IB-III期NSCLC新辅助化疗免疫治疗基线肿瘤基因组分析与循环肿瘤DNA前瞻性观察研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06907160

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

条件：可切除的临床IB至III期NSCLC。1. 队列构建：将建立一个前瞻性观察队列，纳入计划接受新辅助化疗免疫治疗后进行根治性手术的可切除IB-III期非小细胞肺癌患者。将前瞻性收集临床、病理和影像学数据，包括新辅助治疗期间的影像学缓解和切除标本中的病理缓解（主要病理缓解和病理完全缓解）。2. 基于组织的生物标志物：诊断时获取的治疗前肿瘤组织将使用靶向下一代测序panel进行全面基因组分析，以识别可操作的基因组改变、拷贝数改变（包括PD-L1/CD274）以及其他可能与新辅助化疗免疫治疗缓解或耐药相关的基因组特征。这些发现将与常规生物标志物（包括PD-L1免疫组化）一起评估。3.

血液生物标志物：将在多个时间点从每位患者连续采集血浆，包括新辅助治疗前、新辅助治疗期间（例如，2个周期后）、手术前以及术后随访期间。将进行循环肿瘤DNA（ctDNA）分析，以评估（a）治疗期间ctDNA动态变化作为术前病理反应的无创预测指标，以及（b）术后ctDNA作为分子残留病灶和复发风险的标志物。4. 研究实施：这是一项非干预性研究。所有患者将按照标准临床实践接受治疗，研究相关检测结果不会用于修改治疗方案。组织和血液生物标志物将与病理反应及长期结局（包括无事件生存期）进行相关性分析。

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。