口服N-乙酰氨基葡萄糖治疗克罗恩病

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕口服N-乙酰氨基葡萄糖(GlcNAc)治疗克罗恩病的临床试验。源站描述指出,尽管新药不断涌现,克罗恩病临床缓解率仅约40%,这一治疗天花板20年未变,因此需要新策略并更关注基于遗传等因素的个性化医疗

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clinicaltrials
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基因组预测Crohns Disease
Oral N-acetylglucosamine in Crohn's Disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

口服N-乙酰氨基葡萄糖治疗克罗恩病

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕口服N-乙酰氨基葡萄糖(GlcNAc)治疗克罗恩病的临床试验。源站描述指出,尽管新药不断涌现,克罗恩病临床缓解率仅约40%,这一治疗天花板20年未变,因此需要新策略并更关注基于遗传等因素的个性化医疗。研究拟招募约半数携带ZIP8基因变异的参与者,该变异影响锰水平,而饮食、水源和炎症等也可降低锰水平。数据可用于探索遗传变异、锰水平与克罗恩病治疗反应之间的关联,支持个性化治疗预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:克罗恩病。尽管许多新药物改善了克罗恩病患者的治疗,但仅有约40%的患者实现临床缓解——这一治疗天花板20年来未曾改变。这些数据凸显了对新治疗策略的需求,并且(研究者假设)需要更加关注利用遗传学等因素的个性化医疗。本研究是一项口服N-乙酰氨基葡萄糖(GlcNAc)用于克罗恩病患者的临床试验。研究者计划使大约一半的参与者携带一个名为ZIP8的基因变异。ZIP8调节锰的水平,该变异会降低锰的水平;锰水平也可能因ZIP8遗传学以外的原因而降低——包括饮食摄入、水源和炎症的差异——因此,研究者也在招募不携带ZIP8变异的参与者。锰是一种从食物中吸收的营养素,是糖基化所必需的,但直接补充过量的锰可能带来神经系统副作用的风险。另一种方法是补充GlcNAc,这是调节肠道健康和炎症的糖基化的关键构建模块。鉴于GlcNAc良好的安全性特征以及此前在炎症性肠病患者中显示有前景结果的小型研究,GlcNAc是首选。关键研究信息: 研究者将在研究入组时检查参与者是否携带ZIP8变异。参与者可以选择是否被告知ZIP8遗传学信息。 这是一项随机、双盲、安慰剂对照、交叉研究。这种研究设计能提供最大的效力来确定GlcNAc是否有有益效果。* 这意味着参与者将接受研究药物(GlcNAc),但也会有一个安慰剂阶段。参与者接受GlcNAc或安慰剂的顺序是随机的。该研究是盲法的,这意味着参与者和研究者将

【主题与分类】

主题标签:Crohns Disease。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07225998

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:克罗恩病。尽管许多新药物改善了克罗恩病患者的治疗,但临床缓解率仅约40%——这一治疗天花板20年来未曾改变。这些数据凸显了需要新的治疗策略,并且(研究者假设)需要更加关注利用遗传学等因素的个性化医疗。本研究是一项口服N-乙酰氨基葡萄糖(GlcNAc)治疗克罗恩病患者的临床试验。研究者计划让大约一半的参与者携带一个名为ZIP8的基因的遗传变异。ZIP8调节锰的水平,该变异会降低锰的水平;锰水平也可能因ZIP8遗传学以外的原因而降低——包括饮食摄入、水源和炎症的差异——因此,研究者也在招募不携带ZIP8变异的参与者。锰是一种从食物中吸收的营养素,是糖基化所必需的,但直接补充过量的锰可能带来神经系统副作用的风险。

另一种方法是补充GlcNAc,它是调节肠道健康和炎症的糖基化关键构建模块。GlcNAc之所以被优先考虑,是因为其安全性良好,且此前在炎症性肠病患者中进行的少量小型研究显示了令人鼓舞的结果。关键研究信息:* 研究者在入组时将检查参与者是否携带ZIP8变异。参与者可以选择是否获知ZIP8基因检测结果。* 这是一项随机、双盲、安慰剂对照的交叉研究。这种研究设计最能确定GlcNAc是否具有有益效果。* 这意味着参与者将接受研究药物(GlcNAc),但也会有一段时间接受安慰剂。参与者接受GlcNAc或安慰剂的顺序是随机的。该研究是盲法的,这意味着参与者和研究者将

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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