循环microRNA与退行性腹主动脉瘤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03974958

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数据说明

疾病：腹主动脉瘤。腹主动脉瘤（AAA）是指主动脉扩张程度达到或超过30毫米，估计在65岁以上男性中的患病率为8%。其发展过程中无临床信号，直至主动脉壁破裂，后果极为严重。其病理生理机制包括细胞外基质重塑、平滑肌细胞凋亡、主动脉壁中炎症细胞的聚集与活化以及遗传因素。其启动与调控过程复杂，尚未完全阐明。这些过程涉及局部主动脉环境（血流、血栓、壁面剪切应力、压力及脂肪组织）以及患者依赖性的基因（去）调控。本项目延续了此前的前瞻性ACTA研究，该研究旨在腹主动脉瘤人群中识别用于胸主动脉瘤预后判断的临床标准、循环生物标志物或影像学数据。

初步结果显示：1) 与最大主动脉直径相比，低壁面剪切应力指数和管腔体积对于快速AAA生长和腔内血栓更具预测价值；2) 三种胸主动脉表型（正常、扩张、动脉瘤）可对疾病范围进行分层；3) 年龄和女性性别与疾病范围扩大相关。在本研究期间，我们建立了一个生物样本库，在AAA患者纳入研究时（T1）采集其血液样本。这项新的ACTA-miRNA研究旨在将循环生物标志物与先前发现的用于预测动脉瘤快速生长的解剖学和生物力学标志物相关联。循环miRNA参与血管壁重塑，是评估患者特异性主动脉风险的有前景的靶点。因此，我们从文献中筛选了18种被描述参与AAA生物学过程（炎症、重塑、细胞稳态和壁面剪切应力）的miRNA。作为对照，我们选择了年龄、BMI、吸烟量、糖尿病、胆固醇水平和血压相匹配的患有外周动脉闭塞性疾病（PAOD）的非AAA患者。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。