靶向MUC1的DAA/TAA原型疫苗用于导管原位癌免疫拦截与预防

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06218303

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

条件：导管原位癌。导管原位癌（DCIS）常通过筛查性乳腺X线摄影检出，并可能发展为浸润性疾病。然而，并非所有DCIS都会进展为浸润性乳腺癌，部分患者存在过度治疗。针对DCIS的疫苗可能有助于治疗降级，并允许采用侵袭性较小的疗法。TAA MUC1在DCIS中表达，而针对MUC1的疫苗是安全的，并可降低结肠癌高风险癌前病变的复发率。本临床试验旨在评估绝经前和绝经后DCIS女性患者外周血及DCIS病灶内的免疫激活与抑制机制，并将提供数据以指导开展更大规模的试验，评估MUC1疫苗对预防疾病复发的影响。最终，疫苗在拦截乳腺癌发展方面的成功将为这些策略应用于高风险个体的乳腺癌预防提供关键数据。

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。