肛管鳞状细胞癌肿瘤微环境巨噬细胞与治疗反应关联研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肛管鳞状细胞癌这一相对罕见(占消化道肿瘤不足3%)但发病率近年上升的恶性肿瘤,其发病可能与 HPV 感染相关

基本信息
资源简介
肛管鳞状细胞癌肿瘤微环境巨噬细胞与治疗反应关联研究
该数据集围绕肛管鳞状细胞癌展开,重点关注肿瘤微环境中的巨噬细胞与治疗反应之间的关联。肛管鳞状细胞癌属于相对罕见的消化道恶性肿瘤,占消化道肿瘤不足3%,但近几十年来其发病率呈上升趋势,这可能与其和 HPV(人乳头瘤病毒)感染的关联有关。该肿瘤的扩散方式以经淋巴途径的盆腔局部区域扩散为主,较少发生转移。目前,针对局部晚期肿瘤的标准治疗为放疗联合化疗,常用药物包括丝裂霉素 C 和 5-FU(或卡培他滨)。尽管局部局限型患者的 5 年疾病控制率较高,约为 80%,但局部晚期肿瘤患者的预后较差,接受放化疗者 3 年无进展生存率仅为 70%。因此,理解这类患者的肿瘤耐药机制具有特别的意义,而该数据集正是为探索这一方向而设立。
【数据集背景】
肛管鳞状细胞癌是一种相对罕见但发病率逐年上升的恶性肿瘤,其发病可能与 HPV 感染相关。该肿瘤的扩散以淋巴途径的盆腔局部区域扩散为主,远处转移较少见。对于局部晚期肿瘤,当前的标准治疗方案是放疗联合化疗,具体药物包括丝裂霉素 C 和 5-FU(或卡培他滨)。虽然局部局限型患者的 5 年疾病控制率可达约 80%,但局部晚期患者的预后明显更差,接受放化疗后 3 年无进展生存率仅为 70%。在这一临床背景下,探索肿瘤微环境中的巨噬细胞与治疗反应之间的关系,有助于理解肿瘤耐药机制,并可能为改善局部晚期患者的预后提供线索。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Squamous Cell Carcinoma,聚焦于肛管鳞状细胞癌中肿瘤微环境巨噬细胞与治疗反应之间的关联研究。数据集英文名称为 Study of the Association Between Tumor Microenvironment Macrophages and Treatment Response in Squamous Cell Carcinoma of the Anal Canal。关于数据集所包含的具体变量、样本量、随访信息、检测指标、巨噬细胞相关标志物、治疗反应评估标准等详细内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及了肛管鳞状细胞癌的流行病学特征、扩散方式、标准治疗方案以及不同分期患者的预后数据,但未提供该数据集具体的采集时间、采集地点、纳入排除标准、样本采集流程、数据采集方法等详细信息。这些内容源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集适用于与肛管鳞状细胞癌相关的临床研究场景,尤其是围绕肿瘤微环境巨噬细胞与治疗反应关联的探索性分析。其潜在应用方向包括理解局部晚期肛管鳞状细胞癌患者对放化疗的耐药机制,以及为改善该人群预后提供研究基础。关于该数据集是否适用于其他特定分析类型、统计方法或临床决策场景,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、数据格式、字段说明、分析流程、软件工具或代码示例等。因此,无法依据现有信息给出使用层面的操作指引。
【质量与限制】
该数据集来自 clinicaltrials.gov,但源站未提供关于数据质量的具体信息,例如数据完整性、准确性、缺失值处理、偏倚控制、样本代表性或质量控制措施等。同时,源站也未说明该数据集在范围、时间、人群或指标方面的已知限制。因此,关于质量与限制的详细内容,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或知识产权相关信息。如需引用或使用,建议直接查阅 clinicaltrials.gov 上该数据集的原始页面以获取权威说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05019235
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:鳞状细胞癌。肛管鳞状细胞癌是一种相对罕见的癌症(占消化系统癌症的不到3%),但近几十年来其发病率有所增加,可能与其与人乳头瘤病毒(HPV)感染的关联有关。其扩散主要通过淋巴途径局限于盆腔区域,很少发生转移。目前的标准治疗是放疗联合化疗,用于局部晚期肿瘤(T2或以上,对应大小2厘米或以上,或N+):丝裂霉素C和5-FU(或卡培他滨)。虽然在局限型中5年疾病控制率极佳,约为80%,但对于局部晚期肿瘤,预后较差,接受放化疗的患者3年无进展生存率仅为70%。在这些患者中,了解肿瘤对治疗耐药的机制似乎特别有意义,以提高疗效并提出新的治疗靶点。实体瘤的微环境在过去二十年中已被广泛研究,现已被认为是肿瘤发展和侵袭的主要因素。
免疫细胞,尤其是巨噬细胞,是肿瘤微环境的重要组成部分,并在先天性和适应性免疫反应之间起到桥梁作用。肿瘤相关巨噬细胞(TAMs),特别是具有抗炎和促肿瘤作用的M2型巨噬细胞(与具有杀肿瘤和促炎作用的M1型巨噬细胞相反),已在多种癌症中被研究,如头颈部鳞状细胞癌、肝细胞癌、宫颈鳞状细胞癌和非小细胞肺癌。据研究者所知,尚未在肛管鳞状细胞癌中进行研究。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




