同种异体间充质干细胞治疗雄激素性脱发促进毛发再生的有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为同种异体间充质干细胞治疗雄激素性脱发(Androgenetic Alopecia, AGA)促进毛发再生的有效性

National Institute of Blood and Marrow Transplant (NIBMT), PakistanNational Institute of Blood and Marrow Transplant (NIBMT), Pakistan
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图像Androgenetic AlopeciaAndrogenetic Alopecia (AGA)
The Effectiveness of Allogenic Mesenchymal Stem Cells Therapy on Hair Regrowth in Androgenetic Alopecia.

基本信息

模态
图像
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

同种异体间充质干细胞治疗雄激素性脱发促进毛发再生的有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为同种异体间充质干细胞治疗雄激素性脱发(Androgenetic Alopecia, AGA)促进毛发再生的有效性。源站描述介绍了 AGA 在男女中均常见,由雄激素和遗传等多因素导致毛囊微小化,影响广泛人群,并可能引发身体形象问题和心理障碍;现有米诺地尔和非那雄胺等治疗在疗效和不良反应方面存在局限。数据可用于了解该临床研究背景及相关治疗领域(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:雄激素性脱发、雄激素性脱发(AGA)。1. 引言:雄激素性脱发(AGA)是一种常见的脱发形式,影响男性和女性,其特征是毛囊在包括雄激素和遗传等多种因素影响下发生微小化。AGA 影响全球相当大比例的人口,男性和女性均受累。1 虽然许多人将其视为衰老的正常生理过程,但对其他人而言,它引起显著的担忧和焦虑,尤其涉及个人外貌和自信心。以至于导致身体形象问题甚至心理障碍1,2,3。因此,以患者满意为目标治疗该病症变得必要。当前的治疗选择,如米诺地尔和非那雄胺,在疗效和不良反应数量方面存在局限性,限制了其使用。1 Me

【主题与分类】

主题标签:Androgenetic Alopecia、Androgenetic Alopecia (AGA)。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06764329

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数据说明

疾病:雄激素性脱发、雄激素性脱发(AGA)。1. 引言:雄激素性脱发(AGA)是一种常见的脱发形式,影响男性和女性,其特征是由于雄激素和遗传等多种因素的影响,毛囊发生微小化。AGA影响全球相当大比例的人口,男性和女性均受累。1 虽然许多人将其视为衰老的正常生理过程,但对其他人而言,它引起了显著的担忧和焦虑,尤其是涉及个人外貌和自信心方面。以至于导致身体意象问题和甚至心理障碍1,2,3。因此,以患者满意度为目标治疗该病症变得极为必要。当前的治疗选择,如米诺地尔和非那雄胺,在疗效和不良反应数量方面存在局限性,限制了其使用。1 间充质干细胞(MSCs)因其再生和免疫调节特性而成为潜在的治疗选择。1 近年来,细胞疗法作为治疗医学疾病的替代方法已显著增加。

具体而言,干细胞疗法已被应用于治疗多种皮肤病,包括脱发。已知干细胞在启动毛发生长周期和重塑过程中发挥关键作用。1 新出现的证据表明,干细胞可能负责释放细胞因子、趋化因子以及特定生长因子,如bFGF、VEGF、IGF-1、HGF和TGF-β1。这些分子通过血管生成、免疫调节、细胞分化和增殖来启动细胞修复过程。在头皮中,它们对邻近细胞和组织发挥旁分泌作用,促进毛囊生长、调节毛发生长模式、通过血管生成调控毛囊大小,并支持维持生长期。2,3 一项在釜山国立大学梁山医院开展的随机对照试验(RCT),比较了脂肪来源干细胞成分提取物(ADSC-CE)与安慰剂(蒸馏水)的效果

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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