唐氏综合征中递增剂量美金刚研究 (MEDS-123)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为唐氏综合征中递增剂量美金刚(Memantine)的研究,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类

基本信息
资源简介
唐氏综合征中递增剂量美金刚研究 (MEDS-123)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为唐氏综合征中递增剂量美金刚(Memantine)的研究,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类。源站描述涉及唐氏综合征、智力障碍与阿尔茨海默痴呆(AD)等条件,并回顾了基于DS小鼠模型的临床前证据、既往两中心随机2期试验结果,包括美金刚在青少年及年轻成人DS患者中的安全性、疗效与耐受性,以及标准剂量未显示认知增强效应、不良事件轻微且少见、血浆美金刚水平测定等信息。数据可用于探究美金刚剂量递增与认知及适应行为结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:唐氏综合征、智力障碍、阿尔茨海默痴呆(AD)。基于我们研究团队及其他团队收集的DS小鼠模型临床前证据,我们十多年前假设NMDA受体功能障碍可能在DS的神经发育和神经退行性成分中均发挥重要致病作用。四年前,我们的研究团队发表了AD药物美金刚的两中心、随机2期试验结果,以研究该药物对DS青少年和年轻成人认知与适应行为结局指标的安全性、疗效和耐受性。在这项研究中,我们在主要分析中未发现标准剂量美金刚治疗具有认知增强效应的证据。美金刚耐受性良好,观察到的不良事件为不频繁的轻度至中度。然而值得注意的是,测得的血浆美金刚水平i
【主题与分类】
主题标签:Down Syndrome、Intellectual Disability、Alzheimer Dementia (AD)。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/NCT07531940
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07531940
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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:唐氏综合征、智力障碍、阿尔茨海默痴呆(AD)。基于我们研究团队及其他团队收集的唐氏综合征小鼠模型的临床前证据,我们十多年前假设NMDA受体功能障碍可能在唐氏综合征的神经发育和神经退行性成分中发挥重要的致病作用。四年前,我们的研究团队发表了一项针对AD药物美金刚的两中心、随机2期试验结果,旨在研究该药物对唐氏综合征青少年和年轻成人认知和适应性结局指标的安全性、有效性和耐受性。在这项研究中,我们在主要分析中未发现标准剂量美金刚治疗具有认知增强作用的证据。美金刚耐受性良好,观察到的不良事件多为轻度至中度且不常见。然而,值得注意的是,超过90%的研究参与者所测得的血浆美金刚水平低于AD患者认为的治疗水平(0.5-1 μmol/l),且远低于唐氏综合征小鼠模型临床前行为研究中使用的剂量(1.7 μmol/l)。
在同一项临床研究中,对23名美金刚血浆水平>0.4 μmol/l(代表所量化美金刚血浆水平的最高四分位数)参与者的数据进行的一项探索性分析显示,与安慰剂组相比,美金刚组在两项神经心理学测量指标上的评分有显著改善。其中一项指标(加州言语学习测验简版第二版,即CVLT-II sf)评估的是情景记忆,而另一项指标(差异能力量表第二版中的顺背数字回忆,即DAS-II)测量的是短期记忆。这些发现使我们提出假设:高于标准剂量的美金刚应在大多数DS患者中产生显著的认知改善,且不良事件极少。该研究中进行的探索性分析表明,高于标准
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




