酒精性肝炎肝内微生物群数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦酒精性肝炎(AH)患者的肝内微生物群。酒精性肝炎是酒精性肝病的严重并发症,组织学表现为中性粒细胞小叶性炎症、大泡性脂肪变性、肝细胞气球样变和坏死及 Mallory 小体

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clinicaltrials
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基因组分类CirrhosisAlcoholic Liver DiseaseAlcoholic Hepatitis
Intra-Hepatic Microbiota in Alcoholic Hepatitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

酒精性肝炎肝内微生物群数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦酒精性肝炎(AH)患者的肝内微生物群。酒精性肝炎是酒精性肝病的严重并发症,组织学表现为中性粒细胞小叶性炎症、大泡性脂肪变性、肝细胞气球样变和坏死及 Mallory 小体。重症患者(改良 Maddrey 评分≥32)1 个月死亡率约 10% 至 50%,现有治疗仅皮质类固醇可降低早期死亡率,但仅 60% 患者应答。数据可用于探索肝内微生物群与疾病发生发展的关联,辅助识别新的治疗靶点(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝硬化、酒精性肝病、酒精性肝炎。酒精性肝炎(AH)是酒精性肝病(ALD)的严重并发症。AH 的组织学表现以中性粒细胞小叶性炎症、大泡性脂肪变性、肝细胞气球样变和坏死以及 Mallory 小体的存在为特征。在重度 HA 病例中,定义为改良 Maddrey 评分 32 或以上,1 个月死亡率估计在 10% 至 50% 之间。唯一能降低早期死亡率的治疗是皮质类固醇治疗。然而,只有 60% 的患者对皮质类固醇有应答,且未证明对晚期死亡率有益。因此,识别新的治疗靶点是该疾病的一项重大挑战。大量临床前研究和人类数据提示肠道微生物群参与 AH 的发病机制。可存活细菌的易位

【主题与分类】

主题标签:Cirrhosis、Alcoholic Liver Disease、Alcoholic Hepatitis。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06307964

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06307964

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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

疾病:肝硬化、酒精性肝病、酒精性肝炎。酒精性肝炎(AH)是酒精性肝病(ALD)的严重并发症。AH的组织学表现特征为中性粒细胞性小叶炎症、大泡性脂肪变性、肝细胞气球样变和坏死以及Mallory小体的存在。在重度AH病例中,定义为改良Maddrey评分32分及以上,1个月死亡率估计在10%至50%之间。唯一能降低早期死亡率的治疗是皮质类固醇治疗。然而,只有60%的患者对皮质类固醇有应答,且尚未证明对晚期死亡率有益。因此,确定新的治疗靶点是该疾病的一大挑战。大量临床前研究和人体数据提示肠道微生物群参与AH的发病机制。活菌和微生物产物从消化道易位至肝脏,促进局部和全身炎症、肝细胞死亡和纤维化。然而,AH中的肝内微生物环境从未被表征过。

研究假设是,肝内微生物群受细菌易位调控,并与临床结局相关。本研究旨在确定来自里昂Croix-Rousse医院肝病科单中心前瞻性队列中疑似重度酒精性肝炎(AH)患者的肝内(经颈静脉肝活检获取)、血液和粪便微生物群的组成。将纳入50例临床怀疑AH且有经颈静脉肝活检指征的连续患者。根据文献数据,预计约35例患者进入确诊AH组,15例进入“无AH的酒精性肝病”组。将通过16S rRNA基因测序确定各种微生物群的组成,并将结果与临床数据(皮质类固醇敏感性、总生存期、无移植生存期、部分MELD评分)进行相关性分析。

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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