5-Alpha Reductase 2 作为 5ARI 治疗耐药标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 5-Alpha Reductase 2 作为 5ARI 治疗耐药标志物的研究,涉及良性前列腺增生、前列腺增生、前列腺疾病、前列腺肥大、前列腺疼痛、下尿路症状、尿路梗阻及尿路疾病

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5-Alpha Reductase 2 as a Marker of Resistance to 5ARI Therapy

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

5-Alpha Reductase 2 作为 5ARI 治疗耐药标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 5-Alpha Reductase 2 作为 5ARI 治疗耐药标志物的研究,涉及良性前列腺增生、前列腺增生、前列腺疾病、前列腺肥大、前列腺疼痛、下尿路症状、尿路梗阻及尿路疾病。源站描述指出,80 岁前超过 90% 的成年男性因膀胱出口梗阻继发下尿路症状,使良性前列腺增生成为人类最常见的增殖性异常;全球 2.1 亿男性因此生活质量受损,并给美国医疗系统每年造成超过 40 亿美元成本。数据可用于相关内分泌与代谢疾病研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:良性前列腺增生、前列腺增生、前列腺疾病、前列腺肥大、前列腺疼痛、下尿路症状、尿路梗阻、尿路疾病。到 80 岁时,超过 90% 的成年男性会因膀胱出口梗阻继发下尿路症状(LUTS),使良性前列腺增生(BPH)成为人类最常见的增殖性异常。继发于 BPH 的 LUTS 对全球 2.1 亿男性的生活质量产生负面影响,导致大量寿命损失,此外每年给美国医疗系统造成超过 40 亿美元的成本。用于管理 BPH 的药物治疗包括 α-肾上腺素能阻滞剂(如多沙唑嗪、特拉唑嗪、坦索罗辛或阿夫唑嗪)和 5α 还原酶抑制剂(5ARI,即非那雄胺或度他雄胺),靶向前列腺中的基质细胞和上皮细胞。利用

【主题与分类】

主题标签:Benign Prostatic Hyperplasia、Prostate Hyperplasia、Prostate Disease、Prostate Hypertrophy、Prostate Pain、Lower Urinary Tract Symptoms、Urinary Obstruction、Urinary Tract Disease。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04288427

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:良性前列腺增生、前列腺增生、前列腺疾病、前列腺肥大、前列腺疼痛、下尿路症状、尿路梗阻、尿路疾病。超过90%的成年男性在80岁前会因膀胱出口梗阻而继发下尿路症状(LUTS),使得良性前列腺增生(BPH)成为人类最常见的增殖性异常。继发于BPH的LUTS对全球2.1亿男性的生活质量产生负面影响,导致大量生命年损失,并且每年给美国医疗系统造成超过40亿美元的负担。BPH的药物治疗包括α-肾上腺素能受体阻滞剂(如多沙唑嗪、特拉唑嗪、坦索罗辛或阿夫唑嗪)和5α还原酶抑制剂(5ARI,即非那雄胺或度他雄胺),靶向前列腺中的基质细胞和上皮细胞。5ARI在许多患者中仍无效,导致许多患者接受侵入性治疗。5ARI是唯一一类通过缩小前列腺体积来缓解LUTS的BPH相关药物。

然而,前列腺症状的药物治疗(MTOPS)试验对3047名男性进行了随机分组,结果显示34%的BPH患者对非那雄胺或多沙唑嗪的个体化治疗无反应,而联合使用5ARI和α-受体阻滞剂可缓解66%的BPH患者的LUTS。对5ARI治疗的抵抗是限制这些药物在BPH管理中有效性的主要因素。因此,了解5ARI抵抗的分子发病机制是美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所(NIDDK)前列腺研究战略计划的高优先级建议。然而,目前尚无法预测5ARI治疗的反应者与非反应者,这在我们有效管理BPH患者的能力上造成了重大缺口。5α还原酶(5-AR)在人前列腺的正常发育以及前列腺疾病的发病机制和进展中起着关键作用。5-AR同工酶有三种类型,即类固醇5α-还原酶1、2、3(SRD5A1、SRD5A2和SRD5A3),它们由三个不同的相应基因编码,

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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