Fasudil 治疗早期阿尔茨海默病试验 (FEAD)

FEAD 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的 2 臂、平行组、为期 12 个月、随机、安慰剂对照、双盲 Phase 2 试验,评估 Fasudil 用于最多 200 名早期阿尔茨海默病(AD)患者

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clinicaltrials
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医学影像分类Cognitive Decline, MildAlzheimer Disease
Fasudil Trial for Treatment of Early Alzheimer's Disease (FEAD)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Fasudil 治疗早期阿尔茨海默病试验 (FEAD)

FEAD 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的 2 臂、平行组、为期 12 个月、随机、安慰剂对照、双盲 Phase 2 试验,评估 Fasudil 用于最多 200 名早期阿尔茨海默病(AD)患者。Fasudil 是一种 ROCK 抑制剂(rho 相关蛋白激酶抑制剂),也是已在日本和中国获批用于治疗蛛网膜下腔出血后血管痉挛的血管扩张剂。入组者须为 FDA 指南定义的 Stage 3-4 轻度认知障碍(MCI)或 AD 所致轻度痴呆,且经有效 AD 生物标志物显示显著变化,并具有 CDR 全局评分 0.5 或 1.0 及近两年内无异常发现的 MRI。该数据可用于神经系统疾病与 AD 相关研究(来源 clinical。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Cognitive Decline, Mild, Alzheimer Disease. 这是一项 2 臂、平行组、为期 12 个月、随机、安慰剂对照、双盲的 Fasudil 治疗早期 AD 的 Phase 2 试验,受试者最多 200 人。Fasudil 是一种 ROCK 抑制剂(rho 相关蛋白激酶抑制剂),是一种血管扩张剂,已在日本和中国获批用于治疗蛛网膜下腔出血后的血管痉挛。该药物具有可接受的安全性和耐受性,并已在 AD 动物模型中显示可保护神经元和突触。符合条件的参与者必须具有 FDA 指南最近定义的 Stage 3-4 轻度认知障碍(MCI)或 AD 所致轻度痴呆,并且在经过验证的 AD 生物标志物(例如淀粉样蛋白 PET 扫描或 CSF Aβ 1-42 或血液 p-tau 217 水平)上显示出显著变化。此外,他们必须具有 CDR 全局评分为 0.5 或 1.0,以及在过去两年内没有发现异常的 MRI 扫描。

【主题与分类】

主题标签:Cognitive Decline, Mild、Alzheimer 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/NCT06362707

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    • 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

疾病:轻度认知障碍、阿尔茨海默病。这是一项2臂、平行组、为期12个月、随机、安慰剂对照的双盲2期试验,旨在评估法舒地尔在多达200名早期阿尔茨海默病患者中的效果。法舒地尔是一种ROCK抑制剂(Rho相关蛋白激酶抑制剂),一种血管扩张剂,已在日本和中国获批用于治疗蛛网膜下腔出血后的血管痉挛。该药物具有可接受的安全性和耐受性,并已在阿尔茨海默病动物模型中显示出保护神经元和突触的作用。符合条件的参与者必须患有FDA指南最近定义的因阿尔茨海默病导致的3-4期轻度认知障碍(MCI)或轻度痴呆,并且在经过验证的阿尔茨海默病生物标志物(例如淀粉样蛋白PET扫描或脑脊液Aβ 1-42或血液p-tau 217水平)上显示出显著变化。此外,他们的CDR全局评分必须为0.5或1.0,并且过去两年内的MRI扫描未发现与阿尔茨海默病不一致的结果。符合所有纳入标准的人将依次入组三个队列,分别为20人、50人和130人。参与者将按1:1随机分配接受法舒地尔或匹配的安慰剂。

所有参与者将先接受为期2周的滴定期,总日剂量为60 mg(20 mg,每日三次),随后递增至维持剂量,即总日剂量120 mg(40 mg,每日三次),并继续治疗最多50周。所选定的每日120 mg剂量旨在在计划的12个月治疗期内优化潜在疗效,同时基于现有临床和非临床数据提供合理的安全边际。参与者将在第一个月内每2周一次前往诊所进行疗效和/或安全性评估,此后每月一次(参见表1. 评估时间表)。当队列1中所有正在进行的患者完成至少3个月的治疗后,数据与安全监查委员会(DSMB)将对安全性和药代动力学(PK)数据进行非盲审查,并向研究团队提出建议,其中可能包括停止或继续研究(无论是否

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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