评估Golidocitinib治疗新诊断外周T细胞淋巴瘤患者安全性和有效性的II期单中心单臂研究（GOLDEN研究）及相关研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06630091

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：外周T细胞淋巴瘤。

主要目的
• 评估golidocitinib在初诊PTCL受试者中的2年无进展生存率，作为主要疗效终点。

次要目的

• 在初诊PTCL患者中，根据2014 Lugano分类，采用基于PET/CT的客观缓解率（ORR）、完全缓解率（CRR）、缓解持续时间（DoR）、无进展生存期（PFS）和至缓解时间（TTR）评估golidocitinib的抗肿瘤疗效，作为次要疗效终点。
• 根据CTCAE 5.0版分级的不良事件，评估golidocitinib在初诊PTCL受试者中的安全性和耐受性。

探索性目的

• 识别基线时来源于肿瘤和血浆的受试者选择生物标志物，并将这些生物标志物与golidocitinib的肿瘤缓解进行相关性分析。
• 评估PTCL受试者基线和疾病进展时血浆及肿瘤活检中golidocitinib的潜在耐药机制。

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。