评估ER-100在青光眼或非动脉炎性前部缺血性视神经病变患者中的安全性

ER-100通过递送产生OSK三种蛋白的遗传指令,旨在逆转表观遗传改变、恢复细胞年轻状态。数据可用于了解该试验的设计与背景信息(来源 clinicaltrials.gov)

Life Biosciences Inc.Life Biosciences Inc.
clinicaltrials
浏览 5
基因组Open Angle Glaucoma (OAG)
Evaluating ER-100 for Safety in People With Glaucoma or Non-Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy (Optic Nerve Conditions)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

评估ER-100在青光眼或非动脉炎性前部缺血性视神经病变患者中的安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项首次人体(FIH)Phase 1临床试验,评估研究性表观遗传治疗候选药物ER-100在年龄相关视神经病变患者中的安全性与耐受性,覆盖Open Angle Glaucoma(OAG)和Non-Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy(NAION)两类适应症。ER-100通过递送产生OSK三种蛋白的遗传指令,旨在逆转表观遗传改变、恢复细胞年轻状态。数据可用于了解该试验的设计与背景信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:Open Angle Glaucoma(OAG)、NAION(Non-arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy)。这项首次人体(FIH)Phase 1临床试验旨在评估ER-100的安全性和耐受性,ER-100是一种研究性表观遗传治疗候选药物,拟用于年龄相关视神经病变,如Open Angle Glaucoma(OAG)和Non Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy(NAION)。随着时间推移,年龄、疾病、损伤和生活方式等因素会在细胞上留下影响基因功能的标记。这些标记被称为表观遗传改变,可能导致细胞衰退。ER-100旨在通过表观遗传重编程来应对细胞衰老。其工作原理是递送遗传指令以产生三种蛋白质——统称为OSK——这可能有助于逆转这些改变并使细胞恢复到更年轻的状态。本试验中使用的疗法采用

【主题与分类】

主题标签:Open Angle Glaucoma (OAG)。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07290244

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数据说明

适应症:开角型青光眼(OAG)、非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NAION)。这项首次人体(FIH)1期临床试验旨在评估ER-100的安全性和耐受性。ER-100是一种在研的表观遗传学治疗候选药物,拟用于年龄相关性视神经病变,如开角型青光眼(OAG)和非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NAION)。随着时间的推移,年龄、疾病、损伤和生活方式等因素会在细胞上留下印记,影响基因的功能。这些印记被称为表观遗传学改变,可能导致细胞衰退。ER-100旨在通过表观遗传重编程来应对细胞衰老。其作用机制是递送用于产生三种蛋白质(统称为OSK)的遗传指令,这些蛋白质可能有助于逆转上述改变,使细胞恢复到更年轻的状态。本试验中使用的疗法采用经修饰的腺相关病毒(AAV)载体,将OSK递送至视网膜细胞。该AAV已经过工程化改造,去除了其引起感染性疾病的能力。给予全身性多西环素8周(56天)以激活OSK表达。ER-100不会改变参与者现有的基因。

该研究包括两个序贯队列:首先是针对OAG(开角型青光眼)参与者的剂量递增阶段,随后是针对NAION(非动脉炎性前部缺血性视神经病变)参与者的剂量扩展阶段。在OAG中,视神经损伤由眼内压升高引起;而在NAION中,则源于血流突然丧失。这两种情况均会导致视网膜细胞损伤和视力丧失。ER-100旨在通过重编程受影响的细胞来减轻这种损伤,从而可能保护或恢复视力。OAG队列将至少评估两个剂量水平。每个新剂量水平的首位(“哨兵”)参与者将接受ER-100并监测28天,由独立的数据安全监查委员会(DSMB)审查数据后,方可批准该剂量水平下另外2名参与者接受ER-100给药。后续参与者的剂量递增/递减将依据安全性数据进行,并

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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