心肾综合征预测生物标志物筛选研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭分类下的前瞻性观察性队列研究,旨在筛选并验证五种血清生物标志物(SLPI、Serpin E1、CXCL10、CXCL13和Properdin)对稳定期慢性心力衰竭患者发生心肾综合征的预测价值

Haiyan PanHaiyan Pan
clinicaltrials
浏览 8
蛋白质预测Cardiorenal Syndrome (CRS)
蛋白质Screening of Predictive Biomarkers for Cardiorenal Syndrome

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

心肾综合征预测生物标志物筛选研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭分类下的前瞻性观察性队列研究,旨在筛选并验证五种血清生物标志物(SLPI、Serpin E1、CXCL10、CXCL13和Properdin)对稳定期慢性心力衰竭患者发生心肾综合征的预测价值。研究基于既往Luminex技术分析发现的差异表达证据,可用于心肾综合征预测标志物的评估与验证(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心肾综合征(CRS)。本研究是一项前瞻性观察性队列研究,旨在筛选并验证五种血清生物标志物(分泌型白细胞蛋白酶抑制剂[SLPI]、Serpin E1、C-X-C基序趋化因子配体10[CXCL10]、C-X-C基序趋化因子配体13[CXCL13]和Properdin)对稳定期慢性心力衰竭(CHF)患者心肾综合征(CRS)的预测价值。该研究建立在既往基于Luminex技术的临床前和临床证据之上,这些证据发现上述生物标志物在心脏手术后急性肾损伤(AKI)患者中存在差异表达,提示它们可能在介导心肾交互作用中发挥潜在作用,而心肾交互作用是CRS的关键病理生理特征。五个目标生物标志物的选择基于它们与CRS发病机制的机制相关性:SLPI与Serpin E1:两者均为丝氨酸蛋白酶抑制剂,涉及

【主题与分类】

主题标签:Cardiorenal Syndrome (CRS)。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/NCT07139626

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数据说明

疾病条件:心肾综合征(CRS)。本研究是一项前瞻性观察性队列研究,旨在筛选并验证五种血清生物标志物(分泌型白细胞蛋白酶抑制剂[SLPI]、Serpin E1、C-X-C基序趋化因子配体10[CXCL10]、C-X-C基序趋化因子配体13[CXCL13]及备解素)对稳定性慢性心力衰竭(CHF)患者发生心肾综合征(CRS)的预测价值。本研究建立在既往基于Luminex技术分析的临床前及临床证据基础之上,这些分析发现上述生物标志物在心脏手术后急性肾损伤(AKI)患者中存在差异表达,提示其可能参与介导心肾交互作用——这是CRS的关键病理生理特征。五种目标生物标志物的选择基于其与CRS发病机制的机制相关性:SLPI与Serpin E1:二者均为丝氨酸蛋白酶抑制剂,参与调节炎症及内皮屏障功能。这些分子的失调与肾小管损伤加重及心脏间质纤维化相关——而这两个核心过程正是驱动CHF患者发生CRS的关键因素。

CXCL10与CXCL13:这些趋化因子介导免疫细胞(如T细胞、B细胞)向心脏和肾脏损伤部位募集。CHF患者中水平升高可能提示持续性全身炎症,而这是进行性心肾功能障碍的已知触发因素。Properdin:作为替代补体途径的正性调节因子,Properdin参与补体系统激活。Properdin水平降低(在心脏手术后AKI中观察到)可能反映补体介导的组织修复受损,增加CHF患者对肾损伤的易感性。该panel填补了当前CRS研究中的关键空白:现有预测标志物(如NT-proBNP、血清肌酐)对心肾交互作用缺乏特异性,而这五种生物标志物靶向独特参与心脏与肾脏之间双向损伤的通路。该研究分两个连续阶段实施,其中

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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