乳腺癌女性褪黑素补充与运动方案

乳腺癌是全球女性主要癌症,年新增近140万,西班牙2.7万。肿瘤治疗可致肌肉退化、疲劳、身体功能与有氧能力下降、生活质量恶化,体力活动或为有益非药物策略

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Melatonin Supplementation and Exercise Program in Breast Cancer Women

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创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

乳腺癌女性褪黑素补充与运动方案

乳腺癌是全球女性主要癌症,年新增近140万,西班牙2.7万。肿瘤治疗可致肌肉退化、疲劳、身体功能与有氧能力下降、生活质量恶化,体力活动或为有益非药物策略。褪黑素具昼夜节律调节、抗氧化、抗炎、抗癌及抗雌激素等作用。本研究在老年女性乳腺癌运动训练项目中,分析补充4 g/天褪黑素10周对肌肉损伤、激素、抗氧化、身体表现及人体测量等的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:女性乳腺癌、老年人、运动训练方案。 引言:乳腺癌(BC)仍是女性中最常见的癌症,全球每年新发病例近140万例,西班牙为27,000例。然而,日益有效的肿瘤治疗也可带来诸多不良反应,如肌肉退化、疲劳、身体功能及有氧能力下降,以及生活质量恶化。从这个意义上说,身体活动(PA)似乎是一种值得关注的非药物策略,可减轻这些严重并发症,并可能对乳腺癌女性有益。褪黑素(N-乙酰-5-甲氧基色胺)是一种具有多效性生物作用的吲哚类化合物,可调节昼夜节律,并具有抗氧化、抗炎、免疫刺激、心脏保护、抗糖尿病、抗肥胖、神经保护和抗衰老作用。此外,近年来许多研究描述了褪黑素在癌症预防和发生发展中的关键作用。其一般抗癌机制包括表观遗传控制、细胞增殖调节、细胞周期调控、凋亡诱导和端粒酶抑制。褪黑素还具有抗雌激素活性,这在激素依赖性肿瘤中尤为重要,可调节雌激素受体的表达和反式激活,并调节参与雌激素局部合成的酶。尽管有上述所有特性,褪黑素在日常临床实践中的应用仍非常有限,需要更多研究来更好地确定这种激素在针对不同类型癌症的肿瘤学临床应用中的作用。 目的:分析连续10周每日补充4 g褪黑素对以下指标的影响:肌肉损伤(CK和LDH)、激素反应(雌二醇、睾酮、皮质醇及睾酮/皮质醇比值)、抗氧化能力(BAP和d-ROMs)、Exerkins(鸢尾素和Sestrin 2)、体能表现(握力、RPE和SPPB)、人体测量学指标(体重、BMI和脂肪量)以及WHOQ

【主题与分类】

主题标签:Female Breast Cancer、Older Adults、Exercise Trainning Progrmam。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06696378

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数据说明

条件:女性乳腺癌、老年人、运动训练方案。
引言:乳腺癌(BC)仍是女性中最常见的癌症,全球每年新发病例近140万例,西班牙为27,000例。然而,日益有效的肿瘤治疗也可带来诸多不良反应,如肌肉退化、疲劳、身体功能及有氧能力下降,以及生活质量恶化。从这个意义上说,身体活动(PA)似乎是一种值得关注的非药物策略,可减轻这些严重并发症,并可能对乳腺癌女性有益。褪黑素(N-乙酰-5-甲氧基色胺)是一种具有多效性生物作用的吲哚类化合物,可调节昼夜节律,并具有抗氧化、抗炎、免疫刺激、心脏保护、抗糖尿病、抗肥胖、神经保护和抗衰老作用。此外,近年来许多研究描述了褪黑素在癌症预防和发生发展中的关键作用。其一般抗癌机制包括表观遗传控制、细胞增殖调节、细胞周期调控、凋亡诱导和端粒酶抑制。褪黑素还具有抗雌激素活性,这在激素依赖性肿瘤中尤为重要,可调节雌激素受体的表达和反式激活,并调节参与雌激素局部合成的酶。尽管有上述所有特性,褪黑素在日常临床实践中的应用仍非常有限,需要更多研究来更好地确定这种激素在针对不同类型癌症的肿瘤学临床应用中的作用。
目的:分析连续10周每日补充4 g褪黑素对以下指标的影响:肌肉损伤(CK和LDH)、激素反应(雌二醇、睾酮、皮质醇及睾酮/皮质醇比值)、抗氧化能力(BAP和d-ROMs)、Exerkins(鸢尾素和Sestrin 2)、体能表现(握力、RPE和SPPB)、人体测量学指标(体重、BMI和脂肪量)以及WHOQ

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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