原发乳腺癌患者循环肿瘤DNA连续监测用于检测隐匿性转移的数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.b6928

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；
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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。

数据集大小约 158.5 MB。

数据说明

转移性乳腺癌通常在出现症状后才被诊断，而此时几乎无法治愈。游离循环肿瘤DNA（ctDNA）含有肿瘤特异性的染色体重排，可在血浆中进行检测。我们在一项回顾性研究中，对20例确诊为原发性乳腺癌并接受长期随访的患者进行了ctDNA连续监测，以评估其用于早期发现转移的价值。通过结合原发肿瘤的低覆盖度全基因组测序和利用微滴数字PCR对血浆中肿瘤特异性重排进行定量，我们首次发现，ctDNA监测在术后区分最终临床检测到复发（93%）与未检测到复发（100%）的患者方面具有高度准确性。在86%的患者中，基于ctDNA的检测早于临床转移检测，平均提前11个月（范围0–37个月），而长期无病生存的患者术后ctDNA检测不到。ctDNA数量可预测不良生存。

这些发现为在早期乳腺癌中开展更大规模的验证性研究奠定了基础，旨在评估循环肿瘤DNA作为监测工具，用于早期转移检测、治疗调整，并有助于避免过度治疗。

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。