DCR-MYC在实体瘤、多发性骨髓瘤或淋巴瘤患者中的I期多中心剂量递增研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02110563

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

适应症：实体瘤、多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、胰腺神经内分泌肿瘤、PNET、NHL。在这项首次人体研究中，DCR-MYC将通过2小时静脉（IV）输注给药，每周一次，连续2周，随后休息1周（3周=1个周期），用于对既往治疗无应答的实体瘤恶性肿瘤、多发性骨髓瘤或非霍奇金淋巴瘤患者。将确定可给予的DCR-MYC最高安全剂量。此外，还将评估DCR-MYC的药代动力学（PK）特征、潜在药效学（PD）效应以及抗肿瘤活性。将在最大耐受剂量（MTD）（或为进一步研究确定的最高安全剂量，该剂量可能更低）下设置2个扩展队列：* 活检队列：6例患者，于给药前和周期2/第11天进行肿瘤活检；评估项目与剂量递增队列相同 * PNET队列：最多20例胰腺神经内分泌肿瘤患者；评估项目与剂量递增队列相同，但PD（细胞因子）评估较少，且不进行PK评估

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。