神经免疫注册与生物样本库

源站描述显示其覆盖的疾病状况包括脑病、精神病、意识障碍、癫痫、运动障碍、运动神经病、痉挛和共济失调,并围绕自身免疫是许多神经系统疾病驱动因素这一假说展开,尤其涉及针对神经元表面抗原的自身抗体所介导或相关的自身免疫性脑炎

Charite University, Berlin, GermanyCharite University, Berlin, Germany
clinicaltrials
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表格EncephalopathyPsychosisImpaired ConsciousnessEpilepsyMovement DisordersMotor NeuropathySpasticityAtaxia
Neuroimmunology Registry and Biobank

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

神经免疫注册与生物样本库

该数据集来自 clinicaltrials.gov,名为 Neuroimmunology Registry and Biobank,本站归类为肿瘤/脑肿瘤。源站描述显示其覆盖的疾病状况包括脑病、精神病、意识障碍、癫痫、运动障碍、运动神经病、痉挛和共济失调,并围绕自身免疫是许多神经系统疾病驱动因素这一假说展开,尤其涉及针对神经元表面抗原的自身抗体所介导或相关的自身免疫性脑炎。该数据可用于神经系统自身免疫相关疾病的研究与生物样本分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:脑病、精神病、意识障碍、癫痫、运动障碍、运动神经病、痉挛、共济失调。自身免疫是许多神经系统疾病背后驱动因素这一假说,已成为成人和儿童神经病学中的既定观点。对于由针对神经元表面抗原的自身抗体介导或至少与之相关的 CNS 疾病,即“自身免疫性脑炎”这一组疾病,尤其如此。在过去 15 年里,这组疾病在成人神经病学中变得越来越重要,如今在儿童神经病学中也日益受到重视。自 2007 年首次描述伴有针对 N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受体自身抗体的暴发性脑炎以来,研究人员和医生开始认识到,全世界许多患有脑病或癫痫性及 ps

【主题与分类】

主题标签:Encephalopathy、Psychosis、Impaired Consciousness、Epilepsy、Movement Disorders、Motor Neuropathy、Spasticity、Ataxia。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06958341

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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

病症:脑病、精神病、意识障碍、癫痫、运动障碍、运动神经病、痉挛状态、共济失调。自身免疫是许多神经系统疾病背后驱动力的假说,在成人和儿童神经病学中已成为既定观点。对于由针对神经元表面抗原的自身抗体介导或至少与之相关的中枢神经系统疾病,即“自身免疫性脑炎”这一类疾病而言,尤为如此。过去15年间,这类疾病在成人神经病学中的重要性日益增加,如今在儿童神经病学中也逐渐受到重视。自2007年首次描述伴有抗N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受体抗体的暴发性脑炎以来,研究人员和医生开始认识到,全球许多患有脑病或癫痫及精神症状的患者,可能正遭受着此前未被识别但可治疗的自身免疫性疾病。因此,“自身免疫性脑炎”这一新领域得以确立,新的诊断工具也在不断开发中。

尽管自身免疫性脑炎的疾病实体清单迅速增长——如今从相对常见的诊断如抗NMDA受体、抗α-氨基-3-羟基-5-甲基-4-异恶唑丙酸(AMPA)受体或抗富亮氨酸胶质瘤失活1(LGI1)受体脑炎,到由抗代谢型谷氨酸受体5(mGluR5)抗体引起的罕见实体——自身免疫性脑炎领域仍处于起步阶段。自身免疫性脑炎领域持续发展。更深入地理解自身免疫性脑炎,可能提高许多先前无法解释诊断的患者的治疗机会,甚至治愈。对于抗体阴性的自身免疫性脑炎和仅有疑似自身抗体关联的罕见综合征,如小舞蹈病和其他自身免疫性运动障碍,以及共济失调、眼阵挛-肌阵挛综合征、抗体相关运动神经元病和青少年肌萎缩侧索硬化(ALS),这一点尤为正确。本注册研究的目标

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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