基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

AL淀粉样变性中患者定制化抗浆细胞治疗：预测药物反应与克服耐药

该数据集英文名称为“Towards Effective, Patient-tailored Anti-plasma Cell Therapies in AL Amyloidosis: Predicting Drug Response and Overcoming Drug Resistance”，来源于clinicaltrials.gov，聚焦AL Amyloidosis（AL淀粉样变性），在分类上归属于血液与淋巴系统疾病下的淀粉样变性。其主题标签为AL Amyloidosis。从源站描述来看，该数据集关联一项观察性临床研究，研究设计兼具前瞻性与回顾性成分，主要基于临床数据的收集，以及对常规临床操作过程中获得的残余生物样本所开展的体外实验分析。研究目标在于识别能够预测一线治疗体内应答的预测性生物标志物。整体而言，该数据集围绕AL淀粉样变性患者对抗浆细胞治疗的应答预测与耐药克服问题展开，属于血液系统疾病中淀粉样变性领域的临床与实验相结合的数据资源。

【数据集背景】

AL淀粉样变性是一种与浆细胞相关的血液系统疾病，属于淀粉样变性范畴。该数据集所对应的研究关注抗浆细胞治疗在AL淀粉样变性中的应用效果，尤其聚焦于如何实现有效且针对患者个体化的治疗策略。研究试图通过观察性临床研究的方式，结合临床数据与体外实验分析，探索一线治疗的体内应答预测问题，并进一步涉及耐药克服的相关方向。该数据集在分类上被归入血液与淋巴系统疾病/淀粉样变性，主题标签明确为AL Amyloidosis，来源站为clinicaltrials.gov。

【数据内容】

源站描述显示，该数据集涉及的内容包括临床数据的收集，以及在常规临床操作中获得的残余生物样本的体外实验分析。研究设计为观察性临床研究，部分为前瞻性、部分为回顾性。研究的核心目标在于识别预测一线治疗体内应答的生物标志物。关于具体的数据字段、样本数量、变量类型、实验指标、随访时间、统计方法等详细内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。其关联研究通过观察性临床研究方式采集数据，研究设计兼具前瞻性与回顾性成分。数据采集基于临床数据的收集，并依托常规临床操作过程中获得的残余生物样本进行体外实验分析。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间范围、样本纳入与排除标准、伦理审批信息等，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于与AL淀粉样变性相关的抗浆细胞治疗研究场景，尤其是围绕一线治疗体内应答预测性生物标志物识别的研究方向。其潜在应用包括支持患者个体化治疗策略的探索，以及耐药克服相关问题的研究。由于数据集涉及临床数据与体外实验分析，可能适用于临床与实验相结合的分析场景。关于具体的适用分析类型、模型构建、验证用途等，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、数据格式、预处理步骤、分析工具、代码或操作指南等均未在源站描述中体现。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量与限制的具体说明，包括样本量、数据完整性、偏倚控制、局限性讨论等信息均未在源站描述中体现。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07585331

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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07585331

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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：AL型淀粉样变性。通过一项部分前瞻性、部分回顾性的观察性临床研究，基于临床数据的收集以及对常规临床操作中获得的剩余生物样本进行的体外实验分析，拟识别一线治疗体内应答的预测性生物标志物。

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