CSF ctDNA液体活检用于原发性中枢神经系统淋巴瘤的快速诊断与治疗反应监测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07851363

标准获取流程：

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   • 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：原发性中枢神经系统淋巴瘤。原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）的发病率持续上升，且该病常进展迅速，许多患者就诊时已处于危重状态。因此，及时活检和快速病理诊断对于急诊管理至关重要。然而，活检具有侵入性，并受到出血风险、手术禁忌证、组织获取受限以及皮质类固醇暴露或取样部位对病理评估影响等因素的限制。此外，基于影像学评估所固有的延迟阻碍了对极早期复发的检测，并可能对患者预后产生不利影响。研究者聚焦于PCNSL的精准诊断与治疗，建立了急诊至病理的快速响应体系，并提供了来自小型队列的初步证据，表明脑脊液（CSF）循环肿瘤DNA（ctDNA）在诊断和疗效评估方面具有独特价值。一个基于关键生物标志物的检测组合实现了100%的特异度和85%的敏感度。

本项目旨在建立一个大型、多中心、疾病特异性的PCNSL数据库，并利用超深度测序技术刻画超过100个基因的ctDNA变异特征。本项目将整合在不同疾病阶段采集的纵向脑脊液ctDNA图谱与配对的组织测序数据。该方法将阐明ctDNA分子特征的动态演化及其与瘤内异质性的时空关系。通过开发多模态AI模型，本项目旨在实现快速早期诊断、治疗反应预测和纵向疾病监测，同时阐明治疗耐药机制并最终改善患者预后。

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。