[11C]PS13 PET 显像用于射血分数降低型心力衰竭神经炎症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)患者中的神经炎症。HFrEF 影响约 670 万美国人,是加速认知衰退和痴呆的重要独立危险因素,在血管性认知障碍与痴呆(VCID)中起主要作用

Stony Brook UniversityStony Brook University
clinicaltrials
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时间序列预测Cognitive Impairment, MildNeuroinflammation
[11C]PS13 PET Imaging of Neuroinflammation in Heart Failure With Reduced Ejection Fraction

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

[11C]PS13 PET 显像用于射血分数降低型心力衰竭神经炎症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)患者中的神经炎症。HFrEF 影响约 670 万美国人,是加速认知衰退和痴呆的重要独立危险因素,在血管性认知障碍与痴呆(VCID)中起主要作用。小胶质细胞激活等神经炎症被认为是 HFrEF 相关认知衰退的主要机制假说,由慢性脑灌注不足和全身炎症信号驱动,但活体 HFrEF 患者中神经炎症的直接在体证据仍缺乏。沙库巴曲缬沙坦是 HFrEF 指南推荐的一线治疗。该数据可用于研究 [11C]PS13 PET 显像评估神经炎症及其与认知功能的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:射血分数降低型心力衰竭、轻度认知障碍、神经炎症、血管性认知障碍与痴呆(VCID)。射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)影响约 670 万美国人,是加速认知衰退和痴呆的重要独立危险因素,在血管性认知障碍与痴呆(VCID)中起主要作用。神经炎症,尤其是小胶质细胞激活,是 HFrEF 相关认知衰退的主要机制假说,由慢性脑灌注不足和全身炎症信号驱动。然而,在活体 HFrEF 患者中缺乏神经炎症的直接在体证据。沙库巴曲缬沙坦(一种血管紧张素受体-脑啡肽酶抑制剂 [ARNI])是 HFrEF 的指南推荐一线治疗。除已确立的心血管

【主题与分类】

主题标签:Cognitive Impairment, Mild、Neuroinflammation。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07856043

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数据说明

疾病:射血分数降低的心力衰竭、轻度认知障碍、神经炎症、血管性认知障碍与痴呆(VCID)。射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)影响约670万美国人,是加速认知衰退和痴呆的强大独立危险因素,在血管性认知障碍与痴呆(VCID)中起主要作用。神经炎症,尤其是小胶质细胞激活,是HFrEF相关认知衰退的主要机制假说,由慢性脑低灌注和全身炎症信号驱动。然而,缺乏HFrEF患者活体内神经炎症的直接证据。沙库巴曲缬沙坦(血管紧张素受体-脑啡肽酶抑制剂[ARNI])是HFrEF的指南指导一线治疗。除已确立的心血管获益外,流行病学数据显示,与标准肾素-血管紧张素抑制剂相比,沙库巴曲缬沙坦在3年内使新发痴呆和认知衰退减少>30%,提示其具有神经保护特性。

这些作用可能在机制上与通过利钠肽信号传导和脑啡肽酶介导的肽降解所产生的抗炎作用相关联,但这一假说尚未在活体人脑中得到验证。[11C]PS13是一种由石溪大学开发的新型PET放射性配体,靶向环氧合酶-1(COX-1),后者是小胶质细胞特异性的神经炎症活动标志物。该配体由研究共同研究者Min-Jeong Kim博士共同开发,选择性靶向环氧合酶-1(COX-1),COX-1主要定位于小胶质细胞,可作为小胶质细胞密度和神经炎症活动的生物标志物。[11C]PS13在非人灵长类动物和健康人类中表现出优异的选择性和信噪比(Kim等,J Nucl Med 2018;Kim等,Eur J Nucl Med Mol Imaging 2020),并且在阿尔茨海默病和路易体痴呆患者中结合量高于对照组,与年龄匹配的健康对照相比,阿尔茨海默病中结合增加;

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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