通过免疫性血小板减少性紫癜与幼年狼疮研究自身免疫早期阶段
该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦免疫性血小板减少性紫癜(ITP)与系统性红斑狼疮(SLE)相关的自身免疫早期机制研究

基本信息
资源简介
通过免疫性血小板减少性紫癜与幼年狼疮研究自身免疫早期阶段
该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦免疫性血小板减少性紫癜(ITP)与系统性红斑狼疮(SLE)相关的自身免疫早期机制研究。源站描述指出,自身免疫病发展需数年,SLE 中抗核抗体(ANA)在发病前数年出现,但人类早期机制难以识别,因多数患者样本在诊断时获取。研究者假设儿童 ITP 为理解自身免疫初始机制提供独特模型:患儿存在导致抗血小板抗体产生的共同免疫系统功能障碍,但免疫系统耐受丧失的病程与程度高度异质,75% 至 80% 的病例疾病呈短暂性。数据可用于探索自身免疫早期预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:免疫性血小板减少性紫癜(ITP)、系统性红斑狼疮(SLE)。自身免疫病(AID)的发展需要数年时间。在系统性红斑狼疮(SLE)中,抗核抗体(ANA)在疾病发病前数年出现。然而,在人类中识别自身免疫的早期机制很困难,因为大多数患者的样本是在诊断时获得的。研究者假设儿童免疫性血小板减少性紫癜(ITP)为理解导致自身免疫的初始机制提供了独特模型。ITP 患儿存在导致抗血小板抗体产生的共同免疫系统功能障碍。然而,尽管存在这种推测的共同功能障碍,免疫系统耐受丧失的病程和程度非常异质:该疾病在 75% 至 80% 的病例中是短暂的
【主题与分类】
主题标签:Immune Thrombocytopenic Purpura ( ITP )、Systemic Lupus Erythematosus (SLE)。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07680010
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07680010
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:免疫性血小板减少性紫癜(ITP)、系统性红斑狼疮(SLE)。自身免疫性疾病(AID)的发展需要数年时间。在系统性红斑狼疮(SLE)中,抗核抗体(ANA)在疾病发作前数年即出现。然而,在人类中识别自身免疫的早期机制较为困难,因为大多数患者的样本是在诊断时获取的。研究者假设,儿童免疫性血小板减少性紫癜(ITP)为理解导致自身免疫的初始机制提供了一个独特的模型。患有ITP的儿童存在共同的免疫系统功能障碍,导致抗血小板抗体的产生。然而,尽管存在这种推测的共同功能障碍,免疫系统耐受性丧失的病程和程度却高度异质:75%至80%的病例疾病为一过性,而15%至20%的ITP儿童具有ANA,其病程通常为持续性或慢性。这一血液学AID亚组——ITP ANA+儿童——符合更广泛形式AID的标准:狼疮前期。
研究者近期已表明,这些狼疮前期/ITP-ANA+患儿中有16%在中位3.8年内进展为完全性SLE。为何部分患儿表现为一过性或持续性ITP?局限性或系统性ITP?研究者旨在描述ITP ANA-(一过性或持续性)、ITP ANA+(狼疮前期状态,一过性或持续性)患儿以及SLE患者(按定义即为持续性)在诊断时所涉及的共同和/或独特免疫通路。在这项探索性、前瞻性、双中心队列研究中,研究者将在36个月内纳入70例新诊断的ITP患儿和20例新诊断的SLE患儿,对ITP-ANA-和SLE患儿进行3个月随访,对ITP-ANA+患儿进行48个月随访。ANA阳性将定义为滴度≥1/160。将在入组时和3个月时采集血样(生物样本采集),此后对ITP-ANA+患儿每6个月采集一次。ITP st
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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