电刺激驱动的柔性针灸针治疗神经病理性疼痛

该数据集来自 NCBI GEO,标题为电刺激驱动的柔性针灸针治疗神经病理性疼痛,属于神经系统疾病分类。研究针对神经病理性疼痛临床治疗中疗效有限、不良反应明显的问题,开发了一种由电刺激驱动的柔性针灸针系统,利用螺纹针灸针将负载靶向脂质体的导电水凝胶精准递送至特定穴位,针体留置于皮下,从而精准引导经皮电

geo
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基因组分类GPL3514410114
GSE325893: Flexible acupuncture needle driven by electrical stimulation for the treatment of neuropathic pain

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

电刺激驱动的柔性针灸针治疗神经病理性疼痛

Flexible acupuncture needle driven by electrical stimulation for the treatment of neuropathic pain

该数据集来自 NCBI GEO,标题为电刺激驱动的柔性针灸针治疗神经病理性疼痛,属于神经系统疾病分类。研究针对神经病理性疼痛临床治疗中疗效有限、不良反应明显的问题,开发了一种由电刺激驱动的柔性针灸针系统,利用螺纹针灸针将负载靶向脂质体的导电水凝胶精准递送至特定穴位,针体留置于皮下,从而精准引导经皮电神经刺激至穴位并实现可控释放。数据集包含 1 个文件,样例为 GSE325893_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,平台为 GPL35144,可用于神经病理性疼痛机制与电针干预相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经病理性疼痛是一种由躯体感觉系统损伤或疾病导致的衰弱性疾病。其临床管理长期面临疗效有限和显著不良反应等挑战。电针通过抑制穴位 DRG 神经元中 TLR4 受体表达来调节炎症神经回路,从而缓解疼痛;然而,它存在缺乏标准化和重复性组织创伤等局限性。在本研究中,我们开发了一种由电刺激驱动的柔性针灸针系统。该系统利用螺纹针灸针将负载靶向脂质体的导电水凝胶精准递送至特定穴位。针体留置于皮下,能够精准引导经皮电神经刺激至穴位,同时实现可控释放

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL35144、10114。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE325893

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE325893

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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

神经病理性疼痛是一种由影响躯体感觉系统的损伤或疾病所导致的衰弱性疾病。其临床管理长期面临疗效有限和显著不良反应等挑战。电针通过抑制穴位DRG神经元中TLR4受体的表达,调节炎症性神经回路,从而缓解疼痛;然而,电针存在缺乏标准化和反复组织创伤等局限性。在本研究中,我们开发了一种由电刺激驱动的柔性针灸针系统。该系统利用螺纹针灸针将负载靶向脂质体的导电水凝胶精确递送至特定穴位。针灸针保留在皮下,能够将经皮电神经刺激精确引导至穴位,同时通过电响应水凝胶实现脂质体药物的控释。这促进了靶向神经元摄取以及随后沿轴突逆行运输至DRG。

体外实验表明,该系统调控NF-κB信号轴,显著抑制TNF-α、IL-1β和IL-6等关键炎症因子的表达,并将LPS诱导的PC12细胞凋亡率从14.88%降至7.7%。体内研究证实,该系统有效缓解CCI模型大鼠的疼痛,抑制TLR4受体表达,降低COX-2活性(p < 0.001),并降低血清中相关促炎细胞因子水平,通过调控TLR4/NF-κB信号通路实现疼痛缓解。综上所述,电刺激柔性针灸针系统为电针与药物治疗的联合应用提供了一种无创、精准、智能的新范式,为神经病理性疼痛的有效管理开辟了一条具有重要临床应用潜力的新途径。

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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