生物标志物指导的双靶点CAR-T细胞用于晚期实体瘤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07523529

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

疾病状态：晚期不可切除、转移性。受试者接受中心病理复核，并在新鲜或存档肿瘤组织上进行抗原谱分析。如果有1个或多个预定义双靶点配对符合条件，靶点选择委员会将根据以下标准对候选配对进行排序：（1）共表达水平，（2）肿瘤-正常组织差异，（3）疾病特异性生物学依据，以及（4）产品/生产可行性。所有入组受试者均接受氟达拉滨和环磷酰胺清淋，随后输注1次指定的自体双靶点 CAR-T 产品。每个新启动的靶点配对队列均从剂量递增开始（改良 3+3 导入），如果可接受，则按推荐的2期剂量/给药方案（RP2D/RP2S）进入剂量扩展。对于仍符合资格、有可用产品且无不可耐受毒性的选定受试者，允许选择性重复输注。非中枢神经系统疾病采用 RECIST 1.1 评估疾病反应，中枢神经系统队列采用 RANO 评估。受试者接受24个月的疾病结局随访，以及最长15年的基因修饰细胞长期安全性随访，与当地基因治疗随访预期一致。由于实体瘤靶点版图持续演变，本示例采用广泛预定义靶点库，而非声称其可永久穷尽未来所有靶点。

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。