前瞻性采集肿瘤组织以识别新治疗靶点并研究肿瘤微环境

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05600933

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

条件：实体瘤、血液系统恶性肿瘤、胃肠道癌症、肝癌、胰腺癌、黑色素瘤、癌前病变、肺癌。背景：* 近期在癌症分子发病机制方面的进展和见解，促进了用于治疗晚期癌症受试者的新型分子和生物学靶向疗法的发展。扩展这些研究的一个关键挑战在于识别和验证未来癌症治疗的新治疗靶点。* 免疫肿瘤治疗在广泛恶性肿瘤中的发展，强调了了解转移性癌症瘤内免疫学格局的必要性。外科分支开发的培养和检查肿瘤浸润淋巴细胞的技术，可以通过对实体瘤的探索加以扩展和完善。* NCI外科分支有兴趣识别新的分子和生物学靶点，以促进未来针对实体瘤和血液系统恶性肿瘤的癌症疗法的发展。

通过与外科肿瘤学项目和胸外科分部的紧密合作，以及我们内部的外科主治医师和肿瘤内科临床医师的协作，我们处于独特的位置，能够获取并开展针对实体肿瘤组织和骨髓的重要研究，以帮助识别可能具有显著临床意义的治疗靶点。目的：从正在接受已知或疑似癌症诊断或治疗干预的参与者中收集生物样本，以识别新的分子和生物治疗靶点，并研究肿瘤内免疫微环境。入选标准：年龄≥18岁、患有疑似或确诊恶性肿瘤、计划接受诊断或治疗干预且可从中获取生物样本的参与者。设计：* 一项组织采集试验，将在干预时获取组织。* 组织和血液将在采集时进行处理、储存，然后转移至外科分部细胞生产设施进行进一步处理。* 不涉及研究性治疗

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。