ADPKD中的肾脏氧耗、胰岛素敏感性与每日热量限制

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦常染色体显性多囊肾病(ADPKD)中每日热量限制(DCR)对肾脏氧化代谢与胰岛素敏感性的影响

University of Colorado, DenverUniversity of Colorado, Denver
clinicaltrials
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医学影像回归Autosomal Dominant Polycystic Kidney
Renal Oxygen Consumption, Insulin Sensitivity, and Daily Caloric Restriction in ADPKD

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

ADPKD中的肾脏氧耗、胰岛素敏感性与每日热量限制

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦常染色体显性多囊肾病(ADPKD)中每日热量限制(DCR)对肾脏氧化代谢与胰岛素敏感性的影响。研究纳入 DCR 组(n=10)与对照组(n=10),在基线(BSL)和 2 年时,通过 11C-acetate PET 扫描评估肾脏氧化代谢,并通过高胰岛素-正葡萄糖钳夹评估胰岛素敏感性,依托一项正在进行的 R01 资助试验(NCT04907799)。数据可用于分析超重与肥胖表型、热量限制、体重变化与 ADPKD 疾病进展之间的关系,支持代谢与营养相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:常染色体显性多囊肾。常染色体显性多囊肾病(ADPKD)是最常见的遗传性进行性肾脏疾病。超重和肥胖表型与早期 ADPKD 的疾病进展相关。每日热量限制(DCR,从基线体重维持需求每日限制 34%)可能有助于减重并最终减缓 ADPKD 疾病进展。通过 DCR 减重可能引起肾脏氧化代谢和胰岛素敏感性的改变,从而影响 ADPKD 疾病进展。本研究旨在通过 11C-acetate PET 扫描方案评估肾脏氧化代谢,并通过高胰岛素-正葡萄糖钳夹评估胰岛素敏感性,依托一项正在进行的 R01 资助试验(NCT04907799),在 DCR 组(n=10)与对照组(n=10)中于基线(BSL)和 2 年时进行。该研究将利用临床结局测量

【主题与分类】

主题标签:Autosomal Dominant Polycystic Kidney。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06496542

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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:常染色体显性多囊肾。常染色体显性多囊肾病(ADPKD)是最常见的遗传性进行性肾脏疾病。超重和肥胖表型与早期ADPKD的疾病进展相关。每日热量限制(DCR,相对于基线体重维持需求每日限制34%)可能有助于减轻体重,并最终减缓ADPKD疾病进展。通过DCR减轻体重可能导致肾脏氧化代谢和胰岛素敏感性发生变化,从而影响ADPKD疾病进展。本研究旨在利用一项正在进行的R01资助试验(NCT04907799),在DCR组(n=10)与对照组(n=10)中,于基线(BSL)和2年时,通过11C-乙酸PET扫描方案评估肾脏氧化代谢,并通过高胰岛素-正常血糖钳夹评估胰岛素敏感性。本研究将利用母试验中进行的临床结局指标来实现以下新的目标:目标1:比较ADPKD成人患者在BSL和2年时的肾脏氧化代谢和胰岛素敏感性。

目标2:明确2年内肾脏氧化代谢变化、胰岛素敏感性、肾脏总体积及体重之间的关系。目前,通过DCR减重是否会影响肾脏能量消耗和底物利用尚不清楚。

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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