ATTR 淀粉样变性心肌病:细胞外囊泡作为潜在疾病分层与预后生物标志物的特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病(ATTR-CM)这一进行性浸润性疾病

University of Sao Paulo General HospitalUniversity of Sao Paulo General Hospital
clinicaltrials
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医学影像分类Wild-type ATTR AmyloidosisAmyloidosis CardiacAmyloidosis, HereditaryAmyloidosis Transthyretin
ATTR Amyloid Cardiomyopathy: Characterization of Extracellular Vesicles as Potential Disease Stratifiers and Prognostic Biomarkers

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

ATTR 淀粉样变性心肌病:细胞外囊泡作为潜在疾病分层与预后生物标志物的特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病(ATTR-CM)这一进行性浸润性疾病。研究为前瞻性观察性设计,计划纳入 70 名成年参与者,分为四组:伴心肌功能障碍的 ATTR-CM(n=20)、以神经系统受累为主的遗传性 ATTR(n=20)、基因型阳性但无临床表现者(n=10)以及健康对照(n=20)。所有参与者均采集血液用于细胞外囊泡(EV)分离与分子谱分析。数据可用于探索 EV 作为疾病分层与预后生物标志物的潜力,服务于早期检测与风险分层研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:野生型 ATTR 淀粉样变性、心脏淀粉样变性、遗传性淀粉样变性、转甲状腺素蛋白淀粉样变性。转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病(ATTR-CM)是一种进行性浸润性疾病,由错误折叠的转甲状腺素蛋白沉积于心肌所致。尽管影像学与治疗已有进展,早期检测与准确的风险分层仍是主要挑战,常导致诊断延迟与更差的临床结局。这项前瞻性观察性研究将纳入 70 名成年参与者,分为四个预先设定的组: 伴心肌功能障碍的 ATTR-CM(n = 20) 以神经系统受累为主的遗传性 ATTR(n = 20) 基因型阳性但无临床表现的个体(n = 10) 健康对照(n = 20)。所有参与者都将接受血液采集,用于细胞外囊泡(EV)分离与分子谱分析。

【主题与分类】

主题标签:Wild-type ATTR Amyloidosis、Amyloidosis Cardiac、Amyloidosis, Hereditary、Amyloidosis Transthyretin。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07314268

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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:野生型ATTR淀粉样变性、心脏淀粉样变性、淀粉样变性、遗传性、甲状腺素运载蛋白淀粉样变性。甲状腺素运载蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)是一种进行性浸润性疾病,由错误折叠的甲状腺素运载蛋白沉积于心肌所致。尽管影像学和治疗方面取得了进展,但早期检测和准确的风险分层仍是重大挑战,常导致诊断延迟和临床结局恶化。这项前瞻性观察性研究将纳入70名成年受试者,分为四个预设组:* 伴心肌功能障碍的ATTR-CM(n = 20)* 以神经系统受累为主的遗传性ATTR(n = 20)* 基因型阳性但无临床表现的个体(n = 10)* 健康对照(n = 20)所有受试者都将接受采血,用于细胞外囊泡(EV)分离和分子谱分析。EV是细胞释放的纳米级颗粒,携带反映其细胞来源和生理状态的蛋白质、脂质和核酸,有可能作为微创生物标志物。

伴有心脏受累的参与者还将额外接受标准化心脏评估,包括超声心动图、心脏MRI,并在有指征时进行核素显像。临床数据、功能状态和实验室参数将与EV特征进行相关性分析,以评估其与疾病严重程度和进展的关联。通过将EV谱分析在不同表型和疾病分期的临床与影像学发现相结合,本研究旨在识别能够提高诊断准确性、追踪疾病演变并支持ATTR淀粉样变性个体化诊疗策略的生物标志物。

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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