胰岛素治疗对糖尿病前期囊性纤维化患者蛋白质周转的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化(CF)患者中胰岛素不足与蛋白质代谢的关系。CF 患者几乎均存在与胰腺纤维化和 β 细胞功能障碍相关的胰岛素分泌不足,儿童期即出现胰岛素分泌异常,成人中超过半数最终发展为 CF 相关糖尿病(CFRD)

基本信息
资源简介
胰岛素治疗对糖尿病前期囊性纤维化患者蛋白质周转的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化(CF)患者中胰岛素不足与蛋白质代谢的关系。CF 患者几乎均存在与胰腺纤维化和 β 细胞功能障碍相关的胰岛素分泌不足,儿童期即出现胰岛素分泌异常,成人中超过半数最终发展为 CF 相关糖尿病(CFRD)。CFRD 与体重下降、蛋白质分解代谢、瘦体重(LBM)丢失及因肺病和营养不良导致的早期死亡相关。糖尿病前期阶段即可出现临床恶化,非糖尿病的糖耐量异常与蛋白质分解代谢、体重下降和肺功能下降相关,且与胰岛素分泌缺陷严重程度相关。数据可用于研究胰岛素治疗对蛋白质周转的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:囊性纤维化。几乎所有囊性纤维化(CF)患者都存在与胰腺纤维化和 β 细胞功能障碍相关的胰岛素不足。胰岛素分泌的进行性异常始于儿童期,在成人中,超过半数的 CF 人群最终会出现 CF 相关糖尿病(CFRD)。CFRD 与体重下降、蛋白质分解代谢、瘦体重(LBM)丢失以及因肺病和营养不良导致的早期死亡相关。糖尿病的负面后果只是“冰山一角”,因为已有文献记录临床恶化始于糖尿病前期。CF 中的非糖尿病性糖耐量异常与蛋白质分解代谢、体重下降和肺功能下降相关,所有这些都与胰岛素分泌缺陷的严重程度相关,提示胰岛素不足具有关键的病理作用。胰岛素
【主题与分类】
主题标签:Cystic Fibrosis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02496780
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02496780
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
疾病:囊性纤维化。几乎所有囊性纤维化(CF)患者均存在与胰腺纤维化和β细胞功能障碍相关的胰岛素不足。胰岛素分泌的进行性异常始于儿童期,而在成人中,超过半数CF人群最终会出现CF相关糖尿病(CFRD)。CFRD与体重减轻、蛋白质分解代谢、去脂体重(LBM)丢失以及因肺病和营养不良导致的早期死亡相关。糖尿病的负面后果仅是“冰山一角”,因为已有文献记录临床恶化始于糖尿病前期。CF中的非糖尿病性葡萄糖耐量异常与蛋白质分解代谢、体重减轻和肺功能下降相关,所有这些均与胰岛素分泌缺陷的严重程度相关,提示胰岛素不足起关键病理作用。胰岛素是一种强效合成代谢激素,对维持体重和肌肉量至关重要。
在一项安慰剂对照临床试验中,胰岛素治疗改善了极早期CFRD(不伴空腹高血糖的CFRD)患者的体重指数(BMI)和瘦体重(LBM),这现已成为这类患者的标准治疗。越来越多的初步证据表明,胰岛素治疗甚至更早阶段即有益处,即对因胰岛素不足而处于糖尿病前期的CF患者。鉴于胰岛素不足在CF中普遍存在、终生发生糖尿病的风险高、胰岛素不足对CF中蛋白质分解代谢和生存的临床影响,以及维持该人群体重和LBM的至关重要性,迫切需要确定是否应在糖尿病实际发病之前为合成代谢目的而开始胰岛素替代治疗,若是,则需确定最佳方案。当前方案描述了一项双盲、安慰剂对照试验,旨在确定胰岛素治疗是否能改善伴有糖耐量异常的CF青年的蛋白质分解代谢,并确定
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




