BANYAN 试验:评估鼻用 Foralumab 安全性、生物标志物活性及小胶质细胞激活的 ALS MyMatch 试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 BANYAN 临床试验的元数据,研究鼻用喷雾药物 foralumab 在成人肌萎缩侧索硬化(ALS)中的安全性、耐受性、生物标志物变化及脑内炎症影响

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视频ALS (Amyotrophic Lateral Sclerosis)ALS - Amyotrophic Lateral SclerosisALS
The BANYAN Trial, an ALS MyMatch Trial Evaluating Safety, Biomarker Activity, and Microglial Activation of Nasal Foralumab

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

BANYAN 试验:评估鼻用 Foralumab 安全性、生物标志物活性及小胶质细胞激活的 ALS MyMatch 试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 BANYAN 临床试验的元数据,研究鼻用喷雾药物 foralumab 在成人肌萎缩侧索硬化(ALS)中的安全性、耐受性、生物标志物变化及脑内炎症影响。试验为期 12 周和 24 周,采用安慰剂对照设计,比较 foralumab 与安慰剂在血液和脊髓液标志物及脑部炎症方面的差异。数据可用于了解 ALS 免疫调节治疗的研究设计、安全性评估框架与生物标志物终点设置(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ALS(肌萎缩侧索硬化)、ALS - 肌萎缩侧索硬化、ALS。本临床试验的目标是了解一种名为 foralumab 的鼻用喷雾药物在成人肌萎缩侧索硬化(ALS)患者中是否安全且易于耐受。ALS 是一种缓慢损害控制运动的神经细胞的疾病,导致肌肉随时间推移而变弱。Foralumab 正被研究作为可能平息被认为在 ALS 中起作用的炎症和免疫系统活动的一种方法。它旨在回答的主要问题是:1. 鼻用 foralumab 对 ALS 患者是否安全,他们在 12 周和 24 周治疗期间对其耐受程度如何?2. 与安慰剂相比,foralumab 是否会改变血液和脊髓液中的某些标志物,并降低脑部炎症?研究人员将比较服用 foralumab 的人与服用安慰剂(一种匹配

【主题与分类】

主题标签:ALS (Amyotrophic Lateral Sclerosis)、ALS - Amyotrophic Lateral Sclerosis、ALS。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07688239

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数据说明

疾病:ALS(肌萎缩侧索硬化症)、ALS-肌萎缩侧索硬化症、ALS。本临床试验的目的是了解一种名为foralumab的鼻喷雾剂药物在肌萎缩侧索硬化症(ALS)成人患者中是否安全且易于耐受。ALS是一种缓慢损害控制运动的神经细胞的疾病,导致肌肉随时间推移而逐渐无力。Foralumab正被研究作为一种可能的方法,用以平息被认为在ALS中发挥作用的炎症和免疫系统活动。该试验旨在回答的主要问题是:1. 鼻用foralumab对ALS患者是否安全,以及在12周和24周治疗期间他们的耐受性如何?2. 与安慰剂相比,foralumab是否会改变血液和脊髓液中的某些标志物,并降低大脑中的炎症?研究人员将比较使用foralumab的人与使用安慰剂(一种不含药物的匹配鼻喷雾剂)的人,以观察两组在安全性和这些标志物方面的差异。约44名年龄在18至75岁之间的ALS成人将参与。在最初的12周内,参与者将被随机分配,使约四分之三的人使用foralumab,约四分之一的人使用安慰剂。

在这段时间内,参与者和研究人员均不会知道谁在使用哪种药物(这称为“双盲”)。前12周结束后,所有继续参与的人都将使用foralumab,持续接下来的12周。参与者将:* 每周3次、隔日将研究药物喷入双侧鼻孔,以用药2周后停药1周的周期进行 * 学习使用鼻喷雾装置,以便他们或照护者可以在家中完成大部分给药 * 总共参与约8.5个月,包括筛选、24周治疗以及末次给药后约4周的安全性随访 * 参加研究诊所的部分访视,并通过电话或视频远程完成其他访视 * 接受研究检查,可能包括血液样本、呼吸和肌肉力量检查,以及——对于同意者并在某些研究中心——脑脊液样本和脑部扫描以测量炎症

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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