甲状腺激素治疗退伍军人非酒精性脂肪性肝炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为甲状腺激素治疗退伍军人非酒精性脂肪性肝炎。源站描述指出,NASH 是非酒精性脂肪性肝病中进展性较强的一类,已成为全球性流行病和美国最常见的慢性肝病,与肥胖及 2 型糖尿病密切相关,并可进展为肝硬化和肝癌;退伍军人群体中 NASH 患病率似乎高

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clinicaltrials
浏览 7
蛋白质Nonalcoholic SteatohepatitisLiver Fibrosis
Thyroid Hormone for Treatment of Nonalcoholic Steatohepatitis in Veterans

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

甲状腺激素治疗退伍军人非酒精性脂肪性肝炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为甲状腺激素治疗退伍军人非酒精性脂肪性肝炎。源站描述指出,NASH 是非酒精性脂肪性肝病中进展性较强的一类,已成为全球性流行病和美国最常见的慢性肝病,与肥胖及 2 型糖尿病密切相关,并可进展为肝硬化和肝癌;退伍军人群体中 NASH 患病率似乎高于一般美国人群,疾病负担沉重。目前推荐的治疗仅限于增加体力活动和减少热量摄入等生活方式干预,效果有限,因此亟需有效疗法(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非酒精性脂肪性肝炎、肝纤维化。非酒精性脂肪性肝炎(NASH)是非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)病理谱中具有侵袭性的一部分,已演变为世界范围的流行病,并且是美国最常见的慢性肝病。NASH 与肥胖及 2 型糖尿病密切相关,可能进展为肝硬化和肝癌。令人不安的是,NASH 的患病率在退伍军人群体中似乎高于一般美国人群。因此,NASH 给退伍军人带来了沉重负担。尽管 NASH 已被公认为重大公共卫生问题,目前仅推荐以增加体力活动和减少热量摄入为目标的生活方式调整作为治疗手段,且效果有限。因此,亟需有效的 NASH 疗法。本研究的目标是

【主题与分类】

主题标签:Nonalcoholic Steatohepatitis、Liver Fibrosis。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05526144

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数据说明

疾病:非酒精性脂肪性肝炎、肝纤维化。非酒精性脂肪性肝炎(NASH)是非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)病理谱中一种侵袭性较强的类型,现已在全球范围内流行,并且是美国最常见的慢性肝病。NASH与肥胖及2型糖尿病密切相关,并可能进展为肝硬化和肝癌。令人担忧的是,与普通美国人群相比,退伍军人群体中NASH的患病率似乎更高。因此,NASH给退伍军人带来了沉重的负担。尽管NASH已被公认为一个重大的公共卫生问题,但目前仅推荐以增加体力活动和减少热量摄入为目标的生活方式干预作为治疗手段,且效果有限。因此,迫切需要针对NASH的有效疗法。

本研究的目标是检验对经活检证实患有NASH的退伍军人施用低剂量甲状腺激素,以滴定剂量(每日25、50或75微克)维持甲状腺功能在正常范围内(TSH等于或高于0.47 mIU/L),是否能够导致NASH的组织学改善,以非酒精性脂肪性肝病评分(NAS)的显著降低来衡量。假设是低剂量甲状腺激素通过增加线粒体三功能蛋白(MTP)——脂肪酸氧化循环中的关键酶——所介导的肝脏线粒体脂肪酸氧化,从而导致NASH的组织学改善。在包括退伍军人在内的人体受试者中进行的初步临床研究支持NASH中脂肪酸氧化降低。此外,临床前体内动物研究和体外细胞培养研究支持低剂量甲状腺激素能够有效增加线粒体脂肪酸氧化并逆转NAFLD。在一项随机双盲安慰剂对照临床试验中,将招募甲状腺水平正常且经活检证实患有NASH的退伍军人,并随机分配接受52周的活性治疗(低剂量左甲状腺素,每日25、50或75微克)或安慰剂对照

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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