血液、尿液和骨髓中的肿瘤细胞与DNA检测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03551951

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、食管癌、胃癌、胰腺癌、肝细胞癌、结直肠癌。背景：可切除的实体原发性癌症患者，即使转移灶数量有限，也有潜在治愈可能。然而，大多数患者尽管接受了手术，仍会出现复发。从血液、尿液和骨髓中分离循环肿瘤细胞和播散肿瘤细胞（CTC/DTC）以及循环游离（cf）DNA，将增进对癌症扩散的理解，并推动开发个体化疗法的知识进步。这些液体生物标志物也可能适用于肺癌高风险受试者的筛查和早期检测。假设与理由：从血液、尿液和骨髓中分离的CTC/DTC和cfDNA会发生表型和/或基因型变化。CTC/DTC具有在体内播散和促进肿瘤生长的潜力。研究血液、尿液和骨髓中液体生物标志物的生物学特性，将显著增进对早期和晚期癌症生物学的理解。

具体目标：将对循环肿瘤细胞（CTCs）/播散肿瘤细胞（DTCs）及游离DNA（cfDNA）进行定量和特征分析，检测其遗传改变以及关键信号/增殖生物标志物的表达，并在裸鼠体内进行生长研究。研究设计：将招募100名癌症患者，采用创新技术从血液、尿液和骨髓中分离CTCs/DTCs/cfDNA。仅在癌症患者接受麻醉手术的围手术期抽取骨髓。还将纳入200名接受低剂量CT肺癌筛查的高危个体，采集其血液和尿液，以检验这些液体生物标志物在肺癌早期检测中的实用性。此外，还将纳入20名良性疾病患者作为对照。将采用不同的创新技术对CTCs/DTCs、cfDNA及癌组织进行表型和/或基因型分析。此外，将对CTCs/DTCs进行富集、培养和特征分析。将在裸鼠体内研究肿瘤生长潜能。相关性：本研究探讨癌症疾病的基本方面，而癌症是导致死亡的原因之一，

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。