MET通路抑制增强小细胞肺癌化疗免疫治疗疗效

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE262975

标准获取流程：

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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

化疗联合免疫治疗在晚期小细胞肺癌（SCLC）中的获益有限。本研究探讨了将MET通路抑制与化疗-免疫治疗联合用于治疗晚期SCLC的潜力。MET通路激活可触发上皮-间质转化，促进化疗耐药，并可能削弱免疫治疗的疗效。在小细胞肺癌小鼠模型中，在化疗-免疫治疗（抗PD-L1）基础上加用MET抑制可重塑肿瘤微环境、减少抑制性髓系细胞并促进有效的免疫应答，从而减缓肿瘤生长并延长生存期。对患者样本的分析显示，化疗-免疫治疗期间髓系富集的免疫浸润可能促进治疗耐药。值得注意的是，血清肝细胞生长因子（HGF）水平升高与间质性和炎症表型相关，提示该亚组患者可能从基于MET抑制剂（METi）的治疗策略中获益。

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。