FAP iCDC 治疗缺血性心肌病的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 FAP iCDC 在缺血性心肌病中的安全性与有效性,属于循环系统疾病/心力衰竭分类

Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of MedicineSecond Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine
clinicaltrials
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蛋白质预测Ischemic CardiomyopathyCell Therapy
Safety and Efficacy of FAP iCDC in Ischemic Cardiomyopathy

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

FAP iCDC 治疗缺血性心肌病的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 FAP iCDC 在缺血性心肌病中的安全性与有效性,属于循环系统疾病/心力衰竭分类。源站描述指出缺血性心脏病患病率上升、预后仍差,许多患者在心梗后发生不良心脏重构并进展为心力衰竭,炎症在急性心肌损伤与慢性心脏重构之间起核心作用,树突状细胞作为专业抗原呈递细胞处于固有免疫与适应性免疫的界面。数据可用于细胞治疗相关的心血管疾病研究与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:缺血性心肌病,细胞治疗。缺血性心脏病(IHD)正成为日益严重的全球公共卫生挑战,因其患病率不断上升且人类预期寿命持续增加。尽管近几十年来在再灌注治疗、药物治疗和危险因素管理方面取得了实质性进展,临床预后仍然不佳。许多患者在初始缺血性损伤后继续经历不良心脏重构,并最终进展为心力衰竭。这种持续存在的残余风险表明,当前的治疗策略并未完全解决疾病进展的关键致病机制。炎症在连接急性心肌损伤与慢性心脏重构中起核心作用。树突状细胞(DCs)作为专业抗原呈递细胞,在固有免疫与适应性免疫的界面发挥作用

【主题与分类】

主题标签:Ischemic Cardiomyopathy、Cell Therapy。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/NCT07505199

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:缺血性心肌病、细胞治疗。缺血性心脏病(IHD)因其患病率不断上升以及人类预期寿命的持续延长,正成为日益严重的全球公共卫生挑战。尽管近几十年来在再灌注治疗、药物治疗和危险因素管理方面取得了重大进展,但临床预后仍然不佳。许多患者在初始缺血性损伤后仍持续发生不良心脏重构,并最终进展为心力衰竭。这种持续存在的残余风险表明,当前的治疗策略并未完全解决疾病进展背后的关键致病机制。炎症在连接急性心肌损伤与慢性心脏重构中发挥核心作用。树突状细胞(DCs)作为专业抗原提呈细胞,处于固有免疫与适应性免疫的界面,在协调组织微环境内的免疫反应中发挥关键作用。近年来对耐受性树突状细胞(tolerogenic DCs)的研究进展,为其在心血管疾病中的潜在应用提供了新的见解。

与传统的免疫刺激性DC不同,耐受性DC可通过多种机制诱导抗原特异性免疫耐受,包括分泌调节性细胞因子、表达共抑制配体、抑制效应T细胞反应以及诱导调节性T细胞。这些特性使DC成为一种有前景但尚未被充分探索的免疫调节平台。本研究评估了一种新型治疗策略,即使用成纤维细胞活化蛋白(FAP)靶向的自体免疫抑制性嵌合抗原受体树突状细胞(CAR-DC)疗法,也称为iCDC疗法,用于缺血性心肌病患者。该方法旨在将工程化树突状细胞导向心脏损伤和纤维化部位,以调节损伤性免疫反应与修复性免疫反应之间的平衡。通过靶向局部免疫调节,一

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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