Bosutinib 对路易体痴呆安全性、耐受性、生物标志物及临床结局的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Bosutinib 对路易体痴呆(DLB)患者安全性、耐受性、生物标志物及临床结局的影响

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clinicaltrials
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蛋白质预测Dementia With Lewy Bodies
Impact of Bosutinib on Safety, Tolerability, Biomarkers and Clinical Outcomes in Dementia With Lewy Bodies

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

Bosutinib 对路易体痴呆安全性、耐受性、生物标志物及临床结局的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Bosutinib 对路易体痴呆(DLB)患者安全性、耐受性、生物标志物及临床结局的影响。源站描述显示,研究将评估 FDA 批准的酪氨酸激酶抑制剂 Bosutinib(Bosulif,Pfizer®)靶向 c-Abelson(Abl)和 Src 酪氨酸激酶的作用;临床前动物模型已显示其安全性和有效性,并观察到对炎症和神经毒性蛋白清除的益处。数据可用于探索该药物在 DLB 中的潜在疗效与生物标志物变化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Dementia With Lewy Bodies. 本提案将评估 Bosutinib(Bosulif,Pfizer®)治疗——一种靶向 c-Abelson(Abl)和 Src 酪氨酸激酶的 FDA 批准酪氨酸激酶抑制剂——对 DLB 患者的影响。研究者已在临床前动物模型中证明该化合物的安全性和有效性,其他研究也显示 Bosutinib 在神经退行性变中对炎症和神经毒性蛋白清除具有类似益处。研究者已证明 Bosutinib 可进入大脑(5% CSF:plasma ratio),并在动物中以低于癌症剂量(80mg/kg)的较低剂量(5mg/kg)抑制 Abl。Bosutinib 还可降低包括 alpha-synuclein、tau 和 beta-amyloid 在内的神经毒性蛋白水平,并改善神经退行性变模型中的运动和认知行为。使用 Bosutinib 是一种促进自噬以清除神经毒性 pr 的新型策略。

【主题与分类】

主题标签:Dementia With Lewy Bodies。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03888222

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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

疾病:路易体痴呆。本提案将评估博舒替尼(Bosulif,辉瑞®)治疗——一种经FDA批准、靶向c-Abelson(Abl)和Src酪氨酸激酶的酪氨酸激酶抑制剂——对路易体痴呆(DLB)患者的疗效。研究者已在临床前动物模型中证明了该化合物的安全性和有效性,其他研究也显示博舒替尼在神经退行性变中对炎症和神经毒性蛋白清除具有类似益处。研究者已证明,博舒替尼可进入大脑(脑脊液:血浆比率为5%),并在低于癌症剂量(80mg/kg)的较低剂量(5mg/kg)下抑制动物体内的Abl。博舒替尼还可降低包括α-突触核蛋白、tau蛋白和β-淀粉样蛋白在内的神经毒性蛋白水平,并改善神经退行性变模型中的运动和认知行为。使用博舒替尼是一种促进自噬以清除神经元内神经毒性蛋白聚集体的新策略。博舒替尼已获FDA批准用于治疗慢性髓性白血病(CML),口服剂量为每日400-600mg。

基于我们的临床前证据,研究人员采用异速生长转换法将动物剂量外推至人体剂量,并在本临床研究中估算出每日100mg博舒替尼的人体等效剂量,以确定其在轻至中度路易体痴呆患者中的安全性、耐受性、药代动力学和药效学。

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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