针对遗传突变所致早发型阿尔茨海默病风险人群或患者的潜在疾病修饰治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为一项针对因遗传突变而有风险或已患某类早发型阿尔茨海默病(AD)个体的潜在疾病修饰治疗研究

Washington University School of MedicineWashington University School of Medicine
clinicaltrials
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医学影像Alzheimers DiseaseDementiaAlzheimers Disease, Familial
A Study of a Potential Disease Modifying Treatment in Individuals at Risk for or With a Type of Early Onset AD Caused by a Genetic Mutation

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

针对遗传突变所致早发型阿尔茨海默病风险人群或患者的潜在疾病修饰治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为一项针对因遗传突变而有风险或已患某类早发型阿尔茨海默病(AD)个体的潜在疾病修饰治疗研究。源站描述指出,AD 是与年龄相关的神经退行性疾病,表现为认知功能与日常生活能力进行性下降;淀粉样蛋白假说认为 Aβ 积聚是 AD 发病早期且必要的事件,减缓 Aβ 斑块积聚或增加其清除可能延缓临床综合征进展。AD 呈从无症状(临床前)到轻度认知障碍再到轻、中、重度痴呆的连续过程,来自遗传风险与年龄风险队列(如 DIAD)的证据提示其病理生理过程在症状前即已开始(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阿尔茨海默病、痴呆、家族性阿尔茨海默病。阿尔茨海默病(AD)是一种与年龄相关的神经退行性疾病,其特征是认知功能和执行日常生活活动的能力进行性下降。AD 的淀粉样蛋白假说假定,淀粉样蛋白 β(Aβ)的积聚是 AD 发病机制中的早期且必要事件。该假说提示,减缓脑内 Aβ 斑块积聚或增加 Aβ 清除的干预措施可能能够减缓 AD 临床综合征的进展。AD 发生在一个连续谱上,从无症状(临床前)到轻度认知障碍(MCI),再到轻度、中度和重度阶段的痴呆。来自遗传风险队列和年龄风险队列(例如常染色体显性遗传性 AD(DIAD))的证据提示,AD 的病理生理过程开始

【主题与分类】

主题标签:Alzheimers Disease、Dementia、Alzheimers Disease, Familial。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/NCT06647498

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数据说明

疾病:阿尔茨海默病、痴呆、家族性阿尔茨海默病。阿尔茨海默病(AD)是一种与年龄相关的神经退行性疾病,其特征是认知功能和日常生活活动能力的进行性下降。AD的淀粉样蛋白假说认为,淀粉样蛋白β(Aβ)的积累是AD发病机制中的早期且必要事件。该假说提示,减缓大脑中Aβ斑块积累或增加Aβ清除的干预措施可能能够减缓AD临床综合征的进展。AD发生在一个连续谱上,从无症状(临床前)到轻度认知障碍(MCI),然后进展为轻度、中度和重度阶段的痴呆。来自遗传风险队列和年龄风险队列(如显性遗传性AD(DIAD))的证据表明,AD的病理生理过程在目前被认定为AD痴呆的临床阶段之前十多年就已开始,并且到轻度认知障碍阶段时,神经退行性变在MRI上已经明显可见。

近期临床试验数据表明,在阿尔茨海默病(AD)早期阶段进行治疗,可能通过延缓疾病进展而带来最大的潜在获益。能够高度自信地识别出注定会发展为阿尔茨海默病(AD)的个体,为在无症状期和痴呆极早期评估疗法的疗效提供了独特的机会。已知携带致病突变的家族极为罕见,且地理上分散于世界各地。本研究中的参与者尚未出现任何AD临床症状;他们将是导致DIAD的突变的无症状携带者,预计在标准认知和功能测试中表现正常。此外,大多数突变携带者的AD相关淀粉样蛋白β(Aβ)和非Aβ生物标志物水平将与非携带者相同。淀粉样蛋白β是一种在AD患者大脑中积聚的蛋白质。尽管我们尚不了解……

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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