自体脂肪来源干细胞脑室内注射治疗轻中度阿尔茨海默病研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为自体脂肪来源干细胞(RB-ADSC)经脑室内重复给药治疗轻中度阿尔茨海默病的 IIa 期研究

Regeneration Biomedical, Inc.Regeneration Biomedical, Inc.
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Alzheimer Disease
Study of Intracerebroventricular Injections of Autologous Adipose-Derived Stem Cells (RB-ADSCs) in Participants With Mild-Moderate Alzheimer's Disease

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

自体脂肪来源干细胞脑室内注射治疗轻中度阿尔茨海默病研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为自体脂肪来源干细胞(RB-ADSC)经脑室内重复给药治疗轻中度阿尔茨海默病的 IIa 期研究。RB-ADSC 由受试者自身脂肪组织经抽脂获取、体外培养扩增并富集 Wnt 激活细胞后制备,通过植入头皮的 Ommaya 储液囊进行脑室内给药。研究为随机、安慰剂对照、剂量范围探索的安全性及有效性美国多中心试验,计划入组约 115 名成人受试者,按 RB-ADSC 治疗与安慰剂 4:1 比例随机分组。数据可用于阿尔茨海默病细胞治疗相关研究(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。这是一项随机、安慰剂对照、剂量范围探索的安全性及有效性 IIa 期美国多中心研究,针对轻中度阿尔茨海默病(AD)受试者重复给予 RB-ADSC。RB-ADSC 由通过抽脂从受试者自身脂肪组织获取的干细胞组成,这些细胞在体外培养扩增、富集 Wnt 激活细胞,并制备用于回输给同一受试者。将在头皮下方植入 Ommaya 储液囊(一种脑室内导管系统),用于 RB-ADSC 的脑室内给药。该 IIa 期研究预计入组约 115 名成人受试者。受试者将按 RB-ADSC 治疗与安慰剂 4:1 的比例随机分组。随机进入 RB-ADSC 治疗组的受试者随后将被随机

【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/NCT07205601

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:阿尔茨海默病。这是一项随机、安慰剂对照、剂量范围探索的安全性及有效性2a期美国多中心研究,旨在评估对轻度至中度阿尔茨海默病(AD)受试者重复给予RB-ADSC的效果。RB-ADSC由通过吸脂术从受试者自身脂肪组织中获取的干细胞组成,这些细胞在体外培养扩增,富集Wnt激活细胞,并制备用于回输至同一受试者。将在头皮下方植入Ommaya储液囊(一种脑室内导管系统),用于脑室内给予RB-ADSC。预计本2a期研究将入组约115名成年受试者。受试者将按4:1的比例随机分配至RB-ADSC治疗组或安慰剂组。随机分配至RB-ADSC治疗组的受试者随后将按1:1的比例随机分配至一个治疗剂量水平:低剂量RB-ADSC(2.5 x 10^6个细胞)和高剂量RB-ADSC(5.0 x 10^6个细胞),总体随机化方案为2:2:1。

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,治疗持续时间为10个月(包括第10个月;总共最多6次注射)。参与者在最后一次给药后将接受6个月的随访。主要和次要目标将基于认知、功能和脑脊液生物标志物(磷酸化Tau、总Tau、AB-42)评估来评价疗效。此外,还将进行安全性评估、容积MRI(Neuro Quant®)评估和诊断性影像学比较(淀粉样蛋白PET)。完成第12个月评估后,安慰剂组参与者将被允许交叉接受RB-ADSC。交叉参与者将按1:1比例随机分配至某一治疗剂量水平(低剂量或高剂量)。交叉参与者将每2个月接受一次RB-ADSC给药,治疗持续时间为10个月。

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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