糖皮质激素生物标志物数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02152553

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：艾迪生病。研究人员已表明，尽管接受了标准护理的糖皮质激素（GC）替代治疗，肾上腺功能不全（艾迪生病）这一罕见疾病患者的预期死亡率在瑞典仍翻了一番。然而，瑞典有1%的人口因炎症性疾病而接受GC治疗，但其管理基于经验，并根据基础疾病活动进行调整。所期望的抗炎治疗效果与GC的不良代谢（骨质疏松、肥胖、糖尿病）及免疫抑制副作用无法区分。这常常导致GC治疗不理想，或因过量用药而产生副作用，或因剂量不足而疗效不佳。主要目标是识别GC代谢效应的生物标志物。艾迪生病患者完全缺乏内源性GC，因此可被视为人类GC敲除模型。因此，他们可以在接近生理暴露期间及GC饥饿状态下进行研究。这将独特地允许建立一个非常清晰的生物标志物识别模型（利用转录组学、蛋白质组学和代谢组学）。

次要目标是在同一患者群体中通过剂量-反应研究验证候选生物标志物。GC作用的生物标志物将使在药理GC治疗期间实现个体化治疗成为可能。它将允许在Addison病中监测GC替代治疗，并可能成为GC缺乏和过量（库欣综合征）患者的特异性诊断工具。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。