SMART：三阴性乳腺癌治疗响应轨迹的空间分子图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE331245

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；
3. 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

三阴性乳腺癌（TNBC）通常采用新辅助化疗（NACT）进行管理，该治疗会诱导肿瘤–免疫微环境发生深刻但异质性的重塑，然而治疗反应的微解剖学决定因素仍不明确。通过对NACT前核心活检组织及病理学家从NACT后切除标本中选取的感兴趣区域进行全覆盖分析，我们构建了SMART：一个来自89例TNBC患者的治疗反应轨迹空间分子图谱，共计129份样本，使用NanoString GeoMx平台进行 profiling。该图谱包含5,096个高质量、人工筛选的空间转录组图谱，涵盖上皮、免疫和基质区室。我们定义了七种上皮原型（EAs）和七种肿瘤–免疫微环境（TIMEs）的分子特征，以捕捉TNBC中上皮细胞和免疫细胞的空间分子特性。我们发现，具有预后意义的富含B细胞的免疫微环境在应答者中优先与增殖性、趋化因子激活的上皮共定位，而在非应答者中则与干扰素激活、抗原加工及免疫抑制性肿瘤区域共定位。

通过对组织匹配图像进行拓扑学分析，我们将上皮网络组织与分子信号传导相关联，并表明增殖性、染色体不稳定性和间充质样程序采用分散的空间架构，而基因组稳定的上皮样状态则形成密集聚集的邻域。通过整合表达相似性和空间距离树，我们绘制了NACT如何重塑分子定义状态与其空间生态位之间对应关系的地图。总体而言，SMART提供了一个可操作且具有临床相关性的框架，用于剖析空间–分子解耦、识别可干预的微环境脆弱性，并为开发空间分辨生物标志物提供信息，以指导TNBC的适应性和包含免疫治疗的治疗策略。

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。