非小细胞肺癌免疫治疗获得性耐药的临床与分子特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248249

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

尽管PD-(L)1阻断免疫治疗已成为肺癌的常规疗法，但对其获得性耐药了解甚少。在1201例接受PD-(L)1阻断治疗的非小细胞肺癌（NSCLC）患者中，获得性耐药较为常见，超过60%的初始缓解者出现该现象。获得性耐药表现为炎症与干扰素（IFN）信号通路的差异表达。复发肿瘤可根据IFNγ反应基因的上调或稳定表达加以区分。IFNγ反应基因上调与推定的耐药途径相关，其特征为持续性IFN信号特征、免疫功能障碍以及抗原呈递基因突变，这些特征可在多种PD-(L)1阻断获得性耐药的小鼠模型中经体外IFNγ处理后重现。NSCLC中PD-(L)1阻断的获得性耐药与持续存在但发生改变的IFN反应相关。获得性耐药的肿瘤微环境呈持续性炎症状态，而非排斥或荒芜状态，这为有效重编程和逆转获得性耐药的治疗策略提供了依据。

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。