评估PRI-002治疗MCI至轻度阿尔茨海默病痴呆安全性与有效性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于阿尔茨海默病(AD)相关的神经系统疾病研究,涵盖因阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍(MCI)及轻度痴呆、早发性阿尔茨海默病

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其他预测Alzheimer's Disease, Early Onset
Study to Assess Safety and Efficacy of PRI-002 in Patients With MCI to Mild Dementia Due to Alzheimer's Disease (AD)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

评估PRI-002治疗MCI至轻度阿尔茨海默病痴呆安全性与有效性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于阿尔茨海默病(AD)相关的神经系统疾病研究,涵盖因阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍(MCI)及轻度痴呆、早发性阿尔茨海默病。研究旨在评估候选药物PRI-002在MCI至轻度AD痴呆患者中的安全性与有效性。PRI-002是一种全D-氨基酸肽(all-D-peptide),基于Aβ聚集在AD发病中起关键作用、Aβ寡聚体毒性最强的假说而开发。该数据可用于了解AD治疗性干预的临床试验设计、患者人群特征及药物作用机制相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:因阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍、阿尔茨海默病、早发性。阿尔茨海默病(AD)是一种进行性神经退行性疾病,也是最常见的痴呆形式。AD的死后病理特征主要为神经退行性变以及细胞外淀粉样斑块和细胞内神经原纤维缠结。研究表明,淀粉样β肽(Aβ)聚集在AD的发展中起主要作用,而Aβ寡聚体被认为是最具毒性的种类。因此,开发AD治疗药物的各种策略均针对Aβ,一些例子包括尝试减少其形成、抑制其聚集为纤维或增强其清除。PRI-002正在被研究作为因AD导致的认知障碍的可能治疗方法。PRI-002是一种全D-氨基酸肽(all-D-peptide),由合理设计的

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's Disease, Early Onset。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/NCT06182085

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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:阿尔茨海默病所致轻度认知障碍、阿尔茨海默病、早发型。阿尔茨海默病(AD)是一种进行性神经退行性疾病,也是最常见的痴呆形式。AD的尸检病理特征主要为神经退行性变以及细胞外淀粉样斑块和细胞内神经原纤维缠结。研究表明,淀粉样β肽(Aβ)聚集在AD的发生发展中起主要作用,而Aβ寡聚体被认为是最具毒性的种类。因此,开发AD治疗药物的多种策略均针对Aβ,一些例子包括尝试减少其形成、抑制其聚集为纤维或增强其清除。PRI-002正在被研究作为AD所致认知障碍的可能治疗方法。PRI-002是一种全D-氨基酸肽(all-D-peptide),由合理设计的一级结构组成,可有效清除Aβ寡聚体。PRI-002 specifically aims to eliminate neurotoxic Aβ oligomers by disassembling prion-like behaving Aβ oligomers into non-toxic Aβ monomer units.

这一治疗原理新颖独特,与目前临床开发中的其他淀粉样蛋白相关候选药物不同,后者的目标是提高不同Aβ种类的降解速率。当前试验是一项2期概念验证研究,旨在进一步探讨PRI-002在因AD导致的轻度认知障碍(MCI)或轻度痴呆患者中的安全性和有效性。

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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