茶碱治疗假性甲状旁腺功能减退症——2至12岁儿童

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦茶碱治疗2至12岁儿童假性甲状旁腺功能减退症的临床试验。源站描述指出该病由 GNAS 基因下调导致 Gsα 信号受损,激素异常可用激素替代疗法,但早发性肥胖和矮身材缺乏有效治疗,本试验旨在测试茶碱的疗效

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时间序列预测PseudohypoparathyroidismAlbright Hereditary OsteodystrophyPseudohypoparathyroidism Type 1a
Theophylline Treatment for Pseudohypoparathyroidism - Children 2-12 Years Old

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

茶碱治疗假性甲状旁腺功能减退症——2至12岁儿童

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦茶碱治疗2至12岁儿童假性甲状旁腺功能减退症的临床试验。覆盖 Albright Hereditary Osteodystrophy 及 Pseudohypoparathyroidism Type 1a 等病症。源站描述指出该病由 GNAS 基因下调导致 Gsα 信号受损,激素异常可用激素替代疗法,但早发性肥胖和矮身材缺乏有效治疗,本试验旨在测试茶碱的疗效。数据可用于了解该罕见内分泌疾病的临床试验设计与治疗探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:假性甲状旁腺功能减退症、Albright Hereditary Osteodystrophy、假性甲状旁腺功能减退症1a型。假性甲状旁腺功能减退症(PHP)是一种罕见的遗传性疾病,由 GNAS 基因下调导致刺激性 G 蛋白(Gsα)信号受损引起。由此产生的激素异常可通过激素替代疗法治疗,但该疾病的其他方面,如早发性肥胖和矮身材,尚无有效治疗方案。Gsα 信号对于垂体、甲状腺、性腺、肾近端小管和下丘脑的正常激素功能至关重要。虽然许多由此产生的激素缺乏可通过激素替代疗法(HRT)治疗,但 HRT 对严重早发性肥胖和矮身材(PHP 表型的主要特征)并非有效疗法。因此,本临床试验的目的是测试茶

【主题与分类】

主题标签:Pseudohypoparathyroidism、Albright Hereditary Osteodystrophy、Pseudohypoparathyroidism Type 1a。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04551170

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    • 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

疾病:假性甲状旁腺功能减退症、Albright遗传性骨营养不良、假性甲状旁腺功能减退症1a型。假性甲状旁腺功能减退症(PHP)是一种罕见的遗传性疾病,由GNAS基因下调导致刺激性G蛋白(Gsα)信号传导受损所致。由此产生的激素异常可通过激素替代疗法治疗,但该病的其他方面,如早发性肥胖和身材矮小,尚无有效的治疗选择。Gsα信号传导对垂体、甲状腺、性腺、肾近端小管和下丘脑的正常激素功能至关重要。虽然由此产生的许多激素缺乏可通过激素替代疗法(HRT)治疗,但HRT对严重的早发性肥胖和身材矮小无效,而这两者是PHP表型的主要特征。因此,本临床试验的目的是检验旨在纠正PHP患儿Gsα依赖性受体功能的上游治疗的有效性。Gsα偶联受体信号级联始于环磷酸腺苷(cAMP)的增加,而cAMP会被磷酸二酯酶(PDE)迅速降解。

PDE抑制剂通过降低降解速率来延长cAMP信号传导。鉴于PHP患者的cAMP生成减少但并未完全缺失,研究者旨在检验以下假设:PDE抑制剂茶碱将通过改善Gsα偶联受体信号传导,降低PHP患儿的体重指数(BMI)、减缓骨骺闭合速率并减轻激素抵抗。研究者将开展一项为期52周的随机、安慰剂对照的茶碱临床试验,受试者为PHP患儿。茶碱是一种非选择性PDE抑制剂,已有仿制药上市,且在儿科患者中具有长期使用历史,使其成为用于PHP青少年重定位的理想药物。此外,茶碱的药代动力学已充分明确,血清药物浓度易于测定。我们的主要结局是BMI变化。次要结局指标包括

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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