卡比多巴-左旋多巴治疗干性AMD伴地图样萎缩
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为卡比多巴-左旋多巴在干性年龄相关性黄斑变性(AMD)伴地图样萎缩中的研究

基本信息
资源简介
卡比多巴-左旋多巴治疗干性AMD伴地图样萎缩
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为卡比多巴-左旋多巴在干性年龄相关性黄斑变性(AMD)伴地图样萎缩中的研究。源站描述指出,AMD 是发达国家 50 岁以上人群最常见的致盲原因,随年龄增长更常见,浅色色素个体中更常见,且在帕金森病患者中似乎比非帕金森病患者更常见。AREDS 营养补充剂可有效减缓中期 AMD 进展。多数 AMD 为干性 AMD,进展相对缓慢,可能损害视力,但通常不致法定失明。湿性 AMD 和地图样萎缩两种形式可导致更严重的视力丧失,合计约占 AMD 患者的 25%。湿性 AMD 源于视网膜下异常血管新生,被认为与血管过度释放有关(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是发达国家50岁以上人群中最常见的致盲原因。AMD随年龄增长而愈发常见,在色素较浅的个体中更为多见。AMD在帕金森病患者中似乎比非帕金森病患者更常见。AREDS营养补充剂可有效延缓中期AMD的进展(5)。大多数AMD为“干性AMD”,其进展相对缓慢,可能损害视力,但通常不会导致法定盲。AMD有两种可导致更严重视力丧失的形式:“湿性AMD”和地图样萎缩(GA)。两者合计约占AMD患者的25%。湿性AMD由视网膜下异常血管新生所致。这些新生血管被认为源于视网膜色素上皮(RPE)细胞过度释放血管内皮生长因子(VEGF)。目前,湿性AMD可通过眼内注射VEGF抑制剂得到有效治疗。地图样萎缩是晚期AMD的另一种形式,表现为RPE细胞及其上覆神经感觉视网膜的局灶性死亡。目前GA尚无治疗方法。据推测,GA部分源于局部炎症反应、RPE细胞损伤及RPE细胞功能丧失。还可推测,刺激RPE细胞释放一种强效神经营养因子——色素上皮衍生因子(PEDF)——或可延缓GA的进展。2008年,Brian McKay博士在RPE细胞表面鉴定出一种受体——G蛋白偶联受体#143(GPR143),并发现L-DOPA是该受体的天然配体或刺激物。McKay博士表明,用外源性L-DOPA处理RPE细胞可导致额外PEDF的释放。在后续研究中,McKay博士的团队还表明,L-DOPA刺激RPE细胞产生PEDF的同时还伴有VEGF的减少。因此,McKay博士推测,外源性L-DOPA可能预防AMD的发生或进
【主题与分类】
主题标签:Age Related Macular Degeneration。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03451500
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是发达国家50岁以上人群中最常见的致盲原因。AMD随着年龄增长而愈发常见,在色素较浅的个体中更为普遍。AMD在帕金森病患者中似乎比非帕金森病患者更为常见。AREDS营养补充剂能有效减缓中期AMD的进展(5)。大多数AMD为“干性AMD”,其进展相对缓慢,可能损害视力,但通常不会导致法定失明。AMD有两种可导致更严重视力丧失的形式:“湿性AMD”和地图样萎缩(GA)。两者合计约占AMD患者的25%。湿性AMD源于视网膜下异常血管的新生。这些新生血管被认为是由视网膜色素上皮(RPE)细胞过度释放血管内皮生长因子(VEGF)所致。目前,湿性AMD可通过眼内注射VEGF抑制剂得到有效治疗。地图样萎缩是晚期AMD的另一种形式,表现为RPE细胞及其上覆神经感觉视网膜的局灶性死亡。
目前尚无针对GA的治疗方法。推测GA部分源于局部炎症反应、RPE细胞损伤及RPE细胞功能丧失。还可以推测,刺激RPE细胞释放一种强效神经营养因子——色素上皮衍生因子(PEDF)——可能减缓GA的进展。2008年,Brian McKay博士在RPE细胞表面鉴定出一种受体——G蛋白偶联受体#143(GPR143),并发现L-DOPA是GPR143的天然配体或刺激物。McKay博士表明,用外源性L-DOPA处理RPE细胞会导致额外PEDF的释放。在后续工作中,McKay博士的团队还表明,L-DOPA刺激RPE细胞中的PEDF也与VEGF的减少相关。因此,McKay博士假设外源性L-DOPA可能预防AMD的发生或进展
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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