对乙酰氨基酚用于aSAH抑制脂质过氧化与脑血管痉挛

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为对乙酰氨基酚在动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)中抑制脂质过氧化与脑血管痉挛

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clinicaltrials
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蛋白质预测Aneurysmal Subarachnoid HemorrhageCerebral Vasospasm
Acetaminophen in aSAH to Inhibit Lipid Peroxidation and Cerebral Vasospasm

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

对乙酰氨基酚用于aSAH抑制脂质过氧化与脑血管痉挛

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为对乙酰氨基酚在动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)中抑制脂质过氧化与脑血管痉挛。源站描述指出aSAH是致残致死率高的卒中类型,美国每年约3万例,迟发性脑血管痉挛多发生于第4至14天,是神经功能残疾和死亡的主要原因;血红蛋白氧化后经假过氧化物酶作用产生蛋白自由基诱导脂质过氧化,生成的F2-isoprostanes是强效脑小动脉收缩剂。数据可用于相关研究检索与主题分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、脑血管痉挛。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)是一种常常造成严重损害的卒中类型,尽管外科治疗已有进步,其发病率和死亡率仍然很高。美国每年约有30,000名患者发生aSAH。对于在初始蛛网膜下腔出血后存活的患者,发生于第4至14天的迟发性脑血管痉挛是神经功能残疾和死亡的最大原因。越来越多的证据表明,血红素蛋白催化的脂质过氧化是血管痉挛的介质。蛛网膜下腔中溶解红细胞释放的血红蛋白被氧化,在这种状态下它作为假过氧化物酶发挥作用,并产生诱导脂质过氧化的蛋白自由基。由这种脂质过氧化形成的F2-isoprostanes是脑小动脉的强效收缩剂。我们已证明

【主题与分类】

主题标签:Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage、Cerebral Vasospasm。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00585559

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数据说明

疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血,脑血管痉挛。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)是一种常常造成严重损害的卒中类型,尽管外科治疗已取得进展,其发病率和死亡率仍然很高。在美国,每年约有30,000名患者发生aSAH。对于在初次蛛网膜下腔出血后存活的患者,发生于第4至14天的迟发性脑血管痉挛是导致神经功能障碍和死亡的最主要原因。越来越多的证据表明,血红素蛋白催化的脂质过氧化是血管痉挛的介导因素。蛛网膜下腔中溶解红细胞释放的血红蛋白被氧化,在这种状态下,它作为假过氧化物酶发挥作用,产生诱导脂质过氧化的蛋白质自由基。由该脂质过氧化形成的F2-异前列腺素是脑小动脉的强效收缩剂。我们已经证明,aSAH患者脑脊液中F2-异前列腺素的平均升高幅度超过5倍;这种升高在迟发性血管痉挛发生时达到最大,且升高水平与aSAH的严重程度相关。

我们假设,在血红蛋白和肌红蛋白等血红素蛋白从其细胞 confines 释放的疾病中,此类血管收缩剂是这些蛋白所致血管痉挛的主要因素。我们发现,对乙酰氨基酚(APAP)是血红素蛋白催化脂质过氧化的强效抑制剂,对血红蛋白的 IC50 为 15 μM,处于人类治疗剂量所致血浆水平范围内。对乙酰氨基酚通过还原血红素的铁氧代自由基形式发挥作用,从而阻止引发脂质过氧化的血红素蛋白自由基形成。为在体内验证概念,我们测定了对乙酰氨基酚在横纹肌溶解大鼠模型中的效果,该模型中肾衰竭由强烈血管痉挛所致。对乙酰氨基酚在该模型中阻断脂质过氧化,并以产生治疗范围血浆水平的剂量预防肾衰竭。

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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