NEU-411 治疗早期帕金森病的 2 期研究及开放标签扩展

这是一项 2 期随机、安慰剂对照、概念验证研究及开放标签扩展(OLE),对象为经研究性伴随诊断基因检测(CDx)确认的 LRRK2 驱动型早期帕金森病(PD)参与者

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clinicaltrials
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基因组预测Parkinson DiseaseParkinsonIdiopathic Parkinson DiseaseEarly Parkinson Disease (Early PD)Parkinson Disease, Idiopathic
A Phase 2 Study and Open-Label Extension of NEU-411 in Companion Diagnostic-Positive Participants With Early Parkinson's Disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

NEU-411 治疗早期帕金森病的 2 期研究及开放标签扩展

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 NEU-411-PD201 研究信息。这是一项 2 期随机、安慰剂对照、概念验证研究及开放标签扩展(OLE),对象为经研究性伴随诊断基因检测(CDx)确认的 LRRK2 驱动型早期帕金森病(PD)参与者。研究评估口服、强效、选择性、具生物利用度、高渗透性、可透过血脑屏障的小分子 LRRK2 活性抑制剂 NEU-411 相比安慰剂的疗效、安全性、药代动力学和药效学。筛选后约 150 名参与者按 1:1 随机分配至 NEU-411 30 mg 每日一次或安慰剂,治疗 52 周。可用于了解该试验设计、人群与干预信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:帕金森病、帕金森、特发性帕金森病、早期帕金森病(Early PD)、帕金森病、特发性。NEU-411-PD201 是一项 2 期、随机、安慰剂对照、概念验证研究及开放标签扩展(OLE),对象为经研究性伴随诊断基因检测(CDx)确认的 LRRK2 驱动型帕金森病(PD)的早期帕金森病(PD)参与者。该研究将评估 NEU-411 相比安慰剂的疗效、安全性、药代动力学和药效学,NEU-411 是一种口服给药、强效、选择性、具生物利用度、高渗透性、可透过血脑屏障的小分子 LRRK2 活性抑制剂。在参与者被筛选进入研究的随机、安慰剂对照部分后,约 150 名参与者将按 1:1 分配随机接受 NEU-411 30 mg 每日一次或安慰剂,治疗 52 周。

【主题与分类】

主题标签:Parkinson Disease、Parkinson、Idiopathic Parkinson Disease、Early Parkinson Disease (Early PD)、Parkinson Disease, Idiopathic。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06680830

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    • 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:帕金森病、帕金森、特发性帕金森病、早期帕金森病(早期PD)、帕金森病、特发性。NEU-411-PD201是一项2期、随机、安慰剂对照、概念验证研究及开放标签扩展(OLE),受试者为经研究性伴随诊断基因检测(CDx)测定携带LRRK2驱动型帕金森病(PD)的早期帕金森病参与者。该研究将评估NEU-411与安慰剂相比的疗效、安全性、药代动力学和药效学;NEU-411是一种口服给药、强效、选择性、生物可利用、高渗透性、可透过血脑屏障的小分子LRRK2活性抑制剂。在参与者被筛选纳入研究的随机、安慰剂对照部分后,约150名参与者将按1:1分配随机接受NEU-411 30 mg每日一次或安慰剂治疗,治疗期为52周,并在末次治疗访视后2周内进行安全性随访访视。符合条件的参与者可加入OLE并额外接受26周治疗。

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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