阿片使用障碍药物治疗与光敏视网膜神经节细胞功能、睡眠及昼夜节律:治疗意义

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦阿片使用障碍(OUD)药物治疗与睡眠及昼夜节律的关系。源站描述指出,FDA 批准的美沙酮、丁丙诺啡和缓释纳曲酮三种药物虽用于治疗 OUD,但使用者常报告睡眠紊乱;视网膜神经节细胞表达 mu 阿片受体,参与非成像光感受与睡眠-觉醒的昼夜节律调节,

University of Alabama at BirminghamUniversity of Alabama at Birmingham
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图像Opioid Use DisorderSleep Disturbance
Medications for Opioid Use Disorder Photosensitive Retinal Ganglion Cell Function, Sleep, and Circadian Rhythms: Implications for Treatment

基本信息

模态
图像
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

阿片使用障碍药物治疗与光敏视网膜神经节细胞功能、睡眠及昼夜节律:治疗意义

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦阿片使用障碍(OUD)药物治疗与睡眠及昼夜节律的关系。源站描述指出,FDA 批准的美沙酮、丁丙诺啡和缓释纳曲酮三种药物虽用于治疗 OUD,但使用者常报告睡眠紊乱;视网膜神经节细胞表达 mu 阿片受体,参与非成像光感受与睡眠-觉醒的昼夜节律调节,临床前研究显示激活这些受体可降低对光的电生理反应,影响光夹带等关键功能。数据可用于研究 OUD 药物治疗对睡眠和昼夜节律的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阿片使用障碍、睡眠障碍。三种用于 OUD 的药物(MOUD)已获 FDA 批准并常规用于治疗 OUD:美沙酮、丁丙诺啡和缓释纳曲酮(XR-NTX)。然而,使用阿片类药物的人,包括那些被处方 MOUD 的人,报告睡眠紊乱。除大脑睡眠中枢外,mu 阿片受体(MORs)也在视网膜(包括人视网膜)中表达,具体表达于对非成像光感受至关重要的神经节细胞,包括对睡眠-觉醒行为的昼夜节律调节。临床前研究表明,激活这些内在光敏视网膜神经节细胞(ipRGCs)上的 MORs 会降低对光的电生理反应,影响 ipRGC 的关键功能,例如睡眠-觉醒行为和昼夜节律与光的同步(光夹带)、光诱导

【主题与分类】

主题标签:Opioid Use Disorder、Sleep Disturbance。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06104280

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    • 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:阿片类药物使用障碍,睡眠障碍。美国食品药品监督管理局(FDA)已批准三种用于治疗阿片类药物使用障碍(OUD)的药物(MOUD),并常规用于OUD治疗:美沙酮、丁丙诺啡和缓释纳曲酮(XR-NTX)。然而,使用阿片类药物的人群,包括那些被处方MOUDs的人,报告有睡眠紊乱。除大脑睡眠中枢外,μ阿片受体(MORs)也在视网膜(包括人视网膜)中表达,特别是在对非图像形成光感受至关重要的神经节细胞中,这些细胞参与睡眠-觉醒行为的昼夜节律调节。临床前研究表明,这些内在光敏视网膜神经节细胞(ipRGCs)上MORs的激活会降低对光刺激的电生理反应,影响ipRGC的关键功能,如睡眠-觉醒行为和昼夜节律与光的同步(光同步化)、光诱导的褪黑素抑制以及光照后瞳孔反射(PIPR)。综上所述,这些结果表明,阿片类药物使用和/或MOUDs激活ipRGCs中的MORs可能损害下游ipRGC功能。

这项多学科研究将检验一个新颖的总体假设:接受治疗的OUD患者睡眠/觉醒行为的持续性改变是由ipRGC功能受损所介导的,而该通路的生物标志物可以预测康复和复发。将在200名参与者样本中检验三个目标,其中150人将接受MOUD治疗(例如,分别有50人使用美沙酮、50人使用丁丙诺啡、50人使用XR-NTX),另外50人为非阿片类药物使用的对照参与者。目标1将检验MOUD对ipRGC反应功能具有差异性影响的假设。目标2将考察MOUD是否对日间嗜睡、日常睡眠-觉醒行为、睡眠结构和睡眠呼吸障碍产生差异性影响。最后,目标3将确定ipRGC功能是否能预测MOUD各组在1个月、3个月和6个月随访时的阿片类药物复发。与非阿片类药物使用的对照者或接受

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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