局部5%烟酰胺预防移植受者皮肤癌的随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于器官移植受者这一高危人群的皮肤癌预防问题。源站描述指出,器官移植受者发生非黑色素瘤皮肤癌的风险至少是普通人群的50倍,且这类皮肤癌更具侵袭性,复发和转移率更高

Marissa LoblMarissa Lobl
clinicaltrials
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基因组预测Skin CancerCutaneous Squamous Cell Carcinoma (CSCC)Actinic Keratosis (AK)Organ Transplant Recipient
A Randomized Controlled Trial of Topical 5% Niacinamide for Skin Cancer Prevention in Transplant Recipients

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

局部5%烟酰胺预防移植受者皮肤癌的随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于器官移植受者这一高危人群的皮肤癌预防问题。源站描述指出,器官移植受者发生非黑色素瘤皮肤癌的风险至少是普通人群的50倍,且这类皮肤癌更具侵袭性,复发和转移率更高。移植受者的免疫抑制主要依赖霉酚酸酯、硫唑嘌呤、环孢素和他克莫司等药物,这些药物通过抑制免疫系统不同环节来防止移植物排斥,例如钙调神经磷酸酶抑制剂环孢素和他克莫司通过阻断白细胞介素-2(IL-2)的产生来抑制T细胞活化。该数据可用于研究局部5%烟酰胺在移植受者中预防皮肤癌的效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:皮肤癌、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)、光化性角化病(AK)、器官移植受者。背景、意义与初步研究:器官移植受者(OTRs)发生非黑色素瘤皮肤癌的风险至少是普通人群的50倍(Moloney等,2006)。OTRs中的这些皮肤癌也往往更具侵袭性,复发率和转移率更高(Martinez等,2003)。OTRs中的免疫抑制主要通过使用霉酚酸酯、硫唑嘌呤、环孢素和他克莫司等药物来实现。这些药物通过抑制免疫系统的不同组成部分来防止移植物排斥。例如,环孢素和他克莫司等钙调神经磷酸酶抑制剂通过阻断白细胞介素-2(IL-2)的产生来抑制T细胞活化,

【主题与分类】

主题标签:Skin Cancer、Cutaneous Squamous Cell Carcinoma (CSCC)、Actinic Keratosis (AK)、Organ Transplant Recipient。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07286318

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数据说明

疾病:皮肤癌、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)、光化性角化病(AK)、器官移植受者。背景、意义与初步研究 器官移植受者(OTRs)发生非黑色素瘤皮肤癌的风险至少是普通人群的50倍(Moloney等,2006)。OTRs中的这些皮肤癌也往往更具侵袭性,复发率和转移率更高(Martinez等,2003)。OTRs中的免疫抑制主要通过使用霉酚酸酯、硫唑嘌呤、环孢素和他克莫司等药物来实现。这些药物通过抑制免疫系统的各种成分来防止移植物排斥。例如,环孢素和他克莫司等钙调神经磷酸酶抑制剂通过阻断白细胞介素-2(IL-2)的产生来抑制T细胞活化,而IL-2是T细胞增殖的关键细胞因子。霉酚酸酯和硫唑嘌呤抑制嘌呤合成,从而减少淋巴细胞增殖。

这些免疫抑制药物虽能有效预防排斥反应,但也会损害DNA修复机制和免疫监视功能,增加恶性肿瘤风险,尤其是皮肤癌。烟酰胺(NAM),作为维生素B3的酰胺衍生物,已被研究其在降低皮肤癌发生率方面的潜在作用。在缺乏NAM的情况下暴露于紫外线(UV)辐射会导致细胞三磷酸腺苷(ATP)水平显著下降。研究表明,NAM通过维持细胞ATP水平,能增强DNA修复机制并减轻UV诱导的免疫抑制(Park等,2010)。在肿瘤发生过程中,维持ATP水平通常与促进抗肿瘤免疫反应相关,而细胞外腺苷(ADO)水平升高则常见于癌症中。外切核苷酸酶CD39催化细胞外ATP水解为细胞外ADO的限速步骤。Whitley等人(2021)的研究利用小鼠模型证明,皮肤上CD39的表达

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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