新加坡NRTIs用于阿尔茨海默病治疗推进的安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于轻度认知障碍(MCI)与阿尔茨海默痴呆(AD)患者。研究基于近期发现:AD与大脑前额叶皮层DNA含量扩增相关,这种额外DNA源于逆转录酶(RT)活性,将基因组cDNA(gencDNA)整合入染色体,涉及包括APP在内的多个基因

National University Hospital, SingaporeNational University Hospital, Singapore
clinicaltrials
浏览 13
基因组分类Mild Cognitive Impairment (MCI)Alzheimer Dementia (AD)
Safety Of Nrtis for Alzheimer's Therapeutic Advancement in Singapore Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

新加坡NRTIs用于阿尔茨海默病治疗推进的安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于轻度认知障碍(MCI)与阿尔茨海默痴呆(AD)患者。研究基于近期发现:AD与大脑前额叶皮层DNA含量扩增相关,这种额外DNA源于逆转录酶(RT)活性,将基因组cDNA(gencDNA)整合入染色体,涉及包括APP在内的多个基因。APP gencDNA的积累与AD相关,提示RT是潜在治疗靶点,可通过已用于HIV和乙肝的逆转录酶抑制剂(RTi)来减缓AD进展。该数据可用于评估NRTIs在AD治疗中的安全性,支持分类或预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默痴呆(AD)。近期研究已发现阿尔茨海默病(AD)与大脑(前额叶皮层)DNA含量扩增之间存在关联。这种额外的DNA含量似乎源自逆转录酶(RT)活性,该活性将基因组cDNA(gencDNA)整合到染色体中,导致涉及许多基因的多个全长和较短cDNA拷贝——包括因果性AD基因淀粉样前体蛋白(APP)。这些APP gencDNA的积累与AD相关。这确定RT为一个有前景的治疗靶点,可通过已广泛用于治疗HIV和乙型肝炎的现有逆转录酶抑制剂(RTi's)来减弱AD进展。由于这类药物已在临床使用超过30年,有大量数据支持其上市后

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment (MCI)、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/NCT07210528

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数据说明

条件:轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默痴呆(AD)。近期研究已发现,阿尔茨海默病(AD)与大脑(前额叶皮层)中DNA含量扩增之间存在关联。这种额外的DNA含量似乎源自逆转录酶(RT)活性,该活性将基因组cDNA(gencDNAs)整合入染色体,导致涉及多个基因的全长及较短cDNA多拷贝产生——其中包括AD致病基因淀粉样前体蛋白(APP)。这些APP gencDNA的积累与AD相关。这确定了RT作为一个有前景的治疗靶点,可通过已广泛用于治疗HIV和乙型肝炎的现有逆转录酶抑制剂(RTi’s)来减缓AD进展。由于这类药物已在临床上使用超过30年,有大量数据支持其长期使用的批准后安全性。然而,这一点尚未在目标人群中得到具体解决——即轻度认知障碍(MCI)患者,尤其是女性——她们在HIV数据集中代表性不足。

这项拟议的I期安全性试验将在可能从干预中获益的MCI患者队列中进行特殊人群研究。本研究旨在:(1) 评估标准剂量FTC或Descovy在MCI患者中使用3个月的安全性和耐受性;(2) 作为次要目标,收集标准剂量FTC或Descovy与安慰剂相比对MCI患者认知功能3个月临床效应的初步数据;(3) 收集标准剂量FTC或Descovy与安慰剂相比对AD相关炎症标志物临床效应的初步数据。受试者将以相同数量随机分配至Descovy组或FTC组,并接受活性药物或安慰剂。在3个月的参与期内,受试者将每日口服1粒胶囊或片剂(取决于药物组别)。研究者假设,MCI患者因使用标准剂量而出现不良效应的风险并未增加

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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