既往接受RBI方案RB-ADSC-02治疗受试者重复脑室内注射RB-ADSC

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病领域,对应一项Phase 1b扩展试验。试验针对既往接受并成功完成RBI方案RB-ADSC-02治疗的受试者,通过先前植入的Ommaya储液囊每2个月进行一次RB-ADSC脑室内注射,最多6次,末次给药后随访2个月

Regeneration Biomedical, Inc.Regeneration Biomedical, Inc.
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Alzheimer Disease
Repeat Intracerebroventricular Injections of RB-ADSC in Subjects Previously Treated in RBI Protocol RB-ADSC-02

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

既往接受RBI方案RB-ADSC-02治疗受试者重复脑室内注射RB-ADSC

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病领域,对应一项Phase 1b扩展试验。试验针对既往接受并成功完成RBI方案RB-ADSC-02治疗的受试者,通过先前植入的Ommaya储液囊每2个月进行一次RB-ADSC脑室内注射,最多6次,末次给药后随访2个月。主要目标为评估重复给药的安全性与耐受性,包括剂量限制性毒性、其他不良事件、细胞因子反应综合征的发生率与严重程度及生命体征测量等。可用于阿尔茨海默病细胞治疗重复给药安全性相关研究(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。这是一项Phase 1b扩展试验,旨在允许对既往接受并成功完成RBI方案RB-ADSC-02治疗的受试者重复进行RB-ADSC脑室内注射。在之前的Phase 1临床试验RB-ADSC-02中,轻至中度阿尔茨海默病(AD)受试者接受了单次RB-ADSC脑室内注射。RB-ADSC将每2个月通过先前植入的Ommaya储液囊进行脑室内给药,总共最多6次注射。参与者将在末次给药后随访2个月。主要目标是RB-ADSC重复给药的安全性和耐受性。不良事件(AEs)和严重不良事件(SAEs)将通过剂量限制性毒性(DLT)和其他AEs的发生率与严重程度、细胞因子反应综合征的发生率与严重程度、生命体征测量等进行评估

【主题与分类】

主题标签: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/NCT07373067

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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:阿尔茨海默病。这是一项1b期扩展试验,旨在允许对既往接受过RBI方案RB-ADSC-02治疗并成功完成该方案的受试者重复进行RB-ADSC脑室内注射。在之前的1期临床试验RB-ADSC-02中,轻至中度阿尔茨海默病(AD)受试者接受了单次RB-ADSC脑室内注射。RB-ADSC将每2个月通过先前植入的Ommaya储液囊进行脑室内给药,总共最多注射6次。参与者将在末次给药后接受2个月的随访。主要目标是RB-ADSC重复给药的安全性和耐受性。不良事件(AE)和严重不良事件(SAE)将通过剂量限制性毒性(DLT)及其他AE的发生率和严重程度、细胞因子反应综合征的发生率和严重程度、生命体征测量、临床实验室检查和体格检查进行评估。重复给药的初步疗效将通过临床评估(MMSE、FAST、ADAS-Cog)、容积MRI(NeuroQuant)、CSF生物标志物(磷酸化Tau、总Tau、AB-42)以及诊断性影像学比较(淀粉样蛋白-PET)进行评估。

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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