Metreleptin 在既往接受过治疗的部分性脂肪营养不良患者中的同情用药
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Metreleptin 在既往接受过治疗的部分性脂肪营养不良患者中的同情用药,归类于内分泌、营养和代谢疾病及糖尿病

基本信息
资源简介
Metreleptin 在既往接受过治疗的部分性脂肪营养不良患者中的同情用药
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Metreleptin 在既往接受过治疗的部分性脂肪营养不良患者中的同情用药,归类于内分泌、营养和代谢疾病及糖尿病。源站描述指出,脂肪营养不良患者因脂肪组织缺乏而存在 leptin 缺乏,并伴随异位脂质沉积,可导致严重胰岛素抵抗、糖尿病、高甘油三酯血症、非酒精性脂肪性肝炎及多囊卵巢综合征等代谢并发症。2000 至 2014 年间,NIDDK IRP 曾开展开放标签临床试验,显示 metreleptin 可改善脂肪营养不良的代谢与内分泌异常。该数据可用于相关代谢并发症与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:糖尿病、脂肪营养不良、高脂血症。Leptin 是一种脂肪细胞来源的激素,可被视为脂肪组织向身体其他部位传递长期营养状态信息的信号。脂肪营养不良患者因脂肪组织缺乏而继发 leptin 缺乏。脂肪营养不良患者中 leptin 缺乏与异位脂质沉积共同导致代谢并发症,包括严重胰岛素抵抗和糖尿病、高甘油三酯血症、非酒精性脂肪性肝炎以及多囊卵巢综合征。2000 年至 2014 年间,NIDDK IRP 在全身性和部分性脂肪营养不良患者中开展了一项重组人 leptin 类似物 metreleptin 的开放标签临床试验。该研究显示,metreleptin 可改善脂肪营养不良的代谢和内分泌异常,包括降低 f
【主题与分类】
主题标签:Diabetes、Lipodystrophy、Hyperlipidemia。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/NCT02262806
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02262806
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
病症:糖尿病、脂肪代谢障碍、高脂血症。瘦素是一种由脂肪细胞衍生的激素,可被视为脂肪组织向身体其他部位传递长期营养状况信息的信号。脂肪代谢障碍患者因脂肪组织缺乏而继发瘦素缺乏。瘦素缺乏与脂肪代谢障碍患者异位脂质沉积共同导致代谢并发症,包括严重的胰岛素抵抗和糖尿病、高甘油三酯血症、非酒精性脂肪性肝炎及多囊卵巢综合征。2000年至2014年间,NIDDK IRP开展了一项关于重组人瘦素类似物美曲普汀的开放标签临床试验,针对全身性和部分性脂肪代谢障碍患者。该研究表明,美曲普汀能改善脂肪代谢障碍患者的代谢和内分泌异常,包括减少食物摄入、改善胰岛素抵抗和糖尿病、减少异位脂质及恢复正常生殖功能。基于这些数据,美曲普汀于2014年2月获得FDA批准,用于治疗全身性而非部分性脂肪代谢障碍患者。
然而,我们的数据表明,部分性脂肪营养不良患者中的一个亚组确实能从metreleptin中获得医疗获益。本研究的目的有两方面:
- 为既往通过NIH研究(方案02-DK-0022和13-DK-0057)接受metreleptin并从中获益的部分性脂肪营养不良患者提供metreleptin使用途径。
- 继续收集有关metreleptin改善部分性脂肪营养不良代谢并发症的长期疗效数据。
metreleptin将按小于或等于0.24 mg/kg/天的剂量给药,并根据体重和代谢控制情况进行调整。患者将大约每年在NIH接受一次评估;对于病情稳定且难以前往NIH的患者,评估频率可能更低。实验室评估将由患者当地的医疗服务提供者更频繁地进行,具体按临床……
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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