肝细胞癌类器官模型

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06929845

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：肝细胞癌、类器官、肠道微生物群、肿瘤微环境、系统性疾病、消化、外科。该项目目标为：1）从手术标本或肝活检获取的患者肿瘤及非肿瘤肝组织构建HCC PDOs；2）评估HCC PDOs与患者来源肠道微生物群及宿主免疫细胞整合后产生的基因组和转录组变化，并评估其与患者预后的相关性；3）利用HCC PDOs测试全身治疗（ICI和TKIs）的疗效，并了解可能的调节辅因子。已招募具有实验室经验的研究人员，他们将专注于PDOs的构建及免疫炎症通路的分析。将采用最先进的技术，特别是下一代测序、流式细胞术、高通量基因组和转录组分析、超滤、药物筛选、多重免疫测定和酶免疫测定。该项目旨在研究HCC患者治疗疗效调节所涉及的机制。

因此，该实验模型可作为有价值的支持手段融入真实临床实践，通过完全个体化的策略最大化治疗疗效。

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。