MCLENA-1：评估来那度胺用于遗忘型MCI患者的临床试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04032626

标准获取流程：

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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。

数据说明

条件：轻度认知障碍、认知功能障碍、淀粉样斑块、神经退行性变、炎症、脑。目前尚无获批的治疗方法可用于治疗阿尔茨海默病（AD）的神经炎症方面。尽管炎症普遍存在于许多神经系统疾病中，但尚无临床试验证明抗炎药物对AD的疗效。有趣的是，慢性外周低度炎症与衰老相关，并增加疾病和死亡的风险，包括AD。越来越多的证据表明，在AD患者的血液和中枢神经系统（CNS）中，核因子-κB、肿瘤坏死因子α（TNFα）、白细胞介素（如IL-1β、IL-2和IL-6）以及趋化因子（如IL-8）均升高。这些数据证实，炎症在AD神经病理的病因和效应中发挥核心作用。免疫调节剂、抗癌药物来那度胺是极少数兼具多效性的药物之一，它既能降低TNFα、IL-6、IL-8的表达，又能增加抗炎细胞因子（如IL-10）的表达，从而调节固有免疫和适应性免疫应答。

在本项目中，研究人员旨在检验核心假设：来那度胺能够降低炎症及与阿尔茨海默病相关的病理生物标志物，并改善认知功能。为此，研究人员设计了一项为期18个月的II期、双盲、随机、双臂、平行组、安慰剂对照及机制验证性临床研究，受试者为早期症状性阿尔茨海默病受试者（即遗忘型轻度认知障碍；aMCI）。来那度胺治疗的效果将在治疗12个月及6个月洗脱期后（第18个月）进行评估。

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。