代谢调节增强1型糖尿病胰岛素敏感性与线粒体功能试验 (MetMod-T1D)

MetMod-T1D 是一项随机、双盲、平行组临床试验数据集,来源于 clinicaltrials.gov,聚焦 1 型糖尿病及代谢、内分泌、免疫相关疾病

University of WashingtonUniversity of Washington
clinicaltrials
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其他分类Type 1 Diabetes (T1D)Metabolic DiseasesGlucose Metabolism DisordersEndocrine System DiseasesAutoimmune DiseasesImmune System DiseasesDiabetes Melletus, Type 1Nutritional and Metabolic DiseasesCombination Therapy
METabolic MODulation to Enhance Insulin Sensitivity and Mitochondrial Function in Type 1 Diabetes (MetMod-T1D)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

代谢调节增强1型糖尿病胰岛素敏感性与线粒体功能试验 (MetMod-T1D)

MetMod-T1D 是一项随机、双盲、平行组临床试验数据集,来源于 clinicaltrials.gov,聚焦 1 型糖尿病及代谢、内分泌、免疫相关疾病。研究评估口服 AMX0035(苯丁酸钠 + 牛磺熊去氧胆酸)与安慰剂在 60 名 1 型糖尿病成人中 24 周的效果,按性别和体重指数分层,每臂 30 人。参与者在基线和 24 周接受全面代谢表型分析,包括高胰岛素-正葡萄糖钳夹、体成分成像、连续血糖监测及骨骼肌和脂肪组织活检。该数据可用于代谢与糖尿病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:1型糖尿病 (T1D)、代谢疾病、葡萄糖代谢紊乱、内分泌系统疾病、自身免疫性疾病、免疫系统疾病、1型糖尿病、营养和代谢疾病。这是一项随机、双盲、平行组临床试验,旨在评估口服 AMX0035(苯丁酸钠 + 牛磺熊去氧胆酸)与安慰剂在 60 名 1 型糖尿病 (T1D) 成人中 24 周的效果(每臂 n=30)。在筛选和基线评估后,符合条件的参与者将按 1:1 随机分配接受 AMX0035 或安慰剂,并按性别和体重指数(≥30 vs. <30 kg/m2)分层。参与者将在基线和 24 周时接受全面的代谢表型分析,包括高胰岛素-正葡萄糖钳夹研究、体成分成像、连续血糖监测以及组织活检(骨骼肌和脂肪)用于 ass

【主题与分类】

主题标签:Type 1 Diabetes (T1D)、Metabolic Diseases、Glucose Metabolism Disorders、Endocrine System Diseases、Autoimmune Diseases、Immune System Diseases、Diabetes Melletus, Type 1、Nutritional and Metabolic Diseases、Combination Therapy。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/NCT07699380

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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

条件:1型糖尿病(T1D)、代谢性疾病、糖代谢紊乱、内分泌系统疾病、自身免疫性疾病、免疫系统疾病、糖尿病、1型、营养与代谢性疾病。这是一项随机、双盲、平行组临床试验,旨在评估口服AMX0035(苯丁酸钠+牛磺熊去氧胆酸)与安慰剂相比,在60名1型糖尿病(T1D)成人中治疗24周的效果(每组n=30)。在筛选和基线评估后,符合条件的参与者将按1:1随机分配接受AMX0035或安慰剂,并按性别和体重指数(≥30 vs. <30 kg/m2)进行分层。参与者将在基线和24周时接受全面的代谢表型分析,包括高胰岛素-正常血糖钳夹研究、身体成分成像、连续血糖监测以及组织活检(骨骼肌和脂肪),以评估线粒体功能和生物标志物。在整个研究过程中,参与者、实施干预的临床医生以及分析样本的实验室人员将对治疗分配保持盲态。

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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