Neuregulin-1在不同形式心血管疾病患者中的研究:一项初步研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于不同形式心血管疾病患者中Neuregulin-1(NRG-1)的相关研究,覆盖射血分数保留的心力衰竭、微血管性心绞痛、肺动脉高压和射血分数降低的心力衰竭

I.M. Sechenov First Moscow State Medical UniversityI.M. Sechenov First Moscow State Medical University
clinicaltrials
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蛋白质分类Microvascular AnginaPulmonary Hypertension
Neuregulin-1 in Patient With Different Forms of Cardiovascular Diseases: a Pilot Study

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Neuregulin-1在不同形式心血管疾病患者中的研究:一项初步研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于不同形式心血管疾病患者中Neuregulin-1(NRG-1)的相关研究,覆盖射血分数保留的心力衰竭、微血管性心绞痛、肺动脉高压和射血分数降低的心力衰竭。源站描述指出,NRG-1是心血管系统中具有生理作用的旁分泌生长因子,主要由冠状动脉微血管内皮表达,是ErbB4受体的天然旁分泌激动剂;NRG-1/ErbB4系统在慢性心力衰竭等疾病中被激活,发挥缓解疾病和再生效应。重组NRG-1(rhNRG-1)已作为HFrEF药物开发,临床前及II、III期临床试验显示其有益作用,可增强心脏功能并逆转左心室重构,循环NRG-1水平与相关指标相关(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:射血分数保留的心力衰竭、微血管性心绞痛、肺动脉高压、射血分数降低的心力衰竭。NRG-1是一种旁分泌生长因子,在心血管系统中具有生理作用,主要由冠状动脉微血管内皮表达。NRG-1是ErbB4受体的天然旁分泌激动剂。NRG-1/ErbB4系统在慢性心力衰竭(HF)和其他一些慢性疾病中被激活,发挥缓解疾病和再生效应。重组NRG-1(rhNRG-1)被开发为治疗HFrEF的药物。临床前和临床数据(II期和III期临床试验)均已证明NRG-1治疗对心脏的有利作用。rhNRG-1有效增强心脏功能并逆转左心室重构。研究发现循环NRG-1水平与

【主题与分类】

主题标签:Microvascular Angina、Pulmonary Hypertension。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/NCT04391491

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数据说明

疾病:射血分数保留型心力衰竭、微血管性心绞痛、肺动脉高压、射血分数降低型心力衰竭。NRG-1是一种旁分泌生长因子,在心血管系统中具有生理作用,主要由冠状动脉微血管内皮表达。NRG-1是ErbB4受体的天然旁分泌激动剂。NRG-1/ErbB4系统在慢性心力衰竭(HF)及其他一些慢性疾病中被激活,发挥减轻疾病和再生效应。重组NRG-1(rhNRG-1)被开发为治疗HFrEF的药物。临床前和临床数据(II期和III期临床试验)均表明NRG-1治疗对心脏具有有利作用。rhNRG-1有效增强心脏功能并逆转左心室重构。研究发现,循环NRG-1水平与III期和IV期CHF的结局相关。NRG1似乎具有潜在保护作用。因此,NRG-1浓度被认为是NRG-1治疗潜力的生物标志物。然而,关于NRG-1通路在其他心血管疾病(CVDs)中的作用知之甚少。

这项观察性研究旨在识别以NRG-1水平升高为特征的心血管疾病,以便在异质性心血管疾病领域中更好地定位NRG-1治疗。基于临床前数据,研究者假设微血管性心绞痛、肺动脉高压、射血分数保留型心力衰竭和射血分数降低型心力衰竭患者的血浆NRG-1会发生改变。该研究计划为4个研究组各纳入20名患者,并纳入20名健康对照者。我们将比较患者与年龄匹配健康受试者的NRG-1蛋白水平。参与者将在随机化后接受采血(+3天),并进行12个月随访以评估结局。将记录人口统计学资料、临床特征、实验室数值,包括炎症和纤维化生物标志物、NTproBNP,以及经胸超声心动图检查结果和结局。研究的活跃阶段完成后,我们计划继续对前瞻性队列进行观察。

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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