膜性肾病复发中的体外免疫调节
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦膜性肾病复发情境下的体外免疫调节研究。源站描述指出膜性肾病是成人肾病综合征的首位病因,约三分之一患者进展至终末期肾衰竭;Rituximab 治疗有效率达 60-80% 且安全性良好,但约三分之一患者在一疗程后复发,维持治疗或重复疗程的长期影响尚

基本信息
资源简介
膜性肾病复发中的体外免疫调节
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦膜性肾病复发情境下的体外免疫调节研究。源站描述指出膜性肾病是成人肾病综合征的首位病因,约三分之一患者进展至终末期肾衰竭;Rituximab 治疗有效率达 60-80% 且安全性良好,但约三分之一患者在一疗程后复发,维持治疗或重复疗程的长期影响尚不明确。研究者发现患者固有免疫细胞与 T 细胞非特异性刺激后呈 Th17 型细胞因子谱(IL-6、IL-17A 升高),同时 Th1 与调节性 T 细胞通路受抑(IL-12p70、IFN-γ、IL-10 降低)。该数据可用于免疫机制分析与复发预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:膜性肾小球病。膜性肾病(MN)是一种罕见的自身免疫性肾脏疾病,也是成人肾病综合征的首位病因。约三分之一的病例会进展为终末期肾衰竭。Rituximab 在该适应症中显示出很好的疗效(60-80%)和极好的安全性。然而,三分之一的 MN 患者在一个疗程的 Rituximab 后复发,这引出了维持治疗或重复 Rituximab 疗程的问题,其长期影响尚不清楚。研究者研究了 MN 患者的细胞因子谱,并证明,在固有免疫细胞和 T 细胞非特异性刺激后,呈现 Th17 型特征(与健康受试者相比,白细胞介素-6(IL-6)和白细胞介素-17A(IL-17A)水平升高),以及 Th1(IL-12p70 和干扰素-γ(IFN-γ)降低)和调节性 T 细胞(Treg)通路(IL-10 降低)的抑制(doi: 10. 338
【主题与分类】
主题标签:Extramembranous Glomerulopathy。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05428605
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05428605
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:膜外性肾小球病。膜性肾病(MN)是一种罕见的自身免疫性肾脏疾病,也是成人肾病综合征的首要病因。三分之一的病例会进展至终末期肾衰竭。利妥昔单抗在该适应症中显示出非常好的疗效(60-80%)和极佳的安全性。然而,三分之一的MN患者在一个疗程的利妥昔单抗治疗后复发,这引发了关于维持治疗或重复利妥昔单抗疗程的问题,其长期影响尚不清楚。研究者研究了MN患者的细胞因子谱,并证明在非特异性刺激先天免疫细胞和T细胞后,呈现Th17谱(与健康受试者相比,白细胞介素-6(IL-6)和白细胞介素-17A(IL-17A)水平升高),以及Th1(IL-12p70和干扰素-γ(IFN-γ)降低)和调节性T细胞(Treg)通路(IL-10降低)的抑制(doi: 10.3389/fimmu.2020.574997)。Th17细胞与Treg细胞发育相互关联,但作用相反。Th17细胞诱导炎症以启动针对病原体的反应,而Treg细胞则控制炎症反应。
研究者表明,高水平的Il-17A与血栓事件风险(p = 0.03)及复发风险(p = 0.0006)相关。IL-17A水平> 73 pg/ml的患者复发风险增加10.5倍。利妥昔单抗诱导的缓解导致Treg和Th1通路细胞因子增加,但对IL-17A的产生没有影响,即使在缓解期IL-17A的产生仍然重要。因此,在这组高IL-17A水平的患者中,针对B淋巴细胞的靶向治疗可能不足以避免复发,而添加旨在抑制Th17通路并促进Treg诱导的治疗似乎是合理的。存在多种潜在的治疗方法:抗Il-6抗体(托珠单抗)、抗Il-17抗体(司库奇尤单抗)、低剂量Il-2(几项研究已证明其能在多种自身免疫性疾病中诱导Treg)、低剂量羟氯喹(用于狼疮以减少复发,且
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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