DIAN-TU 显性遗传性阿尔茨海默病淀粉样蛋白清除试验(ART)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦显性遗传性阿尔茨海默病(DIAD)的淀粉样蛋白清除试验。DIAN 与 DIAN-TU 建立了全球网络,识别出可用于临床试验的可靠队列

Washington University School of MedicineWashington University School of Medicine
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蛋白质预测Alzheimer's DiseaseDementiaAlzheimer's Disease, Familial
DIAN-TU Amyloid Removal Trial (ART) in Dominantly Inherited Alzheimer's Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

DIAN-TU 显性遗传性阿尔茨海默病淀粉样蛋白清除试验(ART)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦显性遗传性阿尔茨海默病(DIAD)的淀粉样蛋白清除试验。DIAN 与 DIAN-TU 建立了全球网络,识别出可用于临床试验的可靠队列。DIAN-TU 已开展单克隆抗体 gantenerumab 试验(DIAN-TU-001),为接受淀粉样蛋白清除免疫治疗的个体提供了最长治疗期。该试验于 2012 年 12 月启动,2019 年双盲读出,2024 年完成开放标签扩展。DIAD 人群的疗效与安全性结果在多个项目中预测并与散发性 AD 试验一致(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病、痴呆、家族性阿尔茨海默病。显性遗传性阿尔茨海默病网络(DIAN)和 DIAN 试验单元(DIAN-TU)建立了一个全球网络,增进了对阿尔茨海默病(AD)的理解,并识别出一个可用于临床试验的可靠个体队列。在过去 12 年中,DIAN-TU 开展了一项使用单克隆抗体 gantenerumab 的试验(DIAN-TU-001),为接受淀粉样蛋白清除免疫治疗的个体提供了最长的治疗期(试验于 2012 年 12 月启动,2019 年双盲读出,目前正在 2024 年完成开放标签扩展 [OLE])。值得注意的是,DIAN-TU 及其他针对显性遗传性 AD(DIAD)人群的试验的疗效和安全性结果,已在多个项目中预测并与散发性 AD(sAD)试验一致。DIAN-TU-001 gantenerumab

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's Disease、Dementia、Alzheimer's 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/NCT06384573

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    • 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:阿尔茨海默病、痴呆、家族性阿尔茨海默病。显性遗传阿尔茨海默病网络(DIAN)和DIAN试验单元(DIAN-TU)已建立了一个全球网络,增进了对阿尔茨海默病(AD)的理解,并确定了一个可靠的个体队列可供临床试验使用。在过去12年中,DIAN-TU开展了一项针对单克隆抗体gantenerumab的试验(DIAN-TU-001),为接受淀粉样蛋白清除免疫治疗的个体提供了最长的治疗期(试验于2012年12月启动,2019年双盲读出,目前正在2024年完成开放标签扩展[OLE])。值得注意的是,DIAN-TU及其他针对显性遗传阿尔茨海默病(DIAD)人群的试验的疗效和安全性结果,已在多个项目中预测并与散发性AD(sAD)试验一致。DIAN-TU-001 gantenerumab OLE期已到达参与终点,迫切需要启动一项试验,以允许对这些具有独特信息价值的个体继续进行淀粉样蛋白清除治疗和监测。

这些个体暴露于gantenerumab的时长范围很大:2至10年。由于有相当数量的参与者正接近AD症状出现的估计年龄,因此继续监测和治疗这些个体至关重要,以确定在症状出现前进行强有力的淀粉样蛋白清除是否能显著延缓疾病进展。总之,开展本研究的主要原因是收集关键数据,以回答关于显性遗传性AD和散发性AD的重要未解科学和临床照护问题。这些问题包括更深入地了解与疗效相关的问题,涉及药物剂量和持续时间、作用机制、目标人群以及能带来最佳患者获益的目标疾病阶段。评估DIAD中淀粉样蛋白清除对疾病进展的长期影响,可能首次提供概念验证,即提前数年清除淀粉样蛋白

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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