肾性骨营养不良的精准医学方法

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾性骨营养不良(ROD)的精准医学研究。ROD 是慢性肾脏病(CKD)患者中几乎普遍存在的皮质骨质量与强度受损,由甲状旁腺激素(PTH)升高及肾衰竭导致的骨激素变化共同引起,可致皮质骨丢失、皮质型骨折和心血管事件

Thomas NickolasThomas Nickolas
clinicaltrials
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其他预测Renal OsteodystrophyChronic Kidney DiseasesCKD-MBDBone Turnover Rate DisorderSecondary Hyperparathyroidism
Precision Medicine Approaches to Renal Osteodystrophy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

肾性骨营养不良的精准医学方法

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾性骨营养不良(ROD)的精准医学研究。ROD 是慢性肾脏病(CKD)患者中几乎普遍存在的皮质骨质量与强度受损,由甲状旁腺激素(PTH)升高及肾衰竭导致的骨激素变化共同引起,可致皮质骨丢失、皮质型骨折和心血管事件。当前治疗目标为降低肾性甲状旁腺功能亢进所致的高骨转换,但低骨转换状态下该治疗属禁忌,且缺乏可靠判定方法。KDIGO 指南建议以 PTH 和骨特异性碱性磷酸酶作为生物标志物指导治疗。数据可用于骨转换状态预测与精准治疗决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肾性骨营养不良、慢性肾脏病、CKD-MBD、骨转换率障碍、继发性甲状旁腺功能亢进。肾性骨营养不良(ROD)是一种复杂的皮质骨质量与强度障碍。皮质骨受损由甲状旁腺激素(PTH)水平升高与肾衰竭导致的骨激素变化共同作用所致。ROD 几乎影响所有慢性肾脏病(CKD)患者,并导致皮质骨丢失、皮质型骨折和心血管事件。当前 ROD 治疗的目标是降低肾性甲状旁腺功能亢进引起的高骨转换,但在存在低骨转换时该治疗属禁忌,而可靠判定低骨转换状态的方法尚缺乏。肾脏病改善全球结局(KDIGO)指南建议以生物标志物 PTH 和骨特异性碱性磷酸酶指导治疗。

【主题与分类】

主题标签:Renal Osteodystrophy、Chronic Kidney Diseases、CKD-MBD、Bone Turnover Rate Disorder、Secondary Hyperparathyroidism。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05880914

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数据说明

疾病:肾性骨营养不良、慢性肾脏病、CKD-MBD、骨转换率异常、继发性甲状旁腺功能亢进。肾性骨营养不良(ROD)是一种涉及皮质骨质量和强度的复杂疾病。皮质骨受损是由甲状旁腺激素(PTH)水平升高与肾功能衰竭导致的骨激素变化共同作用所致。ROD几乎影响所有慢性肾脏病(CKD)患者,并导致皮质骨丢失、皮质型骨折及心血管事件。目前ROD治疗的目标是减少因肾性甲状旁腺功能亢进引起的高骨转换,但在低转换状态下该治疗为禁忌,而可靠确定低转换状态的方法尚缺乏。肾脏病改善全球预后(KDIGO)指南建议,治疗应以生物标志物PTH和骨特异性碱性磷酸酶(BSAP)为指导,且在骨转换低时不应进行治疗。

然而,尽管有这些推荐意见,在过去25年中,透析患者的皮质型骨折发生率却翻了一番。骨折减少方面的失败,部分原因在于PTH和BSAP是为识别小梁骨而非皮质骨的转换而开发的。此外,尽管KDIGO推荐使用四环素标记的骨活检来定义骨转换并指导治疗,但组织形态计量学同样基于小梁骨而非皮质骨的分析,而后者才是PTH作用的主要部位。该提案已发表的初步数据表明,小梁骨转换并不能很好地替代皮质骨转换,骨 compartments 之间的相关性仅为中等(R² 59%)。因此,目前尚存在一个未满足的需求,即识别具有高诊断准确性和临床实用性的生物标志物,用于识别低皮质骨转换(无论是否结合小梁骨转换),以指导治疗决策并用于临床试验。在已发表的数据中,研究者假设,一组预先定义的、调控成骨细胞(miRNA-30c、30b、125b)和破骨细胞(miRNA-155)发育的微小RNA(miRNA)子集,将成为准确反映

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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