Acoramidis 在真实世界治疗转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)患者的研究
条件:转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)。转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)是一种严重且危及生命的疾病,其中一种称为转甲状腺素蛋白(TTR)的蛋白质错误折叠并作为淀粉样原纤维积聚在心肌中

基本信息
资源简介
Acoramidis 在真实世界治疗转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)患者的研究
本研究数据集围绕一种名为转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)的心脏疾病,聚焦于新药 Acoramidis 在真实世界环境中的使用情况。ATTR-CM 是一种严重且危及生命的疾病,其病理基础是转甲状腺素蛋白(TTR)错误折叠并作为淀粉样原纤维积聚在心肌中,导致心脏变硬,进而引发限制性心肌病和进行性心力衰竭。该疾病分为由基因突变引起的遗传型(vATTR-CM)和与衰老相关的野生型(wtATTR-CM)两种形式。由于症状与其他心脏疾病相似,ATTR-CM 常被延迟诊断,而近期医学影像技术的进步有助于更早识别该病。Acoramidis 是一种旨在治疗 ATTR-CM 的新药,通过稳定 TTR 蛋白、防止其错误折叠和形成有害淀粉样沉积发挥作用。本数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭分类,主题标签为 Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy (ATTR-CM)。
【数据集背景】
转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)是一种严重且危及生命的疾病。其核心机制在于转甲状腺素蛋白(TTR)错误折叠,并以淀粉样原纤维的形式在心肌中积聚。这种积聚导致心脏变得僵硬,从而引起限制性心肌病和进行性心力衰竭。ATTR-CM 存在两种形式:一种是由基因突变引起的遗传性或“变异”型(vATTR-CM),另一种是与衰老相关的“野生型”(wtATTR-CM)。由于 ATTR-CM 的症状可能与其他心脏疾病相似,该病常常被延迟诊断。不过,近期医学影像技术的进步正在帮助医生更早地识别这种疾病。Acoramidis 是一种旨在治疗 ATTR-CM 的新药,其作用机制是稳定 TTR 蛋白,防止其错误折叠并形成有害的淀粉样沉积。本数据集即围绕 Acoramidis 在真实世界环境中用于 ATTR-CM 患者的研究而建立。
【数据内容】
源站未提供。
【采集与来源】
本数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的条件为 Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy (ATTR-CM)。该数据集的主题标签为 Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy (ATTR-CM)。本站分类为循环系统疾病 / 心力衰竭。除上述来源信息外,源站未提供更详细的采集方法与来源说明。
【适用场景】
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【使用方法】
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【质量与限制】
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【引用与许可】
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下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)。转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)是一种严重且危及生命的疾病,其中一种名为转甲状腺素蛋白(TTR)的蛋白质错误折叠,并在心肌中积聚为淀粉样纤维。这种积聚导致心脏变得僵硬,进而引起限制性心肌病和进行性心力衰竭。ATTR-CM有两种形式:由基因突变引起的遗传性或“变异型”(vATTR-CM),以及与衰老相关的“野生型”(wtATTR-CM)。由于其症状可能与其他心脏疾病相似,ATTR-CM常被晚期诊断。然而,医学影像学的最新进展正帮助医生更早地识别该病。Acoramidis是一种旨在治疗ATTR-CM的新药。它通过稳定TTR蛋白,防止其错误折叠并形成有害的淀粉样沉积物来发挥作用。Acoramidis已在大型临床试验(ATTRibute-CM研究)中被证明有效且安全,该试验促使其在美国和欧洲获批使用。
虽然临床试验提供了宝贵的信息,但关于新药在日常临床实践中表现如何的数据也非常重要。这类信息被称为真实世界证据。目前,关于acoramidis使用的真实世界信息有限。这项名为ACO-REAL的研究是一项观察性研究,这意味着研究人员将观察作为其常规临床护理的一部分接受acoramidis治疗的患者,而不引入任何实验性干预。该研究将在约20个欧洲国家进行,计划招募多达2,000名被诊断为野生型或变异型ATTR-CM并开始接受acoramidis治疗的成年人。这包括既往未接受过ATTR-CM治疗的患者,以及曾接受过其他治疗的患者。该研究的主要目标是了解接受acoramidis治疗的患者特征,并记录该治疗
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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