CAIX靶向PET/CT在实体瘤中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07833085

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   • 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

适应症：恶性实体瘤、透明细胞肾细胞癌、肺癌（NSCLC）、乳腺癌。实体瘤的一个标志性特征是其固有的缺氧微环境，这不仅与肿瘤代谢重编程、血管生成、侵袭和转移密切相关，也是导致放疗、化疗以及某些靶向和免疫治疗耐药的关键因素。因此，实现肿瘤缺氧的精准、无创成像已成为当前癌症研究的前沿和热点。在缺氧相关分子中，碳酸酐酶IX（CAIX）是最具代表性的研究靶点。作为缺氧诱导因子-1（HIF-1）通路的关键下游靶基因，CAIX的表达水平与缺氧状态密切相关，在调节肿瘤细胞胞外酸化及维持胞内酸碱平衡中发挥重要作用；CAIX与癌细胞的存活、增殖、侵袭和转移密切相关。研究表明，CAIX高表达往往与肿瘤侵袭性更强、转移风险增加及患者预后更差相关。与其他缺氧相关分子相比，CAIX在正常组织中表达相对有限——主要见于少数组织如某些胃肠道上皮细胞——但在多种恶性肿瘤中异常高表达，包括透明细胞肾细胞癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、乳腺癌和脑肿瘤。因此，CAIX被认为是极具前景的实体瘤诊断和治疗靶点。CAIX靶向分子影像探针根据其分子结构可分为三大类：抗体类探针、小分子类探针和多肽类探针。目前已有多种CAIX靶向探针（如68Ga-DPI-4452、68Ga-NY104和18F-AlF-NYM005）进入临床转化阶段，并展示

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。