IGF1R拮抗剂血管外给药在啮齿类和猪模型中预防主动脉瘤

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.g79cnp5wq

标准获取流程：

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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。

数据集大小约 2.95 GB。

数据说明

主动脉瘤是一种危及生命的心血管疾病，死亡率高。在此，我们首次发现血浆IGF1是腹主动脉瘤患者的独立危险因素。IGF1受体在人类和小鼠的动脉瘤主动脉中也被激活，而平滑肌细胞或成纤维细胞特异性敲除IGF1R可减轻小鼠模型中的AAA形成，表明IGF1R作为治疗靶点的潜力。全身给予IGF1C肽通过竞争性抑制IGF1与其受体结合并调节下游AKT/mTOR信号传导，对AAA的形成和进展表现出明显的抑制作用。然而，全面抑制IGF1R信号传导会诱导副作用，包括全身给予IGF1C或商业化IGF1R拮抗剂后观察到的糖代谢异常、肌肉障碍和痛觉过敏。因此，通过超声引导下经皮注射载有IGF1C的水凝胶实现了IGF1C的局部给药，并在猪AAA模型中证实了其治疗效果，展示了其用于AAA治疗的转化潜力。

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。