神经免疫相互作用与PPI研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦功能性消化不良（FD）患者十二指肠低度炎症与神经结构改变，以及质子泵抑制剂（PPI）治疗对神经信号和炎症浸润的影响
基本信息
资源简介
神经免疫相互作用与PPI研究
Neuro-immune Interactions and PPI 数据集来源于 clinicaltrials.gov，围绕功能性消化不良（Functional Dyspepsia，FD）展开，关注患者十二指肠中的低度炎症、黏膜下神经节中的神经元与结构改变，以及质子泵抑制剂（PPI）治疗对神经信号传导和炎症浸润的潜在影响。该数据集所属分类为神经系统疾病 / 其他，主题标签为 Functional Dyspepsia。其核心价值在于汇集一项前瞻性干预研究的相关信息，该研究以泮托拉唑（Pantomed®）40mg 每日两次、持续 4 周治疗 FD 患者，并在治疗前后开展研究性检查，同时与健康志愿者进行基线比较，旨在深入刻画 FD 患者十二指肠的炎症浸润特征，并揭示 PPI 治疗对神经元信号的作用。
【数据集背景】
功能性消化不良患者中，十二指肠低度炎症被频繁报道；同时，FD 患者十二指肠黏膜下神经节中的神经元和结构改变也已有描述。质子泵抑制剂是 FD 患者的一线治疗药物，近期研究显示其在 FD 中具有抗炎特性。然而，其抗炎作用的确切机制尚不清楚，对十二指肠神经信号传导的影响也仍不明确。该数据集所对应的研究正是在这一背景下提出的，试图通过前瞻性干预设计，加深对 FD 相关炎症浸润特征以及 PPI 治疗对神经元信号影响的理解。
【数据内容】
该数据集聚焦于功能性消化不良患者十二指肠的低度炎症与神经结构改变，以及 PPI 治疗对神经信号和炎症浸润的影响。源站描述提及的研究条件为 Functional Dyspepsia，研究涉及对 FD 患者十二指肠炎症浸润的深入表征，并考察 PPI 治疗对神经元信号的作用。关于数据集内具体包含哪些字段、变量、记录数量或测量指标，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述显示，这是一项前瞻性干预研究：FD 患者将在接受泮托拉唑（Pantomed®）40mg 每日两次、持续 4 周治疗的前后分别进行研究性检查，并与健康志愿者进行基线比较。关于具体的采集机构、采集时间范围、样本量或数据采集流程的更多细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解功能性消化不良中十二指肠低度炎症与神经结构改变的研究背景，以及 PPI 治疗对炎症浸润和神经元信号影响的干预研究设计。其主题标签 Functional Dyspepsia 表明其适用于与功能性消化不良相关的研究场景。关于更具体的适用分析场景或应用方向，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04713969
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：功能性消化不良。功能性消化不良（FD）患者中常报告十二指肠低度炎症，同时FD患者也被描述存在十二指肠黏膜下神经节的神经元和结构改变。质子泵抑制剂（PPI）是FD患者的一线治疗药物，近期研究显示其在FD中具有抗炎特性。然而，其抗炎作用的确切机制尚不清楚，其对十二指肠神经信号传导的影响仍不明确。在这项前瞻性干预研究中，FD患者将在接受泮托拉唑（Pantomed®）40mg每日两次、为期4周的治疗前后进行研究程序，并与健康志愿者进行基线比较。本研究旨在深入表征FD患者十二指肠中的炎症浸润，并揭示PPI治疗对FD中神经元信号传导、十二指肠炎症及神经-免疫相互作用的影响。对FD病理生理学的新见解，包括十二指肠黏膜炎症和神经元功能受损，可有助于更好地理解这一常见且昂贵的疾病。
此外，这些结果将有助于阐明PPI的抗炎作用，从而有助于发现PPI治疗FD疗效的预测标志物。
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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