白三烯A4水解酶分层试验:HIV未感染成人结核性脑膜炎辅助皮质类固醇治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV未感染成人结核性脑膜炎的辅助皮质类固醇治疗,涉及结核病、结核性脑膜炎及药物性肝损伤

Oxford University Clinical Research Unit, VietnamOxford University Clinical Research Unit, Vietnam
clinicaltrials
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基因组预测TuberculosisTuberculous MeningitisDrug-Induced Liver Injury
Leukotriene A4 Hydrolase Stratified Trial of Adjunctive Corticosteroids for HIV-uninfected Adults With Tuberculous Meningitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

白三烯A4水解酶分层试验:HIV未感染成人结核性脑膜炎辅助皮质类固醇治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV未感染成人结核性脑膜炎的辅助皮质类固醇治疗,涉及结核病、结核性脑膜炎及药物性肝损伤。源站描述指出,结核性脑膜炎死亡可能源于过度的脑内炎症反应,辅助地塞米松等皮质类固醇或可提高生存率,但作用机制及是否对所有患者有效尚不明确,这正是LAST ACT试验的研究重点。数据可用于探究皮质类固醇对结核性脑膜炎结局的影响及相关并发症(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:结核病、结核性脑膜炎、药物性肝损伤。长期以来有一种假说认为,结核性脑膜炎导致的死亡源于过度的脑内炎症反应。该假说的推论是,辅助抗炎治疗(如地塞米松等皮质类固醇)可提高生存率,这已在少数试验中在主要为HIV未感染的个体中得到证实。然而,皮质类固醇如何提高生存率,以及是否对所有患者均有效,仍不确定,这也是LAST ACT试验的焦点。辅助地塞米松可能通过控制早期脑内炎症反应、减少脑水肿和颅内压,以及预防脑积水、梗死和结核瘤形成等可能危及生命的并发症,来改善结核性脑膜炎的结局。尽管进行了仔细的研究

【主题与分类】

主题标签:Tuberculosis、Tuberculous Meningitis、Drug-Induced Liver Injury。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03100786

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    • 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。

数据说明

疾病:结核病、结核性脑膜炎、药物性肝损伤。长期以来有一种假说认为,结核性脑膜炎(TBM)导致的死亡源于过度的脑内炎症反应。该假说的推论是,使用皮质类固醇(如地塞米松)进行辅助抗炎治疗可提高生存率,少数试验已在主要为HIV未感染者的人群中证实了这一点。然而,皮质类固醇如何提高生存率,以及是否对所有患者均有效,仍不确定,这也是LAST ACT试验的重点。辅助性地塞米松可能通过控制早期脑内炎症反应、减轻脑水肿和颅内压来改善TBM的预后,并可能预防脑积水、梗死和结核瘤形成等可能危及生命的并发症。尽管对在越南进行的最近一次地塞米松试验中的所有入组参与者进行了仔细研究,但并未发现与结局相关的抗炎效应。

这些令人费解的发现,直到随后发现编码白三烯A4水解酶(LTA4H)基因中的一个常见功能性启动子变异(C/T转换)时才得到解释。该变异决定促炎和抗炎类花生酸之间的平衡,似乎可预测HIV未感染参与者的治疗前炎症表型和对地塞米松的反应。在一项回顾性研究中,研究者分析了纳入早期辅助地塞米松随机对照试验的HIV未感染越南成人TBM患者,发现地塞米松的生存获益仅限于高炎症性LTA4H TT基因型患者,而低炎症性CC基因型患者则可能存在 Harm。这些初步发现提示,LTA4H基因型可能是炎症的关键决定因素,并因此是辅助抗炎治疗反应的关键决定因素。最近,研究者在一个新的队列中扩展了这些原始观察结果

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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