维立西呱用于抑制钙化性主动脉瓣狭窄进展

钙化性主动脉瓣狭窄(CAVS)是全球最常见瓣膜病。有症状重度未干预两年死亡率近50%。SAVR或TAVI是唯一有效治疗,但风险和经济负担大,需轻中度阶段药物延缓进展

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时间序列预测Calcific Aortic Valve DiseaseAORTIC VALVE DISEASESAortic Valve Stenosis
Vericiguat for the Inhibition of Calcific Aortic Valve Stenosis Progression

基本信息

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预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

维立西呱用于抑制钙化性主动脉瓣狭窄进展

钙化性主动脉瓣狭窄(CAVS)是全球最常见瓣膜病。有症状重度未干预两年死亡率近50%。SAVR或TAVI是唯一有效治疗,但风险和经济负担大,需轻中度阶段药物延缓进展。他汀、抗骨质疏松药、维生素K2加维生素D、DPP-4抑制剂试验均阴性。CAVS被视为VIC成骨分化、内皮功能障碍和炎症驱动的活跃纤维钙化病,NO-sGC-cGMP通路为潜在新靶点(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:钙化性主动脉瓣疾病,主动脉瓣疾病,主动脉瓣狭窄。 背景与未满足需求 钙化性主动脉瓣狭窄(CAVS)是全球最常见的瓣膜性心脏病,也是老年人中心力衰竭、瓣膜置换和心血管死亡的主要原因。在西方人群中,≥65岁人群CAVS患病率达到1-2%,≥75岁人群约为12%。在中国,随着人口老龄化,患病率正在急剧上升。一旦主动脉瓣峰值流速超过2.5 m/s,该病通常会在十年内进展为重度狭窄。在有症状的重度主动脉瓣狭窄患者中,若未接受干预,两年死亡率接近50%。主动脉瓣置换——无论是外科(SAVR)还是经导管(TAVI)——是目前重度CAVS唯一有效的治疗方法。然而,瓣膜置换具有显著的手术风险(卒中、传导阻滞、瓣周漏、出血、感染),并造成沉重的经济负担。因此,临床迫切需要一种药物干预,能在轻至中度阶段减缓CAVS进展,从而降低进展为需要瓣膜置换的重度狭窄的患者比例。过去二十年中,大量随机对照试验检验了减缓CAVS进展的药物策略,包括强化他汀治疗(SALTIRE、TASS、ASTRONOMER)、抗骨质疏松药物(SALTIRE-2:denosumab和alendronate)、维生素K2联合维生素D补充,以及DPP-4抑制剂(evogliptin)。所有这些均得出阴性结果。近期证据重新将CAVS定义为一种活跃的纤维钙化性疾病,由瓣膜间质细胞(VIC)成骨分化、内皮功能障碍和炎症信号驱动,而非被动退行性过程。既往试验的一致失败凸显出需要机制上新颖的治疗靶点。 靶向NO-sGC-cGMP通路的依据 环鸟苷单磷酸

【主题与分类】

主题标签:Calcific Aortic Valve Disease、AORTIC VALVE DISEASES、Aortic Valve Stenosis。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/NCT07715279

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数据说明

疾病:钙化性主动脉瓣疾病,主动脉瓣疾病,主动脉瓣狭窄。

背景与未满足需求
钙化性主动脉瓣狭窄(CAVS)是全球最常见的瓣膜性心脏病,也是老年人中心力衰竭、瓣膜置换和心血管死亡的主要原因。在西方人群中,≥65岁人群CAVS患病率达到1-2%,≥75岁人群约为12%。在中国,随着人口老龄化,患病率正在急剧上升。一旦主动脉瓣峰值流速超过2.5 m/s,该病通常会在十年内进展为重度狭窄。在有症状的重度主动脉瓣狭窄患者中,若未接受干预,两年死亡率接近50%。主动脉瓣置换——无论是外科(SAVR)还是经导管(TAVI)——是目前重度CAVS唯一有效的治疗方法。然而,瓣膜置换具有显著的手术风险(卒中、传导阻滞、瓣周漏、出血、感染),并造成沉重的经济负担。因此,临床迫切需要一种药物干预,能在轻至中度阶段减缓CAVS进展,从而降低进展为需要瓣膜置换的重度狭窄的患者比例。过去二十年中,大量随机对照试验检验了减缓CAVS进展的药物策略,包括强化他汀治疗(SALTIRE、TASS、ASTRONOMER)、抗骨质疏松药物(SALTIRE-2:denosumab和alendronate)、维生素K2联合维生素D补充,以及DPP-4抑制剂(evogliptin)。所有这些均得出阴性结果。近期证据重新将CAVS定义为一种活跃的纤维钙化性疾病,由瓣膜间质细胞(VIC)成骨分化、内皮功能障碍和炎症信号驱动,而非被动退行性过程。既往试验的一致失败凸显出需要机制上新颖的治疗靶点。
靶向NO-sGC-cGMP通路的依据
环鸟苷单磷酸

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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