评估ADPKD中同型半胱氨酸代谢与内皮功能的研究

条件:常染色体显性多囊肾病。ADPKD是一种破坏性的全身性疾病,其特征为双侧肾囊肿的进行性发展和增大,常导致肾衰竭。疾病严重程度和进展在患者之间差异很大

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医学影像同型半胱氨酸代谢内皮功能障碍一氧化氮肾脏疾病严重程度生物标志物
A Study to Evaluate Homocysteine Metabolism and Endothelial Function in ADPKD

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

评估ADPKD中同型半胱氨酸代谢与内皮功能的研究

A Study to Evaluate Homocysteine Metabolism and Endothelial Function in ADPKD 是一项聚焦于常染色体显性多囊肾病(ADPKD)的研究数据集,来源于 clinicaltrials.gov,在本站归类于泌尿生殖系统疾病 / 其他。ADPKD 是一种破坏性的全身性疾病,以双侧肾囊肿的进行性发展和增大为特征,常导致肾衰竭,且疾病严重程度和进展在患者之间差异很大。该数据集围绕同型半胱氨酸代谢与内皮功能展开研究,关注 ADPKD 中系统性内皮功能障碍的早期发生及其与肾脏疾病严重程度的相关性,主题标签为 Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease。

【数据集背景】

ADPKD 是一种破坏性的全身性疾病,其特征为双侧肾囊肿的进行性发展和增大,常导致肾衰竭。疾病严重程度和进展在患者之间差异很大。由于表型变异大、对潜在机制的理解不完整以及缺乏合适的生物标志物,潜在疗法的识别、实施和评估面临挑战。在 ADPKD 中,系统性内皮功能障碍(ED)以血管舒张物质(尤其是一氧化氮,NO)与血管收缩物质之间的失衡为特征,出现较早,并与肾脏疾病严重程度相关。既往研究已将其与 NO 可用性降低联系起来,但 NO 异常的机制仍知之甚少。内皮依赖性、NO 介导的血管舒张在相关受试者中受损。

【数据内容】

源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的条件为 Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease。其余采集方式、样本量、时间范围等信息源站未提供。

【适用场景】

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【使用方法】

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【质量与限制】

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【引用与许可】

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    • 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。

数据说明

疾病:常染色体显性多囊肾病。ADPKD是一种破坏性的全身性疾病,其特征为双侧肾囊肿的进行性发展和增大,常导致肾功能衰竭。疾病的严重程度和进展在患者间差异很大。巨大的表型变异性、对潜在机制的不完全理解以及缺乏合适的生物标志物,均阻碍了潜在疗法的识别、实施和评估。在ADPKD中,以血管舒张物质(尤其是一氧化氮,NO)与血管收缩物质之间失衡为特征的全身性内皮功能障碍(ED)出现较早,并与肾脏疾病严重程度相关。此前,ED已被认为与NO可用性降低有关,但NO异常的机制仍知之甚少。在高同型半胱氨酸血症受试者中,内皮依赖性、NO介导的血管舒张功能受损,提示这些受试者中NO可用性降低。据报道,肾功能保留的ADPKD患者血浆同型半胱氨酸水平升高,这可能促进了NO生物利用度的降低。

ADPKD中同型半胱氨酸升高的机制尚不清楚。此外,系统性内皮功能和损伤或同型半胱氨酸水平能否预测患者肾脏疾病的严重程度和进展尚不明确。研究者的总体目标是在疾病早期阶段评估同型半胱氨酸代谢和系统性内皮功能,并确定同型半胱氨酸、相关代谢物以及内皮功能和损伤标志物对估计早期ADPKD患者肾脏疾病严重程度和进展的预后价值。本研究参与者将采集血液和尿液样本,以测定氧化应激、内皮功能和损伤、同型半胱氨酸及相关代谢物水平的生物标志物。此外,将通过外周动脉张力测定(PAT)确定系统性内皮功能,并进行腹部MRI检查。

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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