Beta-amyloid PET/CT 用于评估 AL-CA 潜在治疗反应

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为轻链型心脏淀粉样变性(AL-CA),属于循环系统疾病/心力衰竭分类

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clinicaltrials
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医学影像预测Light Chain Cardiac Amyloidosis
Beta-amyloid PET/CT to Measure Potential Therapeutic Response in AL-CA

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Beta-amyloid PET/CT 用于评估 AL-CA 潜在治疗反应

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为轻链型心脏淀粉样变性(AL-CA),属于循环系统疾病/心力衰竭分类。源站描述指出,AL 淀粉样变性为克隆性浆细胞疾病,错误折叠的单克隆免疫球蛋白轻链沉积于间质,形成淀粉样纤维聚集,常表现为浸润性心肌病这一高致死性心力衰竭。心脏淀粉样变性诊断常因症状非特异及合并症而被忽视和延误,AL-CA 若不治疗高度致命,即使采用 daratumumab 等先进疗法,第一年死亡率仍高。该数据可用于探索 Beta-amyloid PET/CT 在评估 AL-CA 潜在治疗反应方面的应用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:轻链型心脏淀粉样变性。轻链(AL)淀粉样变性是一种克隆性浆细胞疾病,涉及错误折叠的单克隆免疫球蛋白轻链在间质区域沉积,导致淀粉样纤维聚集。尽管在诊断检查和治疗方面取得了进展,AL 淀粉样变性仍常表现为浸润性心肌病,这是一种特别致命的心力衰竭形式。由于临床症状非特异且常合并其他疾病,心脏淀粉样变性(CA)的诊断常被忽视和延误。AL-CA 若不治疗高度致命;即使采用包括 daratumumab 在内的最先进疗法,第一年死亡率仍然很高。此外,尽管治疗成功,部分患者中进展性心力衰竭仍是重大临床挑战,这归因于残留淀粉样纤维浸润程度。早期且准确

【主题与分类】

主题标签:Light Chain 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/NCT07829705

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    • 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:轻链型心脏淀粉样变性。轻链型(AL)淀粉样变性是一种克隆性浆细胞疾病,涉及错误折叠的单克隆免疫球蛋白轻链在间质区域沉积,导致淀粉样纤维聚集。尽管在诊断检查和治疗方面取得了进展,AL淀粉样变性常表现为浸润性心肌病,这是一种特别致命的的心力衰竭形式。由于临床症状非特异且常合并其他疾病,心脏淀粉样变性(CA)的诊断常被忽视和延误。AL-CA若不治疗高度致命;即使采用包括达雷妥尤单抗在内的最先进疗法,第一年内的死亡率仍然很高。此外,尽管治疗成功,部分患者仍出现进行性心力衰竭,这构成了重大的临床挑战,并归因于残留淀粉样纤维浸润程度。早期准确评估淀粉样负荷对治疗的反应仍是一项挑战。目前,对浆细胞治疗反应的评估依赖于循环AL生物标志物,而这些标志物对淀粉样负荷的减少并不具有特异性。

超声心动图和CMR用于评估浆细胞导向治疗后AL淀粉样变性的心肌功能和结构变化。然而,这些指标对淀粉样纤维缺乏特异性。相比之下,β-淀粉样蛋白结合示踪剂,如11C-PIB、18F-Florbetapir,正逐渐成为心脏淀粉样变的定量和特异性分子标志物。这些示踪剂在临床前和临床研究中已显示出对心脏淀粉样变的高灵敏度和特异性。研究者假设,淀粉样蛋白结合示踪剂摄取的改变可能预示着心肌淀粉样变的早期分子变化。

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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