PRJNA816189：剪切波弹性成像测肝肿瘤硬度预测抗PD-1联合仑伐替尼治疗HCC进展

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA816189

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数据说明

背景 通过剪切波弹性成像（SWE）测量的肝脏硬度（LS）在接受程序性细胞死亡蛋白-1（PD-1）抑制剂治疗的晚期肝细胞癌（HCC）患者中的临床意义尚不清楚。本研究旨在探讨PD-1抑制剂联合仑伐替尼治疗前经SWE测量的基线LS的预后价值。方法 我们回顾性评估了2020年1月至2021年6月期间在两家高容量医疗中心接受抗PD-1抗体联合仑伐替尼治疗的HCC患者（n=133）。采用单因素和多因素logistic回归分析构建新型列线图。采用RNA测序和免疫组化染色评估与肿瘤硬度相关的生物学和免疫特征的异质性。结果 全人群的客观缓解率（ORR）和疾病控制率（DCR）分别为23.4%和72.2%。基线肿瘤病灶LS值为19.53 kPa时敏感度和特异度之和最大，使其成为预测PD-1抑制剂疗效的最佳截断值。

列线图由基线肿瘤LS和白蛋白-胆红素分级(ALBI)构成，在训练数据集中提供了良好的校准和区分度，AUC为0.840(95%CI：0.750-0.931)，C-index为0.828。此外，其在验证队列中显示出可接受的区分度，AUC为0.827(95%CI：0.673-0.980)，C-index为0.803。在高硬度肿瘤中富集的差异表达基因主要与代谢通路相关，而在低硬度肿瘤中富集的差异表达基因则与DNA损伤修复相关。此外，高硬度肿瘤患者的免疫细胞浸润相对较低，组蛋白去乙酰化酶通路抑制剂被确定为提高免疫治疗疗效的候选药物。

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。