美国印第安人糖尿病肾病机制

本方案研究氯沙坦对美洲印第安人2型糖尿病合并糖尿病肾病进展的长期影响,寻找血清和尿液中糖尿病终末器官损伤候选生物标志物及可干预机制

National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK)National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK)
clinicaltrials
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基因组分类Nervous SystemDiabetic Kidney DiseaseDiabetes Mellitus, Type 2
Mechanisms of Diabetic Kidney Disease in American Indians

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

美国印第安人糖尿病肾病机制

本方案研究氯沙坦对美洲印第安人2型糖尿病合并糖尿病肾病进展的长期影响,寻找血清和尿液中糖尿病终末器官损伤候选生物标志物及可干预机制。邀请既往6年随机临床试验参与者及其患2型糖尿病的一级亲属,每年测肾小球滤过率和肾血浆流量,评估周围和自主神经,明确糖尿病神经病变与肾病关联。初访肾活检,部分对象5年后二次活检,组织行形态计量、基因表达和表观遗传分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:神经系统、糖尿病肾病、2型糖尿病。本方案旨在研究血管紧张素受体阻滞剂氯沙坦治疗对美国印第安人2型糖尿病患者糖尿病肾病进展的长期影响。本方案的数据还将用于指导寻找血清和尿液中糖尿病终末器官损伤的候选生物标志物,并识别可能适合新治疗策略的糖尿病肾病机制。既往根据方案 OH95-DK-N037 参加为期6年随机临床试验的所有参与者及其患有2型糖尿病的一级亲属将被邀请参加。本方案的参与者将每年接受肾脏清除率研究,以测量肾小球滤过率和肾血浆流量,除非他们已经发生肾衰竭。每次访视时,我们还将进行周围神经系统和自主神经系统检查,以确定该队列中糖尿病神经病变的发生频率、严重程度和进展速度,并识别糖尿病肾病与糖尿病神经病变之间的关联。我们还将在初次访视时进行肾活检。对于在临床试验期间曾接受过研究性肾活检的受试者,我们将检查自其在临床试验结束时最后一次肾活检以来发生的结构改变程度。一级亲属以及在临床试验中入组但未作为该试验一部分接受研究性肾活检的受试者,将被邀请在随访5年后接受第二次肾活检。这些活检的组织将接受形态计量学检查以及区室特异性基因表达和表观遗传谱分析。部分参与者可能在不同时间接受小钻孔皮肤活检,用于评估表皮内神经纤维密度或进行成纤维细胞培养。用于成纤维细胞培养的皮肤活检仅进行一次,除非培养失败,在这种情况下,参与者可能会被邀请

【主题与分类】

主题标签:Nervous System、Diabetic Kidney Disease、Diabetes Mellitus, Type 2。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01878045

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数据说明

条件:神经系统、糖尿病肾病、2型糖尿病。本方案旨在探究血管紧张素受体阻滞剂氯沙坦治疗对美洲印第安2型糖尿病患者糖尿病肾病进展的长期影响。本方案的数据还将用于指导寻找血清和尿液中糖尿病终末器官损害的候选生物标志物,并识别可能适合新治疗策略的糖尿病肾病机制。所有先前参与OH95-DK-N037方案下为期6年的随机临床试验的参与者及其患有2型糖尿病的一级亲属将被邀请参加。本方案的参与者将每年进行肾脏清除率研究,以测量肾小球滤过率和肾血浆流量,除非他们已经发展为肾衰竭。每次访问时,我们还将进行外周和自主神经系统的测试,以确定该队列中糖尿病神经病变的频率、严重程度和进展速度,并识别糖尿病肾病与糖尿病神经病变之间的联系。

我们还将在初次访视时进行肾活检。对于那些在临床试验期间曾接受过既往研究性肾活检的人,我们将检查自其在临床试验结束时进行的上一次肾活检以来所发生的结构改变程度。一级亲属以及那些曾入组该临床试验、但未作为该试验的一部分接受研究性肾活检的人,将被邀请在随访5年后接受第二次肾活检。这些活检的组织将接受形态计量学检查以及区室特异性基因表达和表观遗传学分析。可能在一些参与者的不同时间点获取小钻孔皮肤活检,用于评估表皮内神经纤维密度或进行成纤维细胞培养。用于成纤维细胞培养的皮肤活检仅进行一次,除非培养失败,在这种情况下,参与者可能会被邀请

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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