[11C]Acetate-PET 在 LAM 与 TSC 中的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕淋巴管肌瘤病(LAM)与结节性硬化症复合体(TSC)开展 [11C]Acetate-PET 可行性研究
![Feasibility of [11C]Acetate-PET in LAM and TSC](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/185993.jpg)
基本信息
资源简介
[11C]Acetate-PET 在 LAM 与 TSC 中的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕淋巴管肌瘤病(LAM)与结节性硬化症复合体(TSC)开展 [11C]Acetate-PET 可行性研究。LAM 是一种罕见的女性多系统疾病,以平滑肌肌动蛋白阳性 LAM 细胞弥漫增殖为特征,伴 TSC1 或 TSC2 抑癌基因失活突变,导致 mTORC1 持续激活;肺部表现为进行性囊性破坏、反复气胸和乳糜胸,肺外病变包括肾血管平滑肌脂肪瘤和淋巴管肌瘤。数据可用于探索该 PET 示踪在 LAM/TSC 中的成像可行性及相关代谢机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:淋巴管肌瘤病、结节性硬化症复合体。淋巴管肌瘤病(LAM)是一种罕见的女性多系统疾病,由平滑肌肌动蛋白阳性细胞(LAM 细胞)的弥漫性增殖构成,这些细胞携带 TSC1 或 TSC2 抑癌基因的失活突变。这些失活突变导致哺乳动物/机制性雷帕霉素靶蛋白复合物 1(mTORC1)的组成性激活,mTORC1 整合生长因子和营养信号以刺激细胞生长和代谢。肺 LAM 的特征是相关的肺实质进行性囊性破坏、反复气胸和乳糜性胸腔积液。LAM 的肺外增殖性病变包括肾血管平滑肌脂肪瘤和淋巴管肌瘤。LAM 可作为散发性疾病发生,其中 LAM 细胞携带 TSC1 或 T 的体细胞失活突变
【主题与分类】
主题标签:Lymphangioleiomyomatosis、Tuberous Sclerosis Complex。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05467397
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05467397
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:淋巴管肌瘤病、结节性硬化症复合体。淋巴管肌瘤病(LAM)是一种罕见的女性多系统疾病,表现为平滑肌肌动蛋白阳性细胞(LAM细胞)的弥漫性增殖,这些细胞携带TSC1或TSC2抑癌基因的失活突变。这些失活突变导致哺乳动物/机制性雷帕霉素靶蛋白复合物1(mTORC1)的组成性激活,mTORC1整合生长因子和营养信号以刺激细胞生长和代谢。肺LAM的特征是相关的进行性肺实质囊性破坏、复发性气胸和乳糜性胸腔积液。LAM的肺外增殖性病变包括肾血管平滑肌脂肪瘤和淋巴管肌瘤。LAM可作为散发性疾病发生,此时LAM细胞携带TSC1或TSC2基因的体细胞失活突变;也可发生于结节性硬化症复合体(TSC)女性患者中。雷帕霉素是一种FKBP12依赖性的mTORC1变构抑制剂,已获FDA批准用于治疗LAM和TSC相关的肾血管平滑肌脂肪瘤。
TSC和LAM的临床试验表明,使用雷帕霉素治疗12个月可诱导肾血管平滑肌脂肪瘤的反应并稳定肺功能。然而,当治疗中断时,肺功能下降和肿瘤生长会重新出现。敏感且特异的治疗反应和/或疾病进展生物标志物,包括肿瘤代谢活性生物标志物,将有助于LAM新型治疗药物的临床试验,并能够优化当前基于雷帕霉素的治疗方案。我们的临床前研究表明,使用基于PET的代谢成像可在TSC和LAM的临床前动物模型中检测到脂肪生成途径。拟议的研究旨在使用[11C]乙酸盐正电子发射断层扫描(PET)成像,对LAM患者的代谢活性及对雷帕霉素的反应进行定量和无创评估。
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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