VG081821AC 片剂治疗早中期帕金森病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 VG081821AC 片剂治疗早中期帕金森病。研究测试一种名为 VG081821AC 的新型口服药物,通过阻断脑内腺苷 A2A 受体,可能在不使用左旋多巴的情况下改善运动功能

Zhejiang Vimgreen Pharmaceuticals, Ltd.Zhejiang Vimgreen Pharmaceuticals, Ltd.
clinicaltrials
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蛋白质回归Parkinson Disease (PD)
VG081821AC Tablets for Early to Mid-stage Parkinson's Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

VG081821AC 片剂治疗早中期帕金森病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 VG081821AC 片剂治疗早中期帕金森病。研究测试一种名为 VG081821AC 的新型口服药物,通过阻断脑内腺苷 A2A 受体,可能在不使用左旋多巴的情况下改善运动功能。主要目标是用 MDS-UPDRS Part III(运动检查)量表评估运动症状变化,比较治疗 12 周前后的评分,以判断其是否比安慰剂更能改善运动症状。数据可用于评估该药物对早中期帕金森病患者运动功能的疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病(PD)。本研究正在测试一种名为 VG081821AC 的新型口服药物,以了解它是否能帮助改善早中期帕金森病患者的运动症状。VG081821AC 通过阻断大脑中一种称为腺苷 A2A 受体的蛋白质起作用,这可能有助于在不使用左旋多巴的情况下改善运动功能。主要目标是通过一种称为 MDS-UPDRS Part III(运动检查)的标准评定量表来测量运动症状的变化。该量表评估参与者移动、行走和进行日常活动的能力。研究将比较治疗 12 周前后的评分,以了解 VG081821AC 是否比安慰剂更能改善运动症状。目前,左旋多巴是帕金森病最常见的治疗方法,但随着时间的推移可能会引起副作用。如果 VG081821AC 效果良好,它可能提供一种新的治疗选择

【主题与分类】

主题标签:Parkinson Disease (PD)。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/NCT07725562

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    • 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。

数据说明

疾病:帕金森病(PD)。本研究正在测试一种名为VG081821AC的新型口服药物,以观察其是否能帮助改善早中期帕金森病患者的运动症状。VG081821AC通过阻断大脑中一种称为腺苷A2A受体的蛋白质发挥作用,这可能有助于在不使用左旋多巴的情况下改善运动功能。主要目标是通过一种名为MDS-UPDRS第三部分(运动检查)的标准评定量表来衡量运动症状的变化。该量表评估参与者的移动、行走和进行日常活动的能力。研究将比较治疗12周前后的评分,以观察VG081821AC在改善运动症状方面是否优于安慰剂。目前,左旋多巴是帕金森病最常见的治疗方法,但随着时间的推移,它可能会引起副作用。如果VG081821AC效果良好,它可能为希望延迟或避免开始使用左旋多巴的早中期帕金森病患者提供一种新的治疗选择。本试验将在中国招募总共152名成年人(年龄18-80岁)。

参与者将被随机分配(如同掷硬币)至以下四组之一:

  • VG081821AC 25毫克(每日两次)
  • VG081821AC 50毫克(每日两次)
  • VG081821AC 75毫克(每日两次)
  • 安慰剂(无活性药物的药片,每日两次)
    参与者将访问研究中心8次,以检查其运动症状、安全性和整体健康状况。

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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