自体诱导多能干细胞来源视网膜色素上皮移植治疗年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕干性年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩的自体细胞治疗研究。内容涉及从患者体细胞生成 iPSC、体外分化为单层 RPE 并培养于薄支架上,再将该 RPE/支架构建体移植回患者眼内,以探索个体化自体治疗方案

National Eye Institute (NEI)National Eye Institute (NEI)
clinicaltrials
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其他回归Dry Age-Related Macular DegenerationGeographic Atrophy
Autologous Transplantation of Induced Pluripotent Stem Cell-Derived Retinal Pigment Epithelium for Geographic Atrophy Associated With Age-Related Macular Degeneration

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

自体诱导多能干细胞来源视网膜色素上皮移植治疗年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕干性年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩的自体细胞治疗研究。内容涉及从患者体细胞生成 iPSC、体外分化为单层 RPE 并培养于薄支架上,再将该 RPE/支架构建体移植回患者眼内,以探索个体化自体治疗方案。数据可用于了解该细胞治疗策略的研究设计、受试条件与干预路径,服务于黄斑变性再生医学与眼科转化研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:干性年龄相关性黄斑变性、地图样萎缩。年龄相关性黄斑变性(AMD)是老年人视力丧失的主要原因之一。对于地图样萎缩(GA),即干性 AMD 的晚期阶段,其中神经感觉视网膜及相关视网膜色素上皮(RPE)细胞逐渐变性和死亡,治疗选择有限。干细胞生物学的进展使得多能细胞能够在体外分化为 RPE,从而使基于细胞的 AMD 潜在治疗策略成为可行,而近期诱导多能干细胞(iPSC)生成方法为个体化自体治疗带来了希望。此类方法包括从 GA 患者的体细胞生成 iPSC,将 iPSC 在体外分化为在薄支架上以单层生长的 RPE,并将 RPE/支架构建体移植到一 sma

【主题与分类】

主题标签:Dry Age-Related Macular Degeneration、Geographic Atrophy。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04339764

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:干性年龄相关性黄斑变性,地图样萎缩。年龄相关性黄斑变性(AMD)是老年人视力丧失的主要原因。对于地图样萎缩(GA),即干性AMD的晚期阶段,目前治疗选择有限,该阶段神经感觉视网膜及相关视网膜色素上皮(RPE)细胞逐渐变性和死亡。干细胞生物学的进步使得多能细胞在体外分化为RPE成为可能,这为基于细胞的AMD潜在治疗策略提供了可行性,而近期诱导多能干细胞(iPSC)生成方法为个体化自体治疗带来了希望。这种方法包括从GA患者的体细胞中生成iPSC,将iPSC在体外分化为单层生长于薄支架上的RPE,并将RPE/支架构建体移植到同一患者视网膜下腔的小区域,目标是从进一步变性中挽救覆盖其上的神经感觉视网膜。

目的:评估将iPSC来源的RPE以单层形式生长于可生物降解的聚乳酸-羟基乙酸共聚物(PLGA)支架上,进行视网膜下移植,作为与AMD相关的GA的潜在自体细胞疗法的安全性和可行性。研究人群:五名参与者将在一只眼接受RPE移植。符合条件的眼需患有GA,最佳矫正视力(BCVA)在20/100至数指(CF)之间(含CF),且对侧眼BCVA相同或更好。如果美国国家眼科研究所(NEI)数据与安全监测委员会(DSMC)根据第一队列的数据审查后批准继续,则第二队列最多可再纳入七名参与者,其考虑接受RPE移植的眼患有GA,BCVA在20/80至CF之间(含CF),另一只眼视力相同或更好,可接受该手术,以收集更多安全性和潜在有效性数据,用于规划未来研究。最多可入组20名参与者,以允许

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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