皮肤型红斑狼疮深度表型分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦皮肤型红斑狼疮(CLE)的深度表型分析。CLE 是一种罕见但负担沉重的自身免疫性疾病,涵盖 ACLE、SCLE、ICLE(即 LET)和 CCLE 等亚型,各亚型在皮损形态和组织病理上存在差异,但疾病分层常面临挑战

Centre for Human Drug Research, NetherlandsCentre for Human Drug Research, Netherlands
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Cutaneous Lupus Erythematosus
Deep Phenotyping of Cutaneous Lupus Erythematosus

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

皮肤型红斑狼疮深度表型分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦皮肤型红斑狼疮(CLE)的深度表型分析。CLE 是一种罕见但负担沉重的自身免疫性疾病,涵盖 ACLE、SCLE、ICLE(即 LET)和 CCLE 等亚型,各亚型在皮损形态和组织病理上存在差异,但疾病分层常面临挑战。目前对其发病机制和病理生理的认识不断增长,但仍有许多未知。现有概念认为,遗传背景易感者在紫外线等因素触发下,导致细胞应激并最终引起角质形成细胞释放 DNA 成分,进而激活 TLR 依赖和非依赖的炎症通路。该数据可用于 CLE 亚型分层与机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:皮肤型红斑狼疮。皮肤型红斑狼疮(CLE)是一种罕见但负担沉重的自身免疫性疾病,包括多种亚型,如急性皮肤型 LE(ACLE)、亚急性皮肤型 LE(SCLE)、间歇性皮肤型 LE(ICLE),即肿胀性狼疮(LET)和慢性皮肤型 LE(CCLE)。这些亚型在皮损形态和组织病理学上有所不同,但疾病分层往往是一项挑战。关于 CLE 发病机制和病理生理学所涉及机制的知识正在增长,但仍有许多未知。目前关于该疾病发病的概念包括:遗传背景易感 CLE,并由紫外线等因素触发,导致细胞应激,并最终导致角质形成细胞释放 DNA 成分(Fetter et al., 2022)。Toll 样受体(TLR)依赖性和 TLR 非依赖性炎症的激活

【主题与分类】

主题标签:Cutaneous Lupus Erythematosus。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06411106

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:皮肤型红斑狼疮。皮肤型红斑狼疮(CLE)是一种罕见但负担沉重的自身免疫性疾病,包括多种亚型,如急性皮肤型红斑狼疮(ACLE)、亚急性皮肤型红斑狼疮(SCLE)、间歇性皮肤型红斑狼疮(ICLE),即肿胀性红斑狼疮(LET)和慢性皮肤型红斑狼疮(CCLE)。这些亚型在皮损形态学和组织病理学上有所不同,但疾病分层往往是一项挑战。关于CLE发病机制和病理生理学所涉及机制的认识正在不断增加,但仍有许多未知之处。目前关于该病发病的概念包括:遗传背景使个体易患CLE,并由紫外线等因素触发,从而导致细胞应激,最终导致角质形成细胞中DNA成分的释放(Fetter等,2022)。Toll样受体(TLR)依赖性和TLR非依赖性炎症信号级联的激活导致多种细胞因子表达增加,尤其是I型干扰素(IFN)。

I型干扰素通过JAK-STAT通路介导促炎趋化因子表达增加,导致免疫细胞募集、细胞因子释放以及先天免疫通路的慢性再激活。对该疾病发病机制的研究发现已促成多种靶向疗法的开发,目前这些疗法正在临床试验中接受研究。然而,鉴于选择性IFN抗体在临床试验中的疗效有限(Kalunian等,2016)(Khamashta等,2016)(Werth等,2017),阻断一条重要通路可能不足以降低疾病活动度。目前仅有少数CLE生物标志物得到验证并广泛应用于临床实践(Zhu等,2021)。I型干扰素诱导蛋白可潜在用于评估SCLE和CDLE的疾病严重程度(Braunstein等,2013)。此外,CLE患者补体水平低可能与预后不良及发展为系统性疾病的风险增加有关(Vera等,2010)(Vera等,2010)。

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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