BIIB092 用于原发性 Tau 蛋白病:CBS、nfvPPA、sMAPT 与 TES
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于研究性药物 BIIB092 的 1b 期随机、双盲、安全性与耐受性临床试验,受试者为四类原发性 Tau 蛋白病综合征患者:淀粉样蛋白 PET 阴性的皮质基底节综合征(CBS)、非流利变异型原发性进行性失语(nfvPPA)、因微管相关蛋白

基本信息
资源简介
BIIB092 用于原发性 Tau 蛋白病:CBS、nfvPPA、sMAPT 与 TES
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于研究性药物 BIIB092 的 1b 期随机、双盲、安全性与耐受性临床试验,受试者为四类原发性 Tau 蛋白病综合征患者:淀粉样蛋白 PET 阴性的皮质基底节综合征(CBS)、非流利变异型原发性进行性失语(nfvPPA)、因微管相关蛋白 tau 基因(MAPT)突变而出现症状的常染色体显性遗传型额颞叶变性(sMAPT)患者,以及创伤性脑病综合征(TES)。原发性 Tau 蛋白病是仅 tau 蛋白在尸检中蓄积的神经退行性脑病。数据可用于神经系统疾病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):疾病:原发性 Tau 蛋白病、皮质基底节变性综合征、伴 Tau 包涵体的额颞叶变性、MAPT 突变携带者(有症状)、创伤性脑病综合征、非流利型进行性失语。这是一项 1b 期随机、双盲、安全性与耐受性临床试验,研究药物名为 BIIB092,受试者为四种不同的原发性 Tau 蛋白病综合征患者:淀粉样蛋白 PET(-)的皮质基底节综合征(CBS)、非流利变异型原发性进行性失语(nfvPPA)、因微管相关蛋白 tau 基因(MAPT)突变而患常染色体显性遗传型额颞叶变性(FTD)的有症状患者(sMAPT),以及创伤性脑病综合征(TES)。原发性 Tau 蛋白病是神经退行性脑部疾病,其中 tau 是尸检时唯一蓄积的蛋白。而阿尔茨海默病
【主题与分类】
主题标签:Primary Tauopathies、Corticobasal Degeneration Syndrome、MAPT Mutation Carriers, Symptomatic、Traumatic Encephalopathy Syndrome、Nonfluent Aphasia, Progressive。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/NCT03658135
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03658135
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:原发性tau蛋白病、皮质基底节变性综合征、伴tau包涵体的额颞叶变性、MAPT突变携带者、有症状的、创伤性脑病综合征、非流利性失语、进行性。这是一项1b期随机、双盲、安全性和耐受性临床试验,研究药物名为BIIB092,用于四种不同的原发性tau蛋白病综合征患者:淀粉样蛋白PET(-)皮质基底节综合征(CBS)、非流利变异型原发性进行性失语(nfvPPA)、因微管相关蛋白tau基因(MAPT)突变导致常染色体显性遗传型额颞叶变性(FTD)的有症状患者(sMAPT),以及创伤性脑病综合征(TES)。原发性tau蛋白病是一类神经退行性脑部疾病,尸检时tau是唯一积聚的蛋白质。虽然阿尔茨海默病(AD)是最常见的tau蛋白病,但它被视为继发性tau蛋白病,因为tau蛋白与另一种致病蛋白——淀粉样蛋白β——同时积聚。原发性tau蛋白病是罕见疾病,目前尚无治疗方法或治愈手段。
本研究旨在描述静脉注射BIIB092在四种原发性tau蛋白病中的安全性和耐受性特征。将采用篮式设计,对四种具有共同分子靶点(tau)的异质性临床病理综合征进行BIIB092的平行评估。
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
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