评估单次静脉输注自体CD34+细胞富集异体胎盘来源线粒体治疗Pearson综合征患者的安全性与治疗效果

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估单次静脉输注自体CD34+细胞富集异体胎盘来源线粒体治疗Pearson综合征患者的安全性与治疗效果

Minovia Therapeutics Ltd.Minovia Therapeutics Ltd.
clinicaltrials
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基因组Mitochondrial DiseasesPearson Syndrome
Evaluate the Safety and Therapeutic Effects of a Single Intravenous Infusion (IV) of Autologous CD34+ Cells Enriched With Allogenic Placenta-derived Mitochondria in Patients With a Diagnosis of Pearson Syndrome (PS)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

评估单次静脉输注自体CD34+细胞富集异体胎盘来源线粒体治疗Pearson综合征患者的安全性与治疗效果

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估单次静脉输注自体CD34+细胞富集异体胎盘来源线粒体治疗Pearson综合征患者的安全性与治疗效果。源站描述涵盖线粒体疾病与Pearson综合征,指出原发性线粒体疾病是临床和遗传异质性疾病,由核DNA或线粒体DNA突变/缺失引起,可累及单器官或多器官,任何年龄均可发病,且随病程进展受累器官增多。Minovia Therapeutics Ltd.基于线粒体增强技术(MAT)开发新疗法,MNV-201为MAT生产的细胞疗法,由受试者自体CD34+造血干/祖细胞(HSPCs)富集异体胎盘来源线粒体构成。该数据可用于了解线粒体疾病细胞治疗研究方向(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:线粒体疾病、Pearson综合征。原发性线粒体疾病是一组临床和遗传异质性疾病,由核脱氧核糖核酸(DNA)编码基因的突变或线粒体DNA(mtDNA)的突变和/或缺失引起。虽然某些线粒体疾病仅影响单一器官(例如Leber遗传性视神经病变[LHON]中的眼睛),但许多疾病累及多个器官。线粒体疾病可在任何年龄发病,一个常见特征是病程中受累器官数量不断增加。Minovia Therapeutics Ltd.(“Minovia”)是一家生物技术公司,基于其线粒体增强技术(MAT)开发新型疗法。MNV-201是一种由MAT生产的细胞疗法,由受试者自体CD34+造血干和祖细胞(HSPCs)富集异体

【主题与分类】

主题标签:Mitochondrial Diseases、Pearson Syndrome。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06017869

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

适应症:线粒体疾病、Pearson综合征。原发性线粒体疾病是一组临床和遗传异质性疾病,由核脱氧核糖核酸(DNA)编码基因的突变或线粒体DNA(mtDNA)的突变和/或缺失引起。虽然某些线粒体疾病仅影响单一器官(例如Leber遗传性视神经病变[LHON]中的眼睛),但许多疾病涉及多个器官。线粒体疾病可在任何年龄发病,一个常见特征是疾病过程中受累器官数量不断增加。Minovia Therapeutics Ltd.(“Minovia”)是一家生物技术公司,基于其线粒体增强技术(MAT)开发新型疗法。MNV-201是一种由MAT生产的细胞疗法,由参与者自体的CD34+造血干/祖细胞(HSPCs)组成,这些细胞富集了异体胎盘来源的线粒体,在Minovia的GMP设施中生产。

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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