NA-831 双盲安慰剂对照安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 NA-831 的双盲、安慰剂对照安全性与有效性研究,属于神经系统疾病中的阿尔茨海默病方向

Biomed Industries, Inc.Biomed Industries, Inc.
clinicaltrials
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蛋白质分类Mild Cognitive ImpairmentAlzheimer DiseaseAlzheimer DementiaDementia, VascularDementia With Lewy BodiesCognitive ImpairmentTauopathiesNeurodegenerative DiseasesNeurocognitive DisordersCognitive Disorder
A Double-Blind, Placebo-Controlled Safety and Efficacy Study of NA-831

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

NA-831 双盲安慰剂对照安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 NA-831 的双盲、安慰剂对照安全性与有效性研究,属于神经系统疾病中的阿尔茨海默病方向。源站描述覆盖轻度认知障碍、阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体痴呆、认知障碍、Tau蛋白病及神经退行性疾病等条件,并指出 NA-831 在临床前模型中表现出神经保护、神经发生和认知保护特性,在健康志愿者中安全且耐受良好。研究拟在 126 名因阿尔茨海默病导致轻度认知障碍的受试者中评估 NA-83 的有效性与安全性。可用于认知障碍与阿尔茨海默病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度认知障碍、阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、痴呆、血管性、路易体痴呆、认知障碍、Tau蛋白病、神经退行性疾病。轻度认知障碍(“MCI”)被定义为认知衰退连续谱上的“症状性痴呆前阶段”。目前,尚无药物被证明对 MCI 有效。临床前实验表明,NA-831 是一种内源性小分子,在多种疾病模型中表现出神经保护、神经发生和认知保护特性。NA-831 已在健康志愿者中被证明安全且耐受良好。本研究旨在评估 NA-83 在 126 名因阿尔茨海默病导致轻度认知障碍的受试者中的有效性和安全性。

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、Alzheimer Dementia、Dementia, Vascular、Dementia With Lewy Bodies、Cognitive Impairment、Tauopathies、Neurodegenerative Diseases、Neurocognitive Disorders、Cognitive Disorder。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03538522

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03538522

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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

疾病:轻度认知障碍、阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体痴呆、认知障碍、Tau蛋白病、神经退行性疾病。轻度认知障碍(“MCI”)被定义为认知衰退连续过程中的“症状性痴呆前阶段”。目前,尚无药物被证明对MCI有效。临床前实验表明,NA-831是一种内源性小分子,在多种疾病模型中展现出神经保护、神经发生及认知保护特性。NA-831已在健康志愿者中显示出安全性和良好的耐受性。本研究旨在评估NA-831在126名因阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍受试者中的疗效和安全性。

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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