高级别胶质瘤空间结构揭示不同结构域内的肿瘤异质性

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE232469

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数据说明

高级别胶质瘤是侵袭性原发性脑癌，对标准治疗方案反应不佳，其驱动因素是巨大的异质性。在异柠檬酸脱氢酶（IDH）野生型高级别胶质瘤（胶质母细胞瘤，GBM）中，瘤内异质性增加与更具侵袭性的疾病相关。近年来，空间技术的出现使得通过原位保留细胞组织架构来解析肿瘤生态系统内这一复杂异质性成为可能。本研究利用数字空间分析和空间分子成像技术，构建了GBM和IDH突变型高级别胶质瘤患者样本的高分辨率分子图谱，以探究构成高级别胶质瘤的细胞亚型及空间群落。研究揭示了肿瘤与免疫微环境惊人的多样性，这体现在所推断的肿瘤拷贝数变异的异质性上。重建肿瘤架构揭示了脑内微环境（由反映脑细胞类型的肿瘤细胞和小胶质细胞组成）和脑外微环境（由间充质肿瘤细胞和单核细胞填充）。

我们进一步揭示，这些微环境中的细胞通讯是由特定的配体-受体对支撑的。这项初步研究显示，高级别胶质瘤中存在高水平的瘤内异质性，这与空间局限区域内多样的免疫景观相关。

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。