1型糖尿病肾病发病机制:现代肾脏活检队列(PANDA研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类,聚焦1型糖尿病(T1D)背景下的糖尿病肾病(DKD)

University of Colorado, DenverUniversity of Colorado, Denver
clinicaltrials
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医学影像Type 1 DiabetesDiabetic Kidney DiseaseDiabetes ComplicationsDiabetic NephropathiesAutoimmune Diabetes
Pathogenesis of Kidney Disease in Type 1 Diabetes: a Modern Kidney Biopsy Cohort (The PANDA Study)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

1型糖尿病肾病发病机制:现代肾脏活检队列(PANDA研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类,聚焦1型糖尿病(T1D)背景下的糖尿病肾病(DKD)。其目标是在T1D现代临床病程中刻画DKD的分子、形态计量和代谢特征,核心假设是肾脏能量代谢紊乱与缺氧是DKD发生的关键代谢通路。数据可用于研究肾脏缺氧、HIF系统激活、线粒体功能障碍等机制与DKD进展的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:1型糖尿病、糖尿病肾病、糖尿病并发症、糖尿病性肾病、自身免疫性糖尿病。本项目的总体目标是在1型糖尿病(T1D)的现代临床病程中,刻画糖尿病肾病(DKD)的分子、形态计量和代谢特征。研究者假设,肾脏能量代谢紊乱和缺氧是DKD发生中的核心代谢通路。肾脏缺氧源于肾脏能量需求增加(例如肾小球滤过率[GFR]升高和肾小管钠重吸收增加)与底物代谢受损(例如胰岛素抵抗和线粒体功能障碍)之间的不匹配,并导致缺氧诱导因子(HIF)系统激活。尽管HIF1α上调可带来有利的短期效应,但持续激活会促进细胞损伤。支持这些假设的是,我们团队及其他团队的数据已显示

【主题与分类】

主题标签:Type 1 Diabetes、Diabetic Kidney Disease、Diabetes Complications、Diabetic Nephropathies、Autoimmune Diabetes。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/NCT05319990

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数据说明

疾病:1型糖尿病、糖尿病肾病、糖尿病并发症、糖尿病性肾病、自身免疫性糖尿病。本项目的总体目标是在1型糖尿病的现代临床病程中,刻画糖尿病肾病的分子、形态计量学和代谢特征。研究者假设,肾脏能量学紊乱和缺氧是糖尿病肾病发生中的核心代谢通路。肾脏缺氧源于肾脏能量需求增加(例如,肾小球滤过率[GFR]升高和肾小管钠重吸收增加)与底物代谢受损(例如,胰岛素抵抗和线粒体功能障碍)之间的不匹配,并导致缺氧诱导因子(HIF)系统激活。尽管HIF1α上调会带来有利的短期效应,但持续激活会促进细胞损伤。支持这些假设的是,我们团队及其他人的数据已表明,肥胖、胰岛素抵抗以及研究者还发现,患有1型糖尿病的青年通过MRI显示出肾脏缺氧,且这与胰岛素抵抗和线粒体功能障碍密切相关。

此外,我们来自肾脏活检的初步单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据显示,与健康对照组相比,成人T1D患者肾小管HIF1α表达上调。研究者拟建立一个独特的全新纵向肾脏活检队列(N=100),覆盖T1D中DKD发生和进展的关键持续时间(5-30年)。参与者将从我们现有的CROCODILE研究中入组(在已完成肾脏活检、基线数据及生物样本采集的基础上增加纵向随访),并来自科罗拉多大学和华盛顿大学的新入组。正常肾脏活检数据将由我们现有的健康对照队列(N=20)和肾脏精准医学项目(KPMP)提供。研究者将对肾脏组织实施最先进的分子(scRNA-seq)和形态计量学检测,并进行严格的代谢表型分析,包括肾脏磁共振成像(MRI)、血糖直接测量(连续血糖监测)、腹腔内fa

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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