通过提升现有乳腺癌上皮细胞系价值实现体外生物工程乳腺癌侵袭研究数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.15128/r1gt54kn09q

标准获取流程：

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数据说明

全球乳腺癌发病率呈上升趋势。新近文献表明，癌细胞与其周围微环境的相互作用是细胞迁移和转移的临床重要驱动因素。当前的体外建模方法通常依赖于基本的二维培养实践，这种微环境与原生组织相去甚远。这种简单性无法重现肿瘤环境的关键方面，而这些方面对疾病进展至关重要。本研究基于三维培养技术，描述了一种与标准方法相比复杂性增强的乳腺癌侵袭实验。三种关键乳腺上皮细胞系，包括：MCF-10A、MCF-7和MDA-MB-231，分别代表健康组织、早期阶段和转移性癌症，均被应用于不同复杂度的体外系统。通过增强培养系统的几何结构，并纳入基质细胞群体，我们成功改进了体外乳腺癌侵袭建模，其对测试化合物的响应证明了这一点。

将组织特异性基质基础整合到每种上皮细胞系的培养中，使得新合成的细胞外基质基质与上皮细胞类型之间能够相互作用，并为癌细胞迁移提供了一个致密的物理网络。这引入了若干与原生组织一致、但在其他更简化的培养系统中所缺乏的微环境因子，并提升了常见癌细胞系的价值。这种新型生物工程培养系统还有助于深入获得关于癌细胞生物学各方面的基础机制性见解，包括与组织环境的相互作用以及癌症相关成纤维细胞在疾病进展中的作用。

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。