cfDNA-STING 轴作为特应性皮炎潜在病理标志物的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕特应性皮炎(湿疹)中 cfDNA-STING 轴作为潜在病理标志物展开

Zhongda HospitalZhongda Hospital
clinicaltrials
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基因组分类Atopic Dermatitis (Eczema)
Assessment of cfDNA-STING Axis as a Potential Pathological Marker in Atopic Dermatitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

cfDNA-STING 轴作为特应性皮炎潜在病理标志物的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕特应性皮炎(湿疹)中 cfDNA-STING 轴作为潜在病理标志物展开。研究假设表皮损伤与炎症细胞更新释放的 cfDNA 作为 DAMP,与皮肤微环境中的 cGAS-STING 通路结合。计划通过荧光测定法量化 AD 患者(n=40)与年龄性别匹配健康对照(n=40)的血浆 cfDNA 浓度,并用免疫荧光表征局部免疫景观。数据可用于探索 AD 系统性 DAMP 水平与组织层面免疫机制的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特应性皮炎(湿疹)。科学依据:特应性皮炎主要由2型(Th2)免疫反应驱动;然而,固有免疫对损伤相关分子模式(DAMPs)的感知在维持慢性炎症中的作用尚不明确。游离DNA(cfDNA)已在多种自身免疫性疾病中被证实是一种强效DAMP。本研究探讨以下假说:在特应性皮炎中,表皮损伤和炎症细胞更新过程中释放的cfDNA作为环鸟苷酸-腺苷酸合成酶(cGAS)-干扰素基因刺激因子(STING)通路在皮肤微环境中的配体。研究目标:系统性DAMPs的定量:使用荧光测定法定量特应性皮炎患者队列(n=40)与年龄和性别匹配的健康对照(n=40)的血浆cfDNA浓度。组织层面机制:通过免疫荧光(IF)染色皮肤活检组织,表征局部免疫景观。研究重点关注CD68+巨噬细胞的浸润密度以及这些细胞中STING蛋白的表达/共定位。方法学:临床评估:患者接受标准化皮肤病学评估以确定疾病严重程度。生物采样:采集外周血用于基线血液学检查和cfDNA分离。对部分患者,从活动性皮损皮肤取4mm打孔活检。数据分析:将采用横断面分析确定cfDNA的诊断价值及其对疾病严重程度进行分层的能力(中度与重度特应性皮炎)。免疫组织化学定量将用于验证STING通路在原位的激活情况。

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis (Eczema)。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07573735

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:特应性皮炎(湿疹)。科学依据:特应性皮炎主要由2型(Th2)免疫反应驱动;然而,固有免疫对损伤相关分子模式(DAMPs)的感知在维持慢性炎症中的作用尚不明确。游离DNA(cfDNA)已成为多种自身免疫性疾病中的一种强效DAMP。本研究探讨以下假说:在特应性皮炎中,表皮损伤和炎症细胞更新过程中释放的cfDNA可作为皮肤微环境中环鸟苷酸-腺苷酸合成酶(cGAS)-干扰素基因刺激因子(STING)通路的配体。研究目标:系统性DAMPs的定量:使用荧光测定法定量比较特应性皮炎患者队列(n=40)与年龄和性别匹配的健康对照者(n=40)的血浆cfDNA浓度。组织层面机制:通过免疫荧光(IF)染色皮肤活检组织,表征局部免疫景观。研究重点关注CD68+巨噬细胞的浸润密度以及这些细胞内STING蛋白的表达/共定位。方法学:临床评估:患者接受标准化皮肤病学评估以确定疾病严重程度。

生物采样:采集外周血用于基线血液学检测和cfDNA分离。对于部分患者,从活动性皮损处取4mm打孔活检。数据分析:将采用横断面分析来确定cfDNA的诊断价值及其对疾病严重程度进行分层的能力(中度与重度AD)。免疫组化定量将用于验证STING通路在原位的激活情况。

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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