同济神经系统自身免疫性疾病队列

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为同济神经系统自身免疫性疾病队列,覆盖多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、自身免疫性脑炎、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病、自身免疫性结旁病、急性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病、慢性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病及重症肌无力等疾病

Tongji HospitalTongji Hospital
clinicaltrials
浏览 11
蛋白质分类Multiple SclerosisNMO Spectrum DisorderAutoimmune EncephalitisAutoimmune NodopathyMyasthenia GravisIdiopathic Inflammatory Myopathies
Tongji NADs Cohort

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

同济神经系统自身免疫性疾病队列

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为同济神经系统自身免疫性疾病队列,覆盖多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、自身免疫性脑炎、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病、自身免疫性结旁病、急性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病、慢性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病及重症肌无力等疾病。神经系统自身免疫性疾病由免疫系统异常攻击神经组织所致,累及中枢神经系统、周围神经系统和神经肌肉接头等多个系统。该队列可用于研究这些疾病的临床特征与免疫机制,支持疾病分类、生物标志物分析及临床结局预测等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:多发性硬化、NMO 谱系疾病、自身免疫性脑炎、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病、自身免疫性结旁病、急性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病、慢性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病、重症肌无力。神经系统自身免疫性疾病(NADs)是由免疫系统异常攻击神经组织引起的疾病,累及中枢神经系统、周围神经系统和神经肌肉接头等多个系统。本研究考察具有临床意义的 NADs,如多发性硬化(MS)、视神经脊髓炎谱系疾病(NMOSD)、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白 G 抗体相关疾病(MOGAD)、自身免疫性脑炎(AE)、免疫介导的周围神经病(PN)、重症肌无力(MG)和特发性炎性肌病(IIM)。尽管具有

【主题与分类】

主题标签:Multiple Sclerosis、NMO Spectrum Disorder、Autoimmune Encephalitis、Autoimmune Nodopathy、Myasthenia Gravis、Idiopathic Inflammatory Myopathies。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07333196

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:多发性硬化、NMO谱系疾病、自身免疫性脑炎、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病、自身免疫性结旁病、急性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病、慢性炎性脱髓鞘性多发性神经根神经病、重症肌无力。神经系统自身免疫性疾病(NADs)是由免疫系统异常攻击神经组织引起的一类疾病,累及中枢神经系统、周围神经系统及神经肌肉接头等多个系统。本研究探讨具有临床意义的NADs,如多发性硬化(MS)、视神经脊髓炎谱系疾病(NMOSD)、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白G抗体相关疾病(MOGAD)、自身免疫性脑炎(AE)、免疫介导性周围神经病(PN)、重症肌无力(MG)及特发性炎性肌病(IIM)。尽管这些疾病具有自身免疫反应这一共同核心发病机制,但在流行病学模式、临床表现、治疗策略及疾病进展方面表现出显著的异质性。

这种异质性源于多种因素:(1)免疫靶点差异:MS主要涉及T细胞介导的髓鞘攻击,NMOSD主要由抗AQP4抗体引起的星形胶质细胞损伤驱动,MOGAD则是由针对髓鞘少突胶质细胞糖蛋白免疫球蛋白G的抗体介导的髓鞘表面丢失所致,而AE涉及针对神经元表面蛋白(如抗NMDA-R抗体)的抗体导致的突触功能障碍;(2)遗传-环境交互作用:MS在欧美人群中更为普遍,而NMOSD在亚洲人群中更具侵袭性;(3)治疗反应的可变性:部分疾病对免疫调节治疗反应良好,但大多数仍面临高复发率、进行性残疾累积和不可逆神经损伤等挑战。虽然随机对照试验(RCTs)为药物注册提供了高质量的核心证据,但其严格的纳入/排除标准、相对同质的患者群体以及短期观察设计,往往无法充分捕捉复杂的疾病

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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