Polypodium Leucotomos 预防皮肤癌及其癌前病变的试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Polypodium leucotomos 在预防皮肤癌及其癌前病变中的试验,涉及光化性角化病、角化病与皮肤肿瘤

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clinicaltrials
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基因组预测Keratosis, ActinicKeratosisSkin Neoplasms
A Trial of Polypodium Leucotomos in Preventing Skin Cancer and Its Precursors

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

Polypodium Leucotomos 预防皮肤癌及其癌前病变的试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Polypodium leucotomos 在预防皮肤癌及其癌前病变中的试验,涉及光化性角化病、角化病与皮肤肿瘤。源站描述指出,Polypodium leucotomos 是一种热带蕨类,其提取物在动物和人体模型中显示光保护作用,并已作为非处方膳食补充剂上市;PLE 在实验室、动物和临床研究中表现出强抗氧化作用,可清除自由基和活性氧,减轻紫外线诱导的损伤,口服可减少日晒伤细胞和 DNA 损伤并抑制光敏化,且耐受性良好。该数据可用于皮肤癌预防相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:光化性角化病、角化病、皮肤肿瘤。Polypodium leucotomos 是一种热带蕨类,其提取物在动物和人体模型中已显示出光保护作用,目前作为非处方膳食补充剂上市。Polypodium leucotomos 提取物(PLE)已在实验室、动物和临床研究中被证明是一种强效抗氧化剂,通过清除自由基和活性氧来帮助减轻紫外线诱导的损伤。在人体研究中,口服 PLE 已被证明可显著减少紫外线诱导的日晒伤细胞数量和 DNA 损伤,并抑制光敏化。重要的是,PLE 似乎耐受性极好,未报告严重不良副作用。PLE 已在众多试验中针对多种疾病进行研究,包括皮肤疾病。临床研究中已使用高达每天 1200 毫克的剂量

【主题与分类】

主题标签:Keratosis, Actinic、Keratosis、Skin Neoplasms。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02813902

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02813902

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    • 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

条件:光化性角化病、角化病、皮肤肿瘤。水龙骨是一种热带蕨类植物,其提取物已在动物和人类模型中显示出光保护作用,目前作为非处方膳食补充剂出售。水龙骨提取物(PLE)已在实验室、动物和临床研究中被证明是一种有效的抗氧化剂,通过清除自由基和活性氧来帮助减轻紫外线引起的损伤。在人体研究中,口服PLE已被证明能显著减少紫外线引起的晒伤细胞数量和DNA损伤,并抑制光敏化。重要的是,PLE似乎耐受性极好,没有严重的不良副作用报告。PLE已在众多试验中针对许多病症进行了研究,包括皮肤病。临床研究中使用的剂量高达每天1200毫克,尽管预防日晒损伤的剂量通常在每天480毫克左右。迄今为止,尚未有严重不良效应明确归因于PLE的使用(这种高耐受性是人们对PLE临床使用产生浓厚兴趣的原因之一)。

口服其他蕨类植物,如欧洲水龙骨,与低血压和心率增快有关。从理论上讲,PLE也可能出现类似的副作用。

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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