卵巢与睾丸再生治疗提升生育力研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于卵巢与睾丸的再生治疗以提升生育力,涉及性腺功能障碍、性腺衰竭、无精子症、睾酮缺乏及男性性腺功能减退等状况

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clinicaltrials
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医学影像Gonadal DysfunctionGonadal FailureAzoospermiaTestosterone DeficiencyStem CellsHypogonadism, Male
Fertility Enhancement Through Regenerative Treatment in Ovaries and Testes

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

卵巢与睾丸再生治疗提升生育力研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于卵巢与睾丸的再生治疗以提升生育力,涉及性腺功能障碍、性腺衰竭、无精子症、睾酮缺乏及男性性腺功能减退等状况。源站描述指出,性腺衰竭导致配子生成能力丧失与激素缺乏,常规激素替代疗法可缓解症状但无法恢复生育力,手术取精或取卵并非普遍成功且存在出血、感染等风险,因此临床正在探索干细胞疗法等侵入性更小的替代方案。数据可用于相关疾病与再生治疗研究的检索与参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:性腺功能障碍、性腺衰竭、无精子症、睾酮缺乏、干细胞、男性性腺功能减退。背景与理由:睾丸和卵巢功能衰竭,常被称为“性腺衰竭”,发生于睾丸或卵巢丧失产生配子的能力时。两者均导致生育力下降和激素缺乏,显著影响个体的健康与生活质量。激素替代疗法(HRT)等常规治疗有助于缓解症状,但不能恢复生育力。手术方案(睾丸取精、超声引导下取卵)对部分患者有帮助。然而,它们并非一致成功 11。手术(睾丸活检)始终存在出血或感染等风险,且缺乏成功保证 12。临床医生正在探索侵入性更小的替代方案,如基于干细胞的疗法,inc

【主题与分类】

主题标签:Gonadal Dysfunction、Gonadal Failure、Azoospermia、Testosterone Deficiency、Stem Cells、Hypogonadism, Male。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06841328

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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:性腺功能障碍、性腺衰竭、无精子症、睾酮缺乏、干细胞、性腺功能减退症、男性。背景与依据:睾丸和卵巢衰竭,通常称为“性腺衰竭”,发生于睾丸或卵巢丧失产生配子的能力时。两者均导致生育力下降和激素缺乏,严重影响个体的健康和生活质量。常规治疗如激素替代疗法(HRT)有助于缓解症状,但不能恢复生育力。手术选择(睾丸精子提取、超声引导下取卵)对部分患者有帮助。然而,这些方法并非普遍成功11。手术(睾丸活检)始终存在出血或感染等风险,且缺乏成功的保证12。临床医生正在探索创伤更小的替代方案,如基于干细胞的疗法,包括脂肪来源干细胞(ADSCs)和外泌体。

干细胞或干细胞来源的外泌体治疗为恢复性腺功能提供了一种有前景的再生医学方法,其通过促进组织修复、刺激卵泡生成或精子生成、调节激素平衡以及改善睾丸或卵巢功能衰竭个体的整体生殖潜能来发挥作用。本研究评估了经性腺内(睾丸或卵巢)注射干细胞或干细胞来源的外泌体,对常规治疗无应答的睾丸和卵巢功能衰竭患者的安全性和有效性。脂肪来源干细胞(ADSC)疗法已在卵巢功能不全和早发性卵巢功能衰竭(POF)等相关疾病中进行了人体研究6,在修复受损组织和改善激素功能方面显示出令人鼓舞的结果,早期取得的成功为其潜在应用带来了希望。由于宗教和法律限制,阿联酋不允许使用供体精子和卵子13,因此这项研究在阿联酋具有更加重要的意义。在阿联酋测试ADSC疗法治疗性腺功能衰竭的安全性和长期疗效,可能为面临这一困境的个体提供一种突破性的、文化上适宜的解决方案。

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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