Nivolumab治疗复发和/或转移性头颈部鳞状细胞癌免疫决定因素识别研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04603248

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

适应症：头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）。一项旨在识别复发/转移性HNSCC（头颈部鳞状细胞癌）患者对纳武利尤单抗（Nivolumab）应答的免疫决定因素的研究。复发性和转移性头颈部鳞状细胞癌无法治愈，需要积极治疗，导致功能残疾、预后不佳和高死亡率。复发性和转移性头颈部鳞状细胞癌预后差，治疗选择有限，接受标准治疗（SOC）后生存率为6-9个月。临床试验已证明抗PD-1（程序性死亡-1）疗法在头颈部鳞状细胞癌中具有前景良好的临床活性。目前，纳武利尤单抗已获批用于铂类治疗难治的头颈部鳞状细胞癌。然而，抗PD-1（程序性死亡-1）疗法的应答率相对较低，持久的临床获益仅限于少数患者。此外，PD-1（程序性死亡-1）的存在并未明确预测应答和治疗生存结局，反映了该生物标志物的不完善性。

实际上，PD-1（程序性死亡受体-1）阴性并不能排除PD-1（程序性死亡受体-1）阻断疗法的治疗获益，反之亦然。因此，开发可靠的预测性生物标志物对于正确选择患者至关重要，以最大化PD-1（程序性死亡受体-1）阻断疗法在头颈部鳞状细胞癌患者中的临床获益。所以，我们需要筛选最有可能从抗PD-1（程序性死亡受体-1）治疗中获益的患者，并确定更好的生物标志物来预测头颈部鳞状细胞癌患者对PD-1（程序性死亡受体-1）阻断疗法的反应。患者比通过影像扫描进行肿瘤评估更早。在本研究中，我们旨在阐明免疫相关生物标志物，以通过来自接受治疗的复发/转移性HNSCC（头颈部鳞状细胞癌）患者的肿瘤组织和外周血来预测反应。

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。