AAV9-GLB1静脉基因转移治疗I型和II型GM1神经节苷脂沉积症的1/2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项非随机1/2期临床试验,研究单次静脉输注AAV9/GLB1(AAV9-GLB1)基因转移载体治疗I型和II型GM1神经节苷脂沉积症的安全性与有效性

National Human Genome Research Institute (NHGRI)National Human Genome Research Institute (NHGRI)
clinicaltrials
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基因组分类Lysosomal DiseasesGangliosidosisGM1
A Phase 1/2 Study of Intravenous Gene Transfer With an AAV9 Vector Expressing Human Beta-galactosidase in Type I and Type II GM1 Gangliosidosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

AAV9-GLB1静脉基因转移治疗I型和II型GM1神经节苷脂沉积症的1/2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项非随机1/2期临床试验,研究单次静脉输注AAV9/GLB1(AAV9-GLB1)基因转移载体治疗I型和II型GM1神经节苷脂沉积症的安全性与有效性。受试者需确诊I型或II型GM1神经节苷脂沉积症、GLB1双等位基因突变、CLIA认证临床实验室记录的β-半乳糖苷酶缺乏及血清AAV9抗体滴度≤1:50,并符合年龄等入组条件。数据可用于了解该罕见溶酶体疾病的基因治疗试验设计与受试者特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:溶酶体疾病、神经节苷脂沉积症、GM1。这是一项非随机1/2期临床试验,研究通过静脉输注单剂量基因转移载体AAV9/GLB1(AAV9-GLB1)对I型和II型GM1神经节苷脂沉积症受试者的安全性和有效性。本研究中I型受试者在完整签署ICF时为男性和女性,≥6个月且≤12个月龄,诊断为I型GM1神经节苷脂沉积症。本研究中II型受试者在完整签署ICF时为男性和女性,>6个月且<12岁,诊断为II型GM1神经节苷脂沉积症。受试者必须有GLB1双等位基因突变、经CLIA认证临床实验室检测记录的β-半乳糖苷酶缺乏,以及血清AAV9抗体滴度≤1:50。其他入选/排除标准适用。在第1阶段,最多6名II型受试者将

【主题与分类】

主题标签:Lysosomal Diseases、Gangliosidosis、GM1。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03952637

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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:溶酶体疾病、神经节苷脂沉积症、GM1。这是一项非随机、1/2期临床试验,旨在研究通过静脉输注单剂量基因转移载体AAV9/GLB1(AAV9-GLB1)对I型和II型GM1神经节苷脂沉积症受试者的安全性和有效性。本研究中的I型受试者将在完整ICF签署时为男性或女性,年龄≥6个月且≤12个月,诊断为I型GM1神经节苷脂沉积症。本研究中的II型受试者将在完整ICF签署时为男性或女性,年龄>6个月且<12岁,诊断为II型GM1神经节苷脂沉积症。受试者必须在GLB1基因存在双等位基因突变,经CLIA认证的临床实验室检测证实β-半乳糖苷酶缺乏,且血清AAV9抗体滴度≤1:50)。其他入选/排除标准适用。在第1阶段,最多6名II型受试者将接受1.5E13 vg/kg的基因转移剂,最多6名II型受试者将接受4.5E13 vg/kg,最多6名II型受试者将接受7.5E13 vg/kg的基因转移剂。

在第1阶段,最多3名I型受试者将接受1.5E13剂量的基因转移载体(队列1),随后最多3名受试者将接受4.5E13剂量的基因转移载体(队列2)。给药将 staggered 进行以确保受试者安全。在最后一名第1阶段受试者6个月访视后,将审查数据并确定第2阶段给药方案。研究第2阶段计划治疗最多12名II型受试者和6名I型受试者。若第2阶段给药方案继续推进,将在方案修订中体现。研究第1阶段的主要目的是评估静脉输注后AAV9-GLB1载体的安全性。第1阶段的次要和探索性目标包括评估基因治疗对疾病生物标志物、神经发育和运动功能、脑容量和髓鞘形成以及对基因转移载体免疫耐受的影响。研究第2阶段将评估静脉输注后AAV9-GLB1载体的安全性和有效性。

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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