ATP1A3相关疾病自然史研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ATP1A3 相关疾病的自然史研究,涵盖交替性偏瘫 of 童年、快速起病性肌张力障碍-帕金森综合征以及 CAPOS 综合征等

基本信息
资源简介
ATP1A3相关疾病自然史研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ATP1A3 相关疾病的自然史研究,涵盖交替性偏瘫 of 童年、快速起病性肌张力障碍-帕金森综合征以及 CAPOS 综合征等。这些疾病由 ATP1A3 基因突变引起,表现为阵发性偏瘫、肌张力障碍、眼球运动异常和癫痫发作,并随病程进展出现持续性神经症状。数据可用于研究疾病自然进程、识别临床表型与基因型的关联,并为开发症状性治疗和预后评估提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:ATP1A3相关疾病、儿童交替性偏瘫、快速起病性肌张力障碍-帕金森综合征、CAPOS。儿童交替性偏瘫(AHC)是一种由 ATP1A3 基因突变引起的罕见且严重致残的神经发育综合征。AHC 的特征是阵发性事件,包括偏瘫(无力)发作、肌张力障碍(疼痛性僵硬)、眼球运动异常和癫痫发作。随着病情进展,会出现永久性神经症状,包括步态不稳和学习问题。ATP1A3 突变还会引起其他相关综合征:快速起病性肌张力障碍-帕金森综合征(RDP),病情较轻且通常成年起病,以及小脑性共济失调、反射消失、高弓足、视神经萎缩和感音神经性听力损失(CAPOS)综合征,一种严重的幼儿期综合征。目前治疗选择非常有限,主要针对症状
【主题与分类】
主题标签:ATP1A3-related Disease、Alternating Hemiplegia of Childhood、Rapid Onset Dystonia Parkinsonism、CAPOS。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/NCT03857607
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03857607
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:ATP1A3相关疾病、儿童交替性偏瘫、快速起病的肌张力障碍-帕金森综合征、CAPOS。儿童交替性偏瘫(AHC)是一种由ATP1A3基因突变引起的罕见且严重致残的神经发育综合征。AHC的特征是阵发性事件,包括偏瘫(无力)发作、肌张力障碍(疼痛性僵硬)、眼动异常和癫痫发作。随着病情进展,会出现永久性神经症状,包括步态不稳和学习问题。ATP1A3突变还会引起其他相关综合征:快速起病的肌张力障碍-帕金森综合征(RDP),病情较轻且通常成年起病,以及小脑性共济失调、反射消失、高弓足、视神经萎缩和感音神经性听力损失(CAPOS)综合征,这是一种早发性重症综合征。目前治疗选择非常有限,主要以对症缓解为目标,且效果有限。由于ATP1A3相关综合征是非常罕见的疾病,估计患病率约为1/1000000,因缺乏足够大的患者队列,无法对现有疗法进行随机临床试验。
然而,遗传诊断领域的革命使得识别这些患者及其表型之间的关联成为可能。与此同时,神经监测和神经影像学以及视频记录和睡眠监测方面的新技术也已问世,这些技术有助于我们进一步研究和理解其潜在机制,尤其是所有ATP1A3相关综合征所特有的阵发性发作。研究者认为,基于这些科学进展,他们将能够招募一个覆盖全英国的患者队列,以开展对该疾病进展的深入研究。这一点在当前尤为重要,因为基因疗法和其他新型治疗方法的快速进展使得在不久的将来出现新的治疗选择成为现实可能,而且,尽管我们很可能仍然无法确定足够大的队列进行随机临床试验,但我们的全国性
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




