基于基因组改变评估分子匹配靶向治疗在特定肿瘤类型中活性的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02795156

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：非小细胞肺癌、尿路上皮癌、非结肠胃肠道癌、上呼吸消化道癌。这项四臂试点II期研究将评估选定市售分子匹配靶向治疗在以下一种肿瘤类型一线治疗失败的患者中的初步抗肿瘤活性：1. 非小细胞肺癌，2. 尿路上皮癌，3. 非结肠胃肠道癌，4. 上呼吸消化道癌（唇、舌、唾液腺、牙龈、口腔、口腔腔、扁桃体、口咽、鼻咽、鼻腔、鼻窦和喉部肿瘤）。计划入组约160名患者（每种肿瘤类型40名）。入组考虑将基于方案外进行的下一代测序技术分析结果。符合条件的患者将接受一种FDA批准的靶向药物，按推荐剂量给药。治疗医生将根据每种肿瘤类型的基因组改变以及每种药物说明书中所列的靶点来决定开具哪种靶向药物。

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。