复发性胶质母细胞瘤中阿替利珠单抗最佳生物标志物识别的多中心试验（MOAB试验）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06069726

标准获取流程：

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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：复发性胶质母细胞瘤。复发性胶质母细胞瘤是肿瘤学中未满足医疗需求最高的疾病之一。接受标准治疗的患者总体预后仍然不佳，2年生存率<20%。免疫检查点抑制剂有潜力满足这一未满足的医疗需求，但此类疗法尚未在以疗效为终点且具有足够统计学效能的临床试验中，也未在新辅助治疗背景下得到充分探索。免疫系统与胶质母细胞瘤之间的相互作用复杂，并受多种因素影响。在非中枢神经系统肿瘤中提示对免疫治疗可能有良好应答的某些分子因素，在胶质母细胞瘤中却矛盾地提示应答更差。阿替利珠单抗（Atezolizumab）已显示出若干特性，使其成为在rGBM中进一步研究的理想候选药物。有趣的是，在接受阿替利珠单抗治疗的rGBM患者中，低肿瘤突变负荷与T细胞炎症及免疫治疗结局有关。在本研究中，研究者将确定新辅助阿替利珠单抗治疗能否为复发性胶质母细胞瘤且突变负荷低的患者带来治疗获益。对本试验中采集标本的生物学评估将检验低TMB与rGBM中免疫编辑相关特征之间的关系。研究者假设，低肿瘤突变负荷可识别出具有免疫参与特征的rGBM肿瘤，并与既往被认为与ICI应答有关的特征具有相关性。通过广泛研究影响免疫治疗应答的分子因素，我们的目标是提高免疫治疗在胶质母细胞瘤患者中的有效性。

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。