Vigil 在实体瘤中的扩展可及性试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03842865

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

疾病：实体瘤、尤文肉瘤、转移性尤文瘤、转移性尤文肉瘤、晚期妇科癌症、卵巢癌、宫颈癌、子宫癌。这是一项Vigil（双shRNAfurin和GMCSF增强的自体肿瘤细胞免疫治疗）在晚期实体瘤中的扩展可及性试验。大约40名受试者，其组织已采集且Vigil已生产，但在先前Gradalis方案下未能通过生产放行标准，将被考虑纳入本研究。符合条件的参与者将接受最少1次、最多12次Vigil皮内注射，每4周一次，作为单一疗法。参与者将在门诊环境中接受管理。将监测血液学功能、肝酶、肾功能和电解质。用于分析针对自体肿瘤抗原的免疫功能的血液将在筛选时、第1天（Vigil给药前）、第2、4和6周期、治疗结束（EOT）、EOT后3个月以及此后每6个月（对于进入反应随访的受试者）采集。

对于尤文肉瘤受试者，将在筛选期、第2、3、4和6周期Vigil给药前的第1天以及治疗结束时采集血液进行ctDNA分析。

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。