QUILT-2.025 NANT新抗原酵母疫苗（YE-NEO-001）：使用个性化新抗原酵母疫苗辅助免疫治疗诱导既往接受治疗癌症受试者的T细胞应答

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03552718

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

疾病：结直肠癌、乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌、黑色素瘤、非小细胞肺癌、胰腺癌、肝癌。这是一项1期试验，旨在评估个性化新抗原酵母疫苗YE-NEO-001在已完成其类型实体癌（如结直肠癌、乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌、黑色素瘤）潜在治愈性治疗且原本将进入疾病复发监测期的受试者中的安全性、RP2D和初步疗效。该研究将分两部分进行：第1部分将涉及剂量递增，第2部分将涉及RP2D的扩展，以进一步评估YE-NEO-001的安全性。在研究第2部分中，当RP2D确定后将进行剂量扩展。第2部分可能额外入组4名受试者，使得在RP2D水平下总共最多10名受试者。

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。