Nilotinib 对路易体痴呆安全性、耐受性、药代动力学及生物标志物的影响

计划招募 60 名受试者,按 1:1 随机分配至安慰剂组或 200 mg Nilotinib 组。入组需满足 Hoehn & Yahr、UPDRS 及 MoCA 等评分条件,并稳定使用 MAO-B 抑制剂、乙酰胆碱酯酶抑制剂等药物

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clinicaltrials
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其他预测Dementia With Lewy Bodies
Impact of Nilotinib on Safety, Tolerability, Pharmacokinetics and Biomarkers in Dementia With Lewy Bodies

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

Nilotinib 对路易体痴呆安全性、耐受性、药代动力学及生物标志物的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦路易体痴呆(Dementia With Lewy Bodies)患者,收录一项 II 期随机、双盲、安慰剂对照研究,评估 Nilotinib(Tasigna®、AMN107、Novartis、Switzerland)对安全性、耐受性、药代动力学、药效学及临床结局的影响。计划招募 60 名受试者,按 1:1 随机分配至安慰剂组或 200 mg Nilotinib 组。入组需满足 Hoehn & Yahr、UPDRS 及 MoCA 等评分条件,并稳定使用 MAO-B 抑制剂、乙酰胆碱酯酶抑制剂等药物。可用于神经系统疾病药物疗效与安全性相关建模分析(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:路易体痴呆。将开展一项 II 期随机、双盲、安慰剂对照研究,以评估 Nilotinib(Tasigna®、AMN107、Novartis、Switzerland)对路易体痴呆患者安全性、耐受性、药代动力学、药效学及临床结局的影响。将招募六十(60)名受试者,并按 1:1 随机分配至安慰剂组(第 1 组)或 200 mg Nilotinib 组(第 2 组)。本研究将在 2.5≥Hoehn & Yahr≤3 且 UPDRS I-III ≤50 且 15≥UPDRS III(运动)≥40(统一帕金森病评分量表)且 MoCA≥18(蒙特利尔认知评估)的 DLB 患者中进行。合格受试者必须已稳定使用 MAO-B 抑制剂(Rasageline 或 Selegeline)4 周,且每日左旋多巴用量不得超过 800mg。受试者必须已稳定使用乙酰胆碱酯酶抑制剂及其他药物至少 6 周。受试者

【主题与分类】

主题标签:Dementia With Lewy Bodies。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/NCT04002674

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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:路易体痴呆。将开展一项II期随机、双盲、安慰剂对照研究,以评估尼洛替尼(Tasigna®,AMN107,诺华,瑞士)对路易体痴呆患者的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及临床结局的影响。将招募六十(60)名受试者,并按1:1随机分配至安慰剂组(第1组)或200 mg尼洛替尼组(第2组)。本研究将在符合以下条件的DLB患者中进行:2.5≥Hoehn & Yahr≤3,UPDRS I-III≤50,15≥UPDRS III(运动)≥40(统一帕金森病评定量表),且MoCA≥18(蒙特利尔认知评估)。符合条件的受试者必须已稳定使用MAO-B抑制剂(雷沙吉兰或司来吉兰)4周,且每日左旋多巴用量不得超过≥800mg。受试者必须已稳定使用乙酰胆碱酯酶抑制剂及其他药物至少6周。受试者将接受为期6个月的治疗,并每月(4周)接受监测,共计9次访视,包括筛查、基线、第1、2、3、4、5、6个月随访以及第7个月洗脱期。

将在基线时和6个月时收集血液和脑脊液(CSF),以确定尼洛替尼对CSF生物标志物的影响。

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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