多西环素与牛磺熊去氧胆酸联合标准支持治疗对比单用标准支持治疗在转甲状腺素蛋白所致心脏淀粉样变中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为转甲状腺素蛋白所致心脏淀粉样变(ATTR 心脏淀粉样变),涵盖突变型(ATTRm)与野生型(ATTRwt)两种类型

Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo di PaviaFondazione IRCCS Policlinico San Matteo di Pavia
clinicaltrials
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蛋白质预测TTR Cardiac Amyloidosis
A Study of Doxycycline and Tauroursodeoxycholic Acid (Doxy/TUDCA) Plus Standard Supportive Therapy Versus Standard Supportive Therapy Alone in Cardiac Amyloidosis Caused by Transthyretin

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

多西环素与牛磺熊去氧胆酸联合标准支持治疗对比单用标准支持治疗在转甲状腺素蛋白所致心脏淀粉样变中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为转甲状腺素蛋白所致心脏淀粉样变(ATTR 心脏淀粉样变),涵盖突变型(ATTRm)与野生型(ATTRwt)两种类型。源站描述指出该病为罕见病但诊断率上升,表现为进行性心力衰竭且中位生存期不足 4 年,尚无标准治疗。临床前研究显示多西环素与牛磺熊去氧胆酸可协同破坏淀粉样纤维,并已开展临床试验(NCT01171859),治疗耐受良好且能阻止心功能恶化。数据可用于该病治疗方案的预测与评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:TTR 心脏淀粉样变。由转甲状腺素蛋白引起的心脏淀粉样变,无论是突变型(ATTRm 淀粉样变)还是野生型(ATTRwt,旧称老年性淀粉样变),都是一种罕见病,但由于基于无创闪烁扫描的方法可用,其诊断频率正在增加。心脏 ATTR 淀粉样变的特征是进行性心力衰竭,中位生存期不到 4 年,且该病没有标准治疗。已证明,市售抗生素多西环素(Doxy)在体外和动物模型中与牛磺熊去氧胆酸(TUDCA)协同破坏淀粉样纤维。基于这些临床前数据,开展了一项 Doxy/TUDCA 治疗 ATTR 淀粉样变的临床试验(NCT01171859)。治疗耐受良好,并能够阻止心功能障碍的进展。

【主题与分类】

主题标签:TTR Cardiac Amyloidosis。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/NCT03481972

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03481972

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。

数据说明

疾病:TTR型心脏淀粉样变性。由转甲状腺素蛋白引起的心脏淀粉样变性,无论是突变型(在ATTRm淀粉样变性中)还是野生型(在ATTRwt,原称老年性淀粉样变性中),虽是一种罕见病,但由于非侵入性闪烁扫描方法的可用性,其诊断频率正在增加。心脏ATTR淀粉样变性的特征是进行性心力衰竭,中位生存期少于4年,且该病尚无标准治疗方法。已证明,市售抗生素多西环素(Doxy)在体外和动物模型中与牛磺熊去氧胆酸(TUDCA)协同作用,能破坏淀粉样纤维。基于这些临床前数据,进行了一项Doxy/TUDCA治疗ATTR淀粉样变性的临床试验(NCT01171859)。治疗耐受性良好,并能阻止心脏功能障碍的进展。

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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