MICRON 研究——Steno 1 子研究

MICRON 研究是 Steno 1 研究的一项子研究,受试者来自正在进行的、经 CTIS 批准的 Steno 1 前瞻性集群随机多中心试验,该试验纳入 2000 名 1 型糖尿病患者,评估多因素干预与标准临床照护对心血管和肾脏结局的影响

University of AarhusUniversity of Aarhus
clinicaltrials
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医学影像Type 1 Diabetes Mellitus
The MICRON Study - A Steno 1 Substudy

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

MICRON 研究——Steno 1 子研究

MICRON 研究是 Steno 1 研究的一项子研究,受试者来自正在进行的、经 CTIS 批准的 Steno 1 前瞻性集群随机多中心试验,该试验纳入 2000 名 1 型糖尿病患者,评估多因素干预与标准临床照护对心血管和肾脏结局的影响。MICRON 研究计划从接受多因素干预的 Steno 1 受试者中招募 20 人,并从接受标准照护的受试者中招募 20 人,可用于观察多因素干预在 1 型糖尿病合并心力衰竭等高风险人群中的效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:1 型糖尿病。在 MICRON 研究中,我们将从正在进行的、经 CTIS 批准的 Steno 1 研究中招募受试者,该研究是一项前瞻性、集群随机多中心试验,纳入 2000 名 1 型糖尿病(T1D)患者。Steno 1 研究评估多因素干预与标准临床照护对伴有已确诊糖尿病肾病(DKD)、心血管疾病(CVD)、心力衰竭、肥胖或使用 Steno 风险引擎评估 5 年 CVD 风险 >10% 的 1 型糖尿病(T1D)受试者的心血管和肾脏效应。多因素干预包括积极的血压和血脂目标,以及使用 semglutide、sotagliflozin 和/或 finerenone 的个体化药物干预。对于 MICRON 研究,我们将从正在进行的 Steno 1 研究中招募 20 名接受多因素干预的受试者,以及 20 名接受标准

【主题与分类】

主题标签:Type 1 Diabetes Mellitus。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/NCT07270172

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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

条件:1型糖尿病。在MICRON研究中,我们将从正在进行的、经CTIS批准的Steno 1研究中招募参与者,该研究是一项前瞻性、集群随机、多中心试验,纳入2000名T1D患者。Steno 1研究评估多因素干预与标准临床护理对1型糖尿病(T1D)合并已确诊糖尿病肾病(DKD)、心血管疾病(CVD)、心力衰竭、肥胖或使用Steno风险引擎评估5年CVD风险>10%的受试者的心血管和肾脏影响。多因素干预包括严格的血压和血脂目标,以及使用司美格鲁肽、索格列净和/或非奈利酮的个体化药物干预。对于MICRON研究,我们将从正在进行的Steno 1研究中招募20名接受多因素干预的人员,以及20名接受标准护理的人员。MICRON研究不采用额外干预。在MICRON研究中,每位参与者将在基线(入组时)以及治疗6个月和24个月后(多因素干预 vs. 标准护理)分别接受[¹¹C]乙酸PET/CT和[⁹⁹mTc]DTPAGFR测量。

在三次随访中,每次都将采集血液和尿液样本,并进行人体测量学测量。主要结局变量——心肌和肾脏氧耗量——将使用[¹¹C]乙酸盐PET/CT,通过长轴视野(LAFOV)PET扫描仪进行评估。鉴于肾脏氧耗量受肾小球滤过率(GFR)影响,我们将使用[⁹⁹mTc]DTPA来准确测量并校正评估肾脏氧耗量时的GFR变化。另外三个工作包WP2、WP3和WP4将分别与哥本哈根Steno糖尿病中心、澳大利亚墨尔本莫纳什大学以及丹麦奥胡斯大学生物医学系合作开展,研究内容为:WP2纤维化、WP3氧化应激与炎症、WP4尿液细胞外囊泡蛋白质组学。

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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