脱氧核苷嘧啶治疗线粒体耗竭综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童线粒体耗竭障碍的 II 期、单中心、开放标签试验,评估脱氧胞苷与脱氧胸苷(dC/dT100-400)的安全性、耐受性和疗效

Kenneth Myers, MDKenneth Myers, MD
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时间序列预测Mitochondrial DiseasesMitochondrial EncephalomyopathyMitochondrial EncephalopathyMitochondrial DNA DepletionMitochondrial Metabolism Disorders
Deoxynucleosides Pyrimidines as Treatment for Mitochondrial Depletion Syndrome

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

脱氧核苷嘧啶治疗线粒体耗竭综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童线粒体耗竭障碍的 II 期、单中心、开放标签试验,评估脱氧胞苷与脱氧胸苷(dC/dT100-400)的安全性、耐受性和疗效。主要目标为评价疗效,次要目标为评价耐受性与安全性,主要结局包括遗传随访期间临床状态改善及 Newcastle Paediatric Mitochondrial Disease Scale 评分。数据可用于神经系统疾病中线粒体耗竭相关临床试验的研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:线粒体疾病、线粒体脑肌病、线粒体脑病、线粒体DNA耗竭、线粒体代谢障碍。本试验设计为II期、单中心、开放标签研究,在儿科人群中开展。目的是评估脱氧胞苷和脱氧胸苷治疗儿童线粒体耗竭障碍的安全性、耐受性和疗效。主要目标 本研究的主要目标是评估dC/dT100-400在受试者中的疗效。次要目标 本研究的次要目标是评估dC/dT100-400在受试者中的耐受性和安全性。dC/dT100-400的疗效:主要结局:1. 在遗传随访期间观察到的临床状态改善以及Newcastle Paediatric Mitochondrial Disease Sca

【主题与分类】

主题标签:Mitochondrial Diseases、Mitochondrial Encephalomyopathy、Mitochondrial Encephalopathy、Mitochondrial DNA Depletion、Mitochondrial Metabolism Disorders。本站分类:神经系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04802707

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数据说明

适应症:线粒体疾病、线粒体脑肌病、线粒体脑病、线粒体DNA耗竭、线粒体代谢障碍。本试验设计为II期、单中心、开放标签的儿科人群研究。目的是评估脱氧胞苷和脱氧胸苷治疗儿童线粒体耗竭障碍的安全性、耐受性和有效性。主要目标 本研究的主要目标是评估dC/dT100-400在线粒体耗竭障碍受试者中的有效性。次要目标 本研究的次要目标是评估dC/dT100-400在线粒体耗竭障碍受试者中的耐受性和安全性。dC/dT100-400的有效性:主要结局指标:1. 在基因随访期间观察到的临床状态改善,以及纽卡斯尔儿科线粒体疾病量表(NPMDS)或成人纽卡斯尔线粒体疾病量表(ANMDS)评估的改善,这些是经遗传学家验证的量表,用于评估0-60岁患者线粒体疾病的进展。2.

评估生长分化因子15(GDF15;线粒体功能障碍严重程度的标志物)。次要结局:1. 安全性和耐受性将通过记录不良事件(AE)进行检测:AE将在整个研究期间进行监测和收集。* 腹泻:报告治疗期间的腹泻频率,将有助于确定dC/dT100-400的耐受性。* 导致研究药物停药的不良事件、治疗中出现的不良事件(TEAEs)、严重不良事件(SAEs)将从受试者开始服药的第一天起报告至最后一次服药。2. 通过脑电图(EEG)、癫痫日记、发育和生活质量问卷(PED和成人)、神经科随访期间观察到的临床状况评估神经功能改善。3. 用于不同评估的血液检查:将进行全血细胞和血小板计数(CBC)以监测任何潜在毒性,肝功能(天冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、γ-谷氨酰转移酶(GGT)、胆红素和丙

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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