Dasatinib与Quercetin治疗纤维化非酒精性脂肪性肝病

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Dasatinib与Quercetin治疗纤维化非酒精性脂肪性肝病,本站归类于肿瘤/肝癌

Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)
clinicaltrials
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其他预测NAFLDNASH With FibrosisLiver Fibrosis
Dasatinib and Quercetin to Treat Fibrotic Non-alcoholic Fatty Liver Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Dasatinib与Quercetin治疗纤维化非酒精性脂肪性肝病

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Dasatinib与Quercetin治疗纤维化非酒精性脂肪性肝病,本站归类于肿瘤/肝癌。源站描述涉及NAFLD、伴纤维化的NASH及肝纤维化等状况,并给出NAFLD在西方国家的患病比例、从单纯性脂肪变性进展为NASH乃至肝硬化和肝细胞癌的风险,以及荷兰的患病人数估计与未来增长趋势,还提到心血管疾病是NAFLD患者的主要死因。数据可用于研究NAFLD相关纤维化及肝癌风险的预测与干预评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:NAFLD、伴纤维化的NASH、肝纤维化。非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)估计影响西方国家约25-30%的人口,现已成为全球慢性肝病的主要原因。NAFLD是一种进行性肝病,约30%的个体从单纯性脂肪变性进展为非酒精性脂肪性肝炎(NASH),后者可进一步进展为肝硬化和肝细胞癌。在荷兰,估计有250万人患有NAFLD,且由于肥胖和2型糖尿病患病率不断上升以及人口老龄化,这一数字预计在未来10年内增加50%。独立于其他心脏代谢疾病,心血管疾病是NAFLD个体的主要死因,其次是肝外恶性肿瘤和肝脏相关并发症。NAFLD resul

【主题与分类】

主题标签:NAFLD、NASH With Fibrosis、Liver Fibrosis。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05506488

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05506488

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据说明

疾病:非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、伴纤维化的非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肝纤维化。据估计,在西方国家,非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)影响约25-30%的人口,现已成为全球慢性肝病的首要病因。NAFLD是一种进行性肝病,约30%的个体从单纯性脂肪变性进展为非酒精性脂肪性肝炎(NASH),后者可进一步进展为肝硬化和肝细胞癌。在荷兰,估计有250万人患有NAFLD,且由于肥胖和2型糖尿病患病率不断上升以及人口老龄化,这一数字预计在未来10年内增加50%。独立于其他心血管代谢疾病,心血管疾病是NAFLD患者的主要死因,其次是肝外恶性肿瘤和肝脏相关并发症。NAFLD导致持续的医疗保健成本和经济损失,并降低健康相关生活质量。目前普遍认为,肝纤维化是NAFLD继发肝损伤的结果,并且是NAFLD患者肝脏相关死亡率和全因死亡率的主要预测因素。

纤维化的进展过程尚未被完全了解,且在不同个体之间差异显著。目前已确定若干纤维化进展的危险因素:年龄、高血压、肥胖和2型糖尿病。迄今为止,尚无任何治疗方法被证明能够成功靶向肝纤维化。因此,目前唯一可用的治疗选择是控制伴随的代谢性疾病,同时配合饮食和生活方式改变。遗憾的是,这不可避免地会导致多重用药,从而降低治疗依从性,并增加不良事件及与其他药物相互作用的风险。近年来,细胞衰老被认为是NAFLD及NAFLD相关肝纤维化发生和发展的一个因果因素。细胞衰老是衰老的标志之一。

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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