TSA-CBA检测神经抗原自身抗体的敏感性与特异性
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦中枢神经系统脱髓鞘自身免疫病(NMOSD、MOGAD、AE)患者血清,比较传统CBA与CBA-TSA在检测AQP4、MOG、NMDAR IgG抗体时的特异性、敏感性及临床相关性,并分析CBA-TSA对低丰度、低亲和力抗体的检测优势,同时比较两种

基本信息
资源简介
TSA-CBA检测神经抗原自身抗体的敏感性与特异性
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦中枢神经系统脱髓鞘自身免疫病(NMOSD、MOGAD、AE)患者血清,比较传统CBA与CBA-TSA在检测AQP4、MOG、NMDAR IgG抗体时的特异性、敏感性及临床相关性,并分析CBA-TSA对低丰度、低亲和力抗体的检测优势,同时比较两种方法的周转时间与成本。研究设计为多中心、双盲方法学比较,涉及疑似NMOSD、MOGAD及自身免疫性脑炎患者。可用于抗体检测方法学评估与诊断效能分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NMO谱系疾病、NMDA-R脑炎、诊断自评、免疫系统疾病、神经系统疾病、神经系统自身免疫性疾病、自身免疫性疾病。参与者:中枢神经系统脱髓鞘自身免疫病(NMOSD、MOGAD、AE)患者的血清。主要目的:1)比较CBA与CBA-TSA在检测AQP4、MOG和NMDAR IgG时的特异性、敏感性及临床相关性。2)分析CBA-TSA检测法相较于传统CBA在检测低丰度和低亲和力AQP4、MOG和NMDAR IgG抗体方面的优势。次要目的:比较CBA与CBA-TSA在检测AQP4、MOG和NMDAR IgG时的周转时间和成本。研究设计:多中心、双盲、CBA与CBA-TSA方法学比较。总病例数:1. 1000例疑似NMOSD、MOGAD患者和1000例疑似自身免疫性脑炎患者
【主题与分类】
主题标签:NMO Spectrum Disorder、NMDA-R Encephalitis、Diagnostic Self Evaluation、Immune System Diseases、Nervous System Diseases、Autoimmune Diseases。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05414890
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05414890
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:NMO谱系疾病、NMDA受体脑炎、诊断性自我评估、免疫系统疾病、神经系统疾病、神经系统自身免疫性疾病、自身免疫性疾病。参与者:中枢神经系统脱髓鞘自身免疫性疾病(NMOSD、MOGAD、AE)患者的血清。主要目的:1)比较CBA与CBA-TSA在检测AQP4、MOG和NMDAR IgG时的特异性、敏感性及临床相关性。2)分析CBA-TSA检测法相较于传统CBA在检测低丰度、低亲和力AQP4、MOG和NMDAR IgG抗体方面的优势。次要目的:比较CBA与CBA-TSA在检测AQP4、MOG和NMDAR IgG时的周转时间和成本。研究设计:多中心、双盲、CBA与CBA-TSA方法学比较。总病例数:1. 将招募1000例疑似NMOSD、MOGAD患者和1000例疑似自身免疫性脑炎(AE)患者。2. 将招募500名正常受试者。试验周期:试验招募持续时间为1-2年。研究试剂:1.
本研究将采用由北京天坛医院、天津总医院和天津新地形生物技术有限公司联合研发并验证的AQP4、MOG或NMDAR IgG抗体检测试剂(通过CBA法)。2. 本研究将采用由上述三方研发的CBA-TSA抗体IgG检测方法。分组:患者和对照受试者在门诊就诊及随访期间的血清样本将被随机编号。所有样本将由不同操作人员采用CBA-TSA和CBA法进行盲法检测。研究步骤:1. 患者招募:根据纳入/排除标准,将招募1000名疑似NMOSD、MOGAD患者和1000名疑似AE患者。2. CBA/CBA-TSA检测:患者和对照受试者的血清样本将被随机编号并等分为3份(500微升/份)。所有样本将由不同的盲法操作人员采用CBA-TSA和CBA法进行检测;原始值、对照值、周转时间和成本均将被记录。CBA与CBA-TSA之间的差异比较由北京天
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




