青春期、糖尿病与肾脏:当良性应激变为不良应激(PANTHER 研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为青春期、糖尿病与肾脏的关联,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述涉及 Type 2 Diabetes Mellitus、Diabetic Kidney Disease、Adolescent Obesity、Pre Diabetes、Kidne

Petter BjornstadPetter Bjornstad
clinicaltrials
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医学影像Type 2 Diabetes MellitusDiabetic Kidney DiseaseAdolescent ObesityPre DiabetesKidney HypoxiaPuberty
Puberty, Diabetes, and the Kidneys, When Eustress Becomes Distress (PANTHER Study)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

青春期、糖尿病与肾脏:当良性应激变为不良应激(PANTHER 研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为青春期、糖尿病与肾脏的关联,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述涉及 Type 2 Diabetes Mellitus、Diabetic Kidney Disease、Adolescent Obesity、Pre Diabetes、Kidney Hypoxia 与 Puberty 等条件,关注青春期器官生长与代谢变化可能增加肾脏损伤风险,并提出肥胖青少年在糖尿病前期和 T2D 状态下因能量消耗增加与底物代谢受损不匹配而出现相对肾脏缺氧的假设。可用于研究青春期代谢与肾脏氧合、糖尿病肾病早期机制等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Type 2 Diabetes Mellitus、Diabetic Kidney Disease、Adolescent Obesity、Pre Diabetes、Kidney Hypoxia、Puberty。青春期是一个复杂的生理变化过程,包括神经生殖和生长激素激活以及器官快速生长,这可能使器官易于受损。肾脏可能尤其易感,因为它们代谢高度活跃,且按单位组织质量计算的耗氧量仅次于心脏。在青春期,肾脏大小几乎翻倍,可能增加肾脏本已很高的能量消耗。与此同时,青春期与生理性胰岛素抵抗(IR)相关,而肥胖会使其加重。我们的核心假设是,患有糖尿病前期和 T2D 的肥胖青少年在青春期因能量消耗增加与底物代谢受损之间的代谢不匹配而经历相对肾脏缺氧。

【主题与分类】

主题标签:Type 2 Diabetes Mellitus、Diabetic Kidney Disease、Adolescent Obesity、Pre Diabetes、Kidney Hypoxia、Puberty。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05008276

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    • 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

条件:2型糖尿病、糖尿病肾病、青少年肥胖、糖尿病前期、肾脏缺氧、青春期。青春期是一个复杂的生理变化过程,包括神经生殖和生长激素激活以及器官快速生长,这可能使器官易于受损。肾脏可能尤其易感,因为它们代谢高度活跃,且就每组织质量的氧消耗而言仅次于心脏。在青春期,肾脏大小几乎翻倍,可能增加肾脏本已很高的能量消耗。与此同时,青春期与生理性胰岛素抵抗(IR)相关,而肥胖会加重这种抵抗。我们的核心假设是,患有糖尿病前期和T2D的肥胖青少年在青春期因能量消耗增加与底物代谢受损之间的代谢不匹配而经历相对肾脏缺氧。反过来,肾脏缺氧导致肾小球电荷和大小选择性的丧失,进而导致蛋白质经肾小球转运增加和肾功能障碍。

我们的初步数据显示,利用功能性磁共振成像(MRI),与正常体重对照组相比,患有肥胖和/或糖尿病的青春期青少年表现出相对肾脏缺氧,且相对肾脏缺氧在青春期晚期比早期更为严重。然而,要确定导致肥胖和2型糖尿病(T2D)青少年肾脏损伤的青春期机制,需要在青春期期间进行连续评估。为了在5年研究期内评估青春期变化的影响,研究人员提出了一种加速纵向研究设计,其中研究人员将招募处于Tanner(青春期)1-4阶段的肥胖和/或血红蛋白A1c升高(HbA1c ≥6%)的青少年(8-14岁,50%为女孩)[n=60],以及健康的血糖正常对照组[n=40],并在基线、1年和2年时对他们进行检查。研究人员随后将按Tanner阶段比较数据,以构建青春期期间发生的生理变化的综合描述。鉴于青春期开始前T2D较为罕见,研究人员选择

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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