NantHealth GPS Cancer 检测在晚期癌症患者中的评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03073473

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数据说明

疾病：胰腺癌、转移性乳腺癌、转移性肺癌、转移性结肠癌、转移性黑色素瘤、转移性前列腺癌。个性化医学方法在癌症管理中需要详细的诊断评估。广泛的基因组分析，利用全基因组（DNA）和全转录组（RNA）测序平台，有望识别出适合靶向治疗的肿瘤相关突变，与传统细胞毒性化疗相比，可能改善临床结果并降低毒性。蛋白质组学方法可能通过识别已知诱导耐药或指示对化疗、单克隆抗体治疗、激素治疗、靶向治疗和免疫治疗药物敏感性的蛋白质生物标志物，为治疗选择增添更多见解。这些方法的全部价值尚未在常规临床癌症护理中得以实现。GPS Cancer™是NantHealth提供的一项全面检测。

GPS Cancer整合了全基因组（DNA）测序、全转录组（RNA）测序以及通过质谱进行的定量蛋白质组学分析，为肿瘤科医生提供患者癌症的全面分子图谱，以指导个性化治疗策略。GPS Cancer检测在CLIA认证和CAP认可的实验室中进行。假设：1. 通过NantHealth GPS Cancer检测在下一代测序（NGS）基础上增加蛋白质组学，并结合全基因组测序，将识别出在晚期癌症患者中更有可能取得成功的临床结局的治疗算法。研究设计（摘要）：1. 患者人群将包括总共160名有肿瘤组织可用于NantHealth GPS Cancer检测的个体：（1）不适合根治性手术的胰腺癌患者，（2）转移性乳腺癌，（3）晚期（不可切除/转移性/不可治愈）肺癌，（4）转移性不可切除恶性黑色素瘤，（4）不适合根治性治疗的转移性结肠癌，以及（5）转移性激素难治性前列腺癌。2. 治疗肿瘤科医生将

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

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