重定位药物与新型疗法的人类药物靶点验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罕见眼病相关的人类药物靶点验证,涉及重定位药物与新型疗法。覆盖疾病包括罕见病、无虹膜、神经营养性角膜病变、角膜缘干细胞缺乏、眼部移植物抗宿主病、眼部瘢痕性类天疱疮、EEC 综合征和角膜新生血管化

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clinicaltrials
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其他分类Rare DiseasesAniridiaNeurotrophic KeratopathyLimbal Stem Cell DeficiencyOcular Graft-versus-host DiseaseOcular Cicatricial PemphigoidEEC SyndromeCorneal Neovascularization
Validation of Human Drugs Target of Repurposed Drugs and Novel Therapies

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

重定位药物与新型疗法的人类药物靶点验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罕见眼病相关的人类药物靶点验证,涉及重定位药物与新型疗法。覆盖疾病包括罕见病、无虹膜、神经营养性角膜病变、角膜缘干细胞缺乏、眼部移植物抗宿主病、眼部瘢痕性类天疱疮、EEC 综合征和角膜新生血管化。研究为多中心横断面观察性临床研究,假设神经激肽 1 受体和/或 P 物质表达在伴炎症/疼痛的罕见眼病中升高,备选靶点包括 VEGF、PAX6 和促炎细胞因子。样本涉及血液、泪液和印迹细胞学,可用于靶点验证与罕见眼病分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:罕见病、无虹膜、神经营养性角膜病变、角膜缘干细胞缺乏、眼部移植物抗宿主病、眼部瘢痕性类天疱疮、EEC 综合征、角膜新生血管化。这项与罕见眼病相关的横断面观察性临床研究是一项多中心研究,其假设是神经激肽 1 受体和/或 P 物质表达在伴炎症/疼痛的罕见眼病中升高。此外,以下备选靶点为:VEGF、PAX6 和促炎细胞因子。以下程序为研究专门执行:血液、泪液和印迹细胞学样本。恰好在按常规临床实践进行的眼科检查期间(未矫正视力、最佳眼镜矫正视力、角膜地形图、角膜测厚和裂隙灯照片),研究者团队 c

【主题与分类】

主题标签:Rare Diseases、Aniridia、Neurotrophic Keratopathy、Limbal Stem Cell Deficiency、Ocular Graft-versus-host Disease、Ocular Cicatricial Pemphigoid、EEC Syndrome、Corneal Neovascularization。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06412718

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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

疾病:罕见病、无虹膜、神经营养性角膜病变、角膜缘干细胞缺乏症、眼部移植物抗宿主病、眼部瘢痕性类天疱疮、EEC综合征、角膜新生血管化。这项与罕见眼病相关的横断面观察性临床研究是一项多中心研究,其假设是神经激肽1受体和/或P物质在与炎症/疼痛相关的REDs中表达增加。此外,以下替代靶点为:VEGF、PAX6和促炎细胞因子。以下程序为研究专门执行:血液、泪液和印迹细胞学样本。正是在按照正常临床实践进行的眼科检查(未矫正视力、最佳眼镜矫正视力、角膜地形图、角膜测厚和裂隙灯照片)期间,研究者团队收集血液、泪液和印迹细胞学样本,以评估研究目标。

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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