音乐治疗暴露调控手术疼痛的转录通路(TRANSPOSE)

TRANSPOSE 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹部肿瘤手术患者的疼痛、压力与焦虑管理,涉及胃癌、胰腺癌、胆管癌、肝癌和腹膜癌等手术人群

Case Comprehensive Cancer CenterCase Comprehensive Cancer Center
clinicaltrials
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基因组SurgeryStomach CancerPancreas CancerBile Duct CancerLiver CancerPeritoneal Cancer
TRANScriptional Pathways Of Surgical Pain Modulated by Music Therapy Exposure (TRANSPOSE)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

音乐治疗暴露调控手术疼痛的转录通路(TRANSPOSE)

TRANSPOSE 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹部肿瘤手术患者的疼痛、压力与焦虑管理,涉及胃癌、胰腺癌、胆管癌、肝癌和腹膜癌等手术人群。该数据集关注非药物干预,尤其是音乐辅助放松与意象(MARI),其结合现场音乐与引导式放松、呼吸和意象,并可个性化录制供参与者后续使用。既往研究提示接受姑息治疗者体验 MARI 后疼痛减轻。该数据可用于探索音乐治疗暴露对手术疼痛相关转录通路的影响,支持肿瘤手术症状管理与机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:手术、胃癌、胰腺癌、胆管癌、肝癌、腹膜癌。接受腹部癌症手术的人常经历高水平的疼痛、压力和焦虑。术后管理这些症状很困难。人们常需要强效药物缓解疼痛,并可能伴有其他合并症和伴随手术的焦虑。需要非药物方法,如音乐治疗(MT)。音乐辅助放松与意象(MARI)将现场音乐与引导式放松、呼吸和意象相结合。MARI 可根据个人偏好进行个性化。MARI 也可现场录制,以便将录音交给参与者之后使用。在研究人员先前进行的一项研究中,接受姑息治疗的人报告在体验 MARI 后疼痛减轻。在另一项研究中,发现 MARI 更 li

【主题与分类】

主题标签:Surgery、Stomach Cancer、Pancreas Cancer、Bile Duct Cancer、Liver Cancer、Peritoneal Cancer。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07653594

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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:手术、胃癌、胰腺癌、胆管癌、肝癌、腹膜癌。接受腹部癌症手术的人常常经历高水平的疼痛、压力和焦虑。术后管理这些症状颇为困难。人们往往需要强效药物来缓解疼痛,并可能伴有其他合并症及手术带来的焦虑。因此,需要非药物方法,如音乐疗法(MT)。音乐辅助放松与想象(MARI)将现场音乐与引导放松、呼吸和想象相结合。MARI可以根据个人偏好进行个性化调整。MARI还可以现场录制,以便将录音提供给参与者后续使用。在研究人员先前进行的一项研究中,接受姑息治疗的人在体验MARI后报告疼痛减轻。在另一项研究中,与单独的传统MT相比,MARI更有可能导致疼痛大幅减轻。尽管有多项研究支持音乐干预(如MARI和MT)在解决术后疼痛方面的有效性,但其生物学机制尚不完全清楚。

功能基因组科学的最新进展为理解转录组机制提供了机会。这些方法已被应用于身心疗法、娱乐性音乐制作(RMM)和音乐聆听。然而,它们尚未被应用于音乐治疗(MT)。先前的一项研究表明,与对照组相比,RMM导致一组健康志愿者中应激诱导的免疫反应相关遗传标记减少。在一项类似的研究中,患有心血管疾病的成年人在接受RMM后也显示出遗传标记的变化。然而,迄今为止,尚无研究探讨经历急性术后疼痛的医疗人群中基因表达与疼痛之间的关系。鉴于接受腹部癌症手术的人常经历严重疼痛,该人群非常适合研究MT影响急性疼痛的机制。

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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