HGT-1110 治疗异染性脑白质营养不良的疗效与安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录 HGT-1110 在异染性脑白质营养不良(MLD)儿童中鞘内给药的多中心开放标签研究,受试者为此前参加剂量递增研究 HGT-MLD-070(NCT01510028)并已治疗至第40周、每两周给药一次的人群

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其他Metachromatic Leukodystrophy (MLD)
An Efficacy and Safety Study of HGT-1110 in Participants With Metachromatic Leukodystrophy

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

HGT-1110 治疗异染性脑白质营养不良的疗效与安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录 HGT-1110 在异染性脑白质营养不良(MLD)儿童中鞘内给药的多中心开放标签研究,受试者为此前参加剂量递增研究 HGT-MLD-070(NCT01510028)并已治疗至第40周、每两周给药一次的人群。数据覆盖疾病背景、研究设计与治疗分组信息,可用于了解该罕见遗传性脂质代谢病的临床研究框架及药物安全性与疗效评价(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:异染性脑白质营养不良(MLD)。MLD 是一种遗传性常染色体隐性脂质代谢障碍,特征是溶酶体酶芳基硫酸酯酶 A(ASA)活性缺陷。MLD 是一种罕见孤儿病,在世界大部分地区均有发生。该病在西方世界的估计总体发病率约为每 100,000 活产中 1 例,并因地理位置而异。MLD 尚无获批疗法。本研究是一项多中心开放标签研究,旨在评估对已参加剂量递增研究 HGT-MLD-070(NCT01510028)至第40周并每两周(EOW)接受研究药物的 MLD 儿童鞘内给予 HGT-1110 的安全性和疗效结局。治疗组将与 HGT-MLD-070(NCT01510028)中的治疗组相同,即分配到研究 HGT-MLD-070(NCT01

【主题与分类】

主题标签:Metachromatic Leukodystrophy (MLD)。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01887938

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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:异染性脑白质营养不良(MLD)。MLD是一种遗传性常染色体隐性脂质代谢障碍,其特征为溶酶体酶芳基硫酸酯酶A(ASA)活性缺陷。MLD是一种罕见的孤儿病,发生于世界大部分地区。在西方世界,该病的估计总发病率约为每100,000名活产婴儿中1例,且因地理位置而异。目前尚无获批的MLD疗法。本研究是一项多中心开放标签研究,旨在评估通过鞘内途径给予HGT-1110在MLD患儿中的安全性和有效性结局,这些患儿已参加剂量递增研究HGT-MLD-070(NCT01510028)至第40周,并每两周(EOW)接受一次研究药物。治疗组将与HGT-MLD-070(NCT01510028)中的治疗组相同,即分配至研究HGT-MLD-070(NCT01510028)第1队列的参与者将继续接受10毫克(mg)的剂量,分配至研究HGT-MLD-070(NCT01510028)第2队列的参与者将继续接受30 mg的剂量,分配至研究HGT-MLD-070(NCT01510028)第3和第4队列的参与者将继续接受100 mg的剂量。

HGT-MLD-070研究(NCT01510028)第4队列的参与者将仅接受采用工艺B生产的药品,并将在本研究中继续接受该药品。HGT-MLD-070研究(NCT01510028)第1至3队列中入组本研究的参与者在获得所有必要批准后已转换为工艺B生产的药品。在HGT-MLD-071研究中,10 mg剂量队列中经研究者判定出现疾病进展的所有参与者在获得医学监查员同意后增至30 mg剂量。基于HGT-MLD-070(NCT01510028 [第1-3队列])的中期分析结果,在获得所有必要批准后,HGT-MLD-071研究中所有参与者的HGT-1110剂量将增至100 mg。

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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