构建生物样本库以建立肿瘤与慢性肝病临床前转化研究模型

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04690972

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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：慢性肝病与肝硬化、肝癌、非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎、乙型病毒性肝炎、丙型病毒性肝炎、丁型病毒性肝炎。位于斯特拉斯堡的病毒性与肝脏疾病研究所，Inserm Unit UMR_S 1110，研究非酒精性脂肪性肝炎（NASH）、非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）、肝硬化和肝细胞癌（CHC）等肝脏疾病。这些疾病可由乙型（HBV）、丙型（HCV）和丁型（VHD）肝炎病毒引起，也可由暴饮暴食与当前生活模式下久坐不动的不良生活方式共同导致。迄今为止，尚无能够治愈非酒精性脂肪性肝炎（NASH）、肝硬化并预防肝脏肿瘤发展的治疗方法。缺乏特异性治疗的原因之一是对肝脏及肝脏微环境的病理生理学认识有限。此外，肝细胞癌的异质性及其相关的基础肝病，以及缺乏合适的临床前模型，是难以确定这些疾病有效治疗靶点的根本原因。

因此，需要新的分子谱分析技术和策略来满足这些医疗需求，特别是预测HCC对治疗的反应——这方面目前仍很大程度上不尽如人意——以及发现新的治疗靶点。UMR_S 1110采用创新方法，利用单细胞RNA测序，这是一种在单个细胞水平分析基因表达的高分辨率技术。该技术是研究癌组织等异质性组织的最先进工具。在单细胞水平深入了解HCC和肝脏肿瘤环境，对于理解肝病进展、识别新的治疗靶点以及通过评估治疗反应来改善临床结局至关重要，从而通过为患者提供适应的个性化治疗来改善其生命预后。为了识别决定肝癌发生的因素、治疗反应的预测因子和新的治疗靶点，研究人员

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。