Ambroxol 作为 Lewy Body Dementia 的新型疾病修饰治疗

源站描述指出痴呆患病率上升带来医疗与社会负担,加拿大约 50 万人患病,预计 20 年内超过 100 万,每年经济成本达 150 亿加元;尸检研究提示多达 30% 的痴呆由 alpha-synuclein 异常积聚所致疾病引起

London Health Sciences Centre Research Institute OR Lawson Research Institute of St. Joseph'sLondon Health Sciences Centre Research Institute OR Lawson Research Institute of St. Joseph's
clinicaltrials
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其他预测Lewy Body Disease
Ambroxol as a Novel Disease Modifying Treatment for Lewy Body Dementia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Ambroxol 作为 Lewy Body Dementia 的新型疾病修饰治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Ambroxol 作为 Lewy Body Dementia 的新型疾病修饰治疗,聚焦 Lewy Body Disease。源站描述指出痴呆患病率上升带来医疗与社会负担,加拿大约 50 万人患病,预计 20 年内超过 100 万,每年经济成本达 150 亿加元;尸检研究提示多达 30% 的痴呆由 alpha-synuclein 异常积聚所致疾病引起。健康脑中 alpha-synuclein 参与神经元通讯,异常积聚形成 Lewy bodies 并导致神经元死亡。该数据可用于相关疾病机制与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Lewy Body Disease. 痴呆患病率的不断上升对我们的医疗体系和社会构成严重威胁。约有 50 万加拿大人患有痴呆,未来 20 年内这一数字将上升至超过 100 万。痴呆每年已使我们的经济耗费 150 亿加元。虽然痴呆的关注重点大多在阿尔茨海默病上,但尸检研究提示,多达 30% 的痴呆是由 alpha-synuclein 异常积聚所导致的疾病(Synucleinopathies)引起的。在健康的大脑中,alpha-synuclein 发挥多种重要作用,尤其是在脑细胞(神经元)相互通讯的过程中。然而,当 alpha-synuclein 在神经元内异常积聚成团块时,就会形成 Lewy bodies。最终,其结果是脑神经元将死亡,对特定脑区造成广泛损害。直到 20 世纪 80 年代,皮质 Lewy bodi

【主题与分类】

主题标签:Lewy Body Disease。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/NCT04405596

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数据说明

疾病:路易体病。痴呆患病率的不断上升对我们的医疗体系和社会构成严重威胁。约有50万加拿大人患有痴呆,未来20年内这一数字将上升至100万以上。痴呆每年已给我们的经济造成150亿加元的损失。虽然痴呆的关注焦点大多集中在阿尔茨海默病上,但尸检研究表明,高达30%的痴呆是由α-突触核蛋白异常积聚所致的疾病(突触核蛋白病)引起的。在健康的大脑中,α-突触核蛋白发挥着多种重要作用,尤其是在脑细胞(神经元)相互通讯的过程中。然而,当α-突触核蛋白在神经元内异常积聚成团块时,便会形成路易体。最终,其结果是脑神经元死亡,对特定脑区造成广泛损害。直到20世纪80年代,皮质路易体一直被认为相对罕见。然而,随着α-突触核蛋白免疫染色技术的改进,路易体痴呆现已被认定为仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性痴呆。

路易体相关疾病包括特发性帕金森病(PD)、帕金森病痴呆(PDD)和路易体痴呆(LBD)。在LBD中,α-突触核蛋白积聚见于脑干、边缘系统和新皮质区域,导致自主神经、认知和运动功能障碍。认知症状:进行性认知衰退通常在疾病早期、先于帕金森综合征出现,但根据共识,也可能在运动体征出现后长达1年内发生。受损的认知领域包括执行功能和视空间功能、注意力和短期记忆。例如,患者可能难以同时处理多项任务、跟上对话、出现凝视发作以及思维流程紊乱。关于短期记忆,LBD患者经历的是记忆提取障碍,可通过提示改善,这与在

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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