效性。受试者单次接受rAAV1-CB-hAAT,三个组各三名受试者,剂量分别为6 x 10e11 vg/kg、1.9 x 10e12 vg/kg或6 x 10e12 vg/kg,各组分别接受10、32或100次注射,分布于不同数量的肌肉位点。该数据可用于基因治疗安全性、剂量探索及血液及造血器官疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症。该研究是一项非随机、开放标签、多中心、序贯、三臂的Phase 2临床试验,评估通过IM注射给予rAAV1-CB-hAAT载体的安全性和有效性。每位参与者将在单次 occasion 接受rAAV1-CB-hAAT。三组各三名受试者将分别通过IM注射接受剂量水平为6 x 10e11 vg/kg、1.9 x 10e12 vg/kg或6 x 10e12 vg/kg的rAAV1-CB-hAAT。第1组受试者将接受总共10次IM注射,分布在单个肌肉部位;第2组受试者将接受总共32次IM注射,分布在三个肌肉部位;第3组受试者将接受100次IM注射,分布在10个肌肉部位。每次注射将以1.35 mL的体积给予,并使用适当的载体浓度以达到所需的总载体剂量。

【主题与分类】

主题标签:Alpha-1 Antitrypsin Deficiency。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/NCT01054339

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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

条件:Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症。本研究是一项非随机、开放标签、多中心、序贯、三臂的2期临床试验,旨在评估通过肌肉注射给予rAAV1-CB-hAAT载体的安全性和有效性。每位参与者将单次接受rAAV1-CB-hAAT。三组,每组三人,将分别通过肌肉注射接受剂量水平为6 x 10^11 vg/kg、1.9 x 10^12 vg/kg或6 x 10^12 vg/kg的rAAV1-CB-hAAT。第1组受试者将接受总计10次肌肉注射,分布于单个肌肉部位;第2组受试者将接受总计32次肌肉注射,分布于三个肌肉部位;第3组受试者将接受100次肌肉注射,分布于10个肌肉部位。每次注射体积为1.35 mL,采用适当的载体浓度以达到所需的总载体剂量。三个组按顺序入组,在每个更高剂量水平组入组前,由数据与安全监察委员会审查安全性数据。

安全性通过评估不良事件、血液学和临床化学参数、肌肉活检的组织学检查以及血清中抗AAT抗体的测定来监测。疗效通过评估血清中M特异性AAT和总AAT的浓度,以及在等电聚焦凝胶上确定的血清AAT表型来衡量。收集的额外信息包括血液或精液中载体的存在、血清抗AAV抗体滴度的变化,以及T细胞对AAV和AAT反应的变化。

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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