Nilotinib对轻中度阿尔茨海默病安全性、生物标志物及临床结局的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02947893

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：阿尔茨海默病。研究者提出了一种新的治疗策略，涉及抑制Abl，以改变因AD所致轻至中度痴呆受试者中的Abeta40/42、总Tau和p-Tau231/181。本研究的目标是评估低剂量尼洛替尼对轻至中度AD患者的安全性、生物标志物和临床症状的影响。将招募四十二（42）名轻至中度参与者及其研究伙伴，并以1：1随机分配至第1组（安慰剂）治疗一年，或第2组接受150mg尼洛替尼治疗6个月，随后剂量递增至300mg一次，持续12个月。主要结局方面，我们将评估尼洛替尼对以下方面的影响：安全性和耐受性：安全性将通过被认为可能、很可能或肯定与研究药物相关的不良事件（AEs）和严重不良事件（SAEs）的发生情况来衡量。给定参与者的耐受性将定义为参与者能够继续接受治疗的能力。药物的总体耐受性将定义为因药物相关AEs和SAEs导致的停药率低于25%。

次要结局指标，我们将确定尼洛替尼治疗对脑脊液中尼洛替尼浓度测定及Abl抑制的影响，以证明中枢神经系统靶点结合情况，以及阿尔茨海默病相关的脑脊液和血浆中Abeta42/40、总Tau蛋白和p-Tau231/181水平的变化。探索性结局指标将包括以下评估：通过MMSE、阿尔茨海默病评估量表-认知子量表（ADAS-cog）、阿尔茨海默病合作研究-日常生活活动能力量表（ADCS-ADL）、临床痴呆评定量表-盒子总和（CDR-SOB）以及神经精神科问卷（NPI）评估认知功能。

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。