GLP-1受体激动剂治疗的肥胖患者中的益生菌
肥胖及2型糖尿病相关情况下,司美格鲁肽等GLP-1受体激动剂可有效治疗肥胖并改善血糖及心血管代谢结局,但常伴恶心、呕吐、腹泻、便秘、腹痛、胀气等胃肠道不良事件,尤其剂量递增期

基本信息
资源简介
GLP-1受体激动剂治疗的肥胖患者中的益生菌
肥胖及2型糖尿病相关情况下,司美格鲁肽等GLP-1受体激动剂可有效治疗肥胖并改善血糖及心血管代谢结局,但常伴恶心、呕吐、腹泻、便秘、腹痛、胀气等胃肠道不良事件,尤其剂量递增期。肠道菌群可能影响胃肠功能、屏障、代谢与炎症,特定益生菌或能改善耐受性。一项随机双盲安慰剂对照平行组试验在肥胖成人中评估四株益生菌配方作为司美格鲁肽支持干预,于首剂前2周开始并持续12周(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肥胖(疾病)、GLP-1受体激动剂治疗、益生菌干预、2型糖尿病。包括司美格鲁肽在内的胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1 RAs)是治疗肥胖的有效药物疗法。司美格鲁肽通过多种机制发挥作用,包括增强饱腹感、降低食欲、延缓胃排空、刺激葡萄糖依赖性胰岛素分泌以及抑制胰高血糖素分泌。临床研究已表明,司美格鲁肽可产生具有临床意义的体重减轻,并改善血糖及其他心血管代谢结局。然而,治疗常与胃肠道不良事件(GI-AEs)相关,尤其是在剂量递增期间。常报告的 GI-AEs 包括恶心、呕吐、腹泻、便秘、腹痛和肠胃胀气。肠道菌群可能影响胃肠功能、肠道屏障完整性、宿主代谢和炎症过程。因此,选定的益生菌菌株可能有潜力支持胃肠功能并改善治疗耐受性。这为在接受司美格鲁肽的肥胖成人中评估一种专门选定的益生菌制剂作为支持性干预提供了依据。这是一项在肥胖成人中进行的随机、双盲、安慰剂对照、平行组干预试验。参与者被随机分配接受四菌株益生菌制剂或匹配安慰剂。该益生菌制剂含有 Bifidobacterium animalis subsp. lactis AZHx1、Limosilactobacillus reuteri AZHx2、Lacticaseibacillus casei AZHx3 和 Lacticaseibacillus rhamnosus AZHx4。分配的益生菌或安慰剂在首剂司美格鲁肽前两周开始使用,并在随后的12周司美格鲁肽治疗期间持续使用。司美格鲁肽按逐步剂量递增方案每周给药一次:第1-4周 0.25 mg,第5-8周 0.5 mg,第9-12周 1.0 mg。评估了胃肠道耐受性。
【主题与分类】
主题标签:Obesity (Disorder)、GLP-1 Receptor Agonist Treatment、Probiotic Intervention、Diabetes Mellitus Type 2。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07847593
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:肥胖(疾病)、GLP-1受体激动剂治疗、益生菌干预、2型糖尿病。胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1 RAs),包括司美格鲁肽,是治疗肥胖的有效药物疗法。司美格鲁肽通过多种机制发挥作用,包括增强饱腹感、降低食欲、延缓胃排空、刺激葡萄糖依赖性胰岛素分泌以及抑制胰高血糖素分泌。临床研究表明,司美格鲁肽可实现具有临床意义的体重下降,并改善血糖及其他心血管代谢结局。然而,治疗常与胃肠道不良事件(GI-AEs)相关,尤其是在剂量递增期间。常见报告的GI-AEs包括恶心、呕吐、腹泻、便秘、腹痛和胀气。肠道微生物群可能影响胃肠功能、肠道屏障完整性、宿主代谢和炎症过程。因此,选定的益生菌菌株可能有潜力支持胃肠功能并改善治疗耐受性。
这为评估一种特别选定的益生菌制剂作为接受司美格鲁肽治疗的肥胖成人的辅助干预措施提供了依据。这是一项在肥胖成人中开展的随机、双盲、安慰剂对照、平行组干预性试验。参与者被随机分配接受四菌株益生菌制剂或匹配的安慰剂。该益生菌制剂含有 Bifidobacterium animalis subsp. lactis AZHx1、Limosilactobacillus reuteri AZHx2、Lacticaseibacillus casei AZHx3 和 Lacticaseibacillus rhamnosus AZHx4。分配到的益生菌或安慰剂在首剂司美格鲁肽前两周开始使用,并在随后的12周司美格鲁肽治疗期间持续使用。司美格鲁肽按逐步剂量递增方案每周给药一次:第1-4周为0.25 mg,第5-8周为0.5 mg,第9-12周为1.0 mg。胃肠道耐受性被评估
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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