VHL相关肾癌瘤内与瘤间异质性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06195150

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：透明细胞肾细胞癌，VHL综合征。研究假设，散发性ccRCC的高度瘤内-瘤间异质性同样定义了VHL-ccRCC，包括个体患者内的不同病灶；并假定通过结合多区域活检的影像学、组织学和分子谱分析来解读VHL-ccRCC异质性，将有助于改善VHL患者的诊断检测和治疗选择。为了全面绘制VHL患者ccRCC的瘤内和瘤间异质性图谱，本研究的目标是：1. 将术前常规多参数MRI影像与VHL患者每个ccRCC中地理预设多区域活检的肿瘤组织学相结合。2. 将多重免疫组化、批量和单细胞RNA测序及体细胞突变分析与全肿瘤组织学评估相结合。3. 优化生成VHL-ccRCC来源肿瘤类器官（患者来源类器官，PDO）的方案，并在代表瘤内和瘤间异质性的类器官培养中测试抗肿瘤药物如HIF2alpha抑制剂。

本研究将结合影像学、术中活检和多组学分析，建立用于VHL病中ccRCC诊断和分子特征描述的标准化模型。本研究将受益于OSR于2021年设立的专门针对VHL病的临床与研究项目，该项目集中管理意大利VHL患者。由于当前研究依赖于临床实践中已确立的肿瘤活检技术，转化研究成果将可直接获得并立即影响患者诊疗。

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。