α细胞到β细胞通讯在胰岛素抵抗中适应胰岛素分泌的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病(DM)背景下α细胞到β细胞通讯对胰岛素抵抗的适应机制。受试者需接受病史、用药及血液检查筛查,参与时长约4-8周

David D'Alessio, M.D.David D'Alessio, M.D.
clinicaltrials
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其他预测Diabetes (DM)
Role of Alpha-to-beta Cell Communication to Adapt Insulin Secretion to Insulin Resistance.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

α细胞到β细胞通讯在胰岛素抵抗中适应胰岛素分泌的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病(DM)背景下α细胞到β细胞通讯对胰岛素抵抗的适应机制。受试者需接受病史、用药及血液检查筛查,参与时长约4-8周。研究采用两次5小时高血糖钳夹程序,在实验性胰岛素抵抗前后测试空腹GLP-1作用,并通过exendin-9阻断GLP-1受体来评估内源性proglucagon肽对胰岛素分泌的刺激效应。胰岛素分泌实验在诱导胰岛素抵抗前后重复进行,诱导方式为受试者服用dexamethasone。数据可用于研究胰岛素抵抗与胰岛素分泌调控的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病(DM)。受试者将接受病史、用药情况和血液检查的筛查;符合条件者将被邀请参与。研究参与将持续约4-8周,具体取决于所入组的研究方案和预约可用性。目标2A(方案目标1):每位参与者将接受两次为期5小时的高血糖钳夹操作,以检测实验性胰岛素抵抗前后空腹胰高血糖素样肽1(GLP-1)作用的效果。内源性胰高血糖素原肽(胰高血糖素和GLP-1)刺激胰岛素分泌的效果将通过在高血糖输注期间使用拮抗剂exendin-9(Ex-9)阻断GLP-1受体来测定。胰岛素分泌实验将在诱导胰岛素抵抗前后重复进行。为诱导胰岛素抵抗,受试者将服用地塞米松,这是一种合成糖皮质激素,已发表的研究和我们课题组的初步研究显示其可将胰岛素敏感性降低约30%。自2026年8月方案修订后生效,目标2A的参与者还将完成第三次研究访视,包括两次相同的、连续的高血糖钳夹,以评估独立于Ex-9的胰岛素反应的时间效应。该方案修订是基于目标2A子研究的观察结果。目标2A子研究(方案目标1a):于2026年7月实施,一小部分参与者完成了单次研究访视,接受两次相同的、连续的高血糖钳夹,以检查葡萄糖刺激的胰岛素分泌可能存在的时间效应。目标2B(方案目标2):本研究将招募非糖尿病肥胖受试者。他们将在两个场合接受研究,使用4.5小时的操作程序,先进行高血糖钳夹以测量胰岛素分泌,随后进行高胰岛素-正常血糖钳夹以测量胰岛素敏感性。该操作将进行2次,一次在高血糖期间输注生理盐水作为对照,另一次输注

【主题与分类】

主题标签:Diabetes (DM)。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/NCT07224334

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数据说明

条件:糖尿病(DM)。受试者将接受病史、用药情况和血液检查的筛查;符合条件者将获邀参与。研究参与时长约为4-8周,具体取决于所加入的研究方案及预约安排。目标2A(方案目标1):每位参与者将接受两次为期5小时的高血糖钳夹操作,以检测实验性胰岛素抵抗前后空腹胰高血糖素样肽1(GLP-1)作用的效果。内源性前胰高血糖素肽(胰高血糖素和GLP-1)刺激胰岛素分泌的效果,将通过在高糖输注期间使用拮抗剂exendin-9(Ex-9)阻断GLP-1受体来测定。胰岛素分泌实验将在诱导胰岛素抵抗前后重复进行。为诱导胰岛素抵抗,受试者将服用地塞米松——一种合成糖皮质激素,已发表的研究及本课题组的一项初步研究显示其可将胰岛素敏感性降低约30%。

自2026年8月方案修订后,Aim 2A的参与者还将完成第三次研究访视,包括两次相同的、连续的高血糖钳夹,以评估一天中不同时间对胰岛素反应的影响,且不受Ex-9影响。该方案修订源于Aim 2A子研究的观察结果。Aim 2A子研究(方案中的Aim 1a):于2026年7月实施,一小部分参与者完成了单次研究访视,接受两次相同的、连续的高血糖钳夹,以检查一天中不同时间对葡萄糖刺激的胰岛素分泌的潜在影响。Aim 2B(方案中的Aim 2):本研究将招募非糖尿病的肥胖受试者。他们将在两个场合接受研究,采用4.5小时的程序,先进行高血糖钳夹以测量胰岛素分泌,随后进行高胰岛素-正常血糖钳夹以测量胰岛素敏感性。该程序将进行2次,一次在高血糖期间输注生理盐水作为对照,另一次

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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