嗜铬粒蛋白A作为癌症患者血液标志物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03817866

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：胃肿瘤、胰腺肿瘤、小肠肿瘤、结直肠肿瘤。神经内分泌肿瘤（NET）的一个普遍特征是嗜铬粒蛋白A（CgA）的表达，该蛋白由神经内分泌细胞释放，在功能性肿瘤中有时与胃泌素、胰岛素、生长抑素和血清素等细胞特异性激素一同释放。人CgA是一种由439个氨基酸组成的酸性蛋白质，其序列包含多个单碱基和二碱基切割位点，相应地，在组织和血浆中已鉴定出众多CgA片段。CgA对于NET特征性的分泌颗粒形成至关重要，因此是NET的一个有用标志物。大多数NET中血浆CgA和/或CgA片段浓度升高。此外，由于血浆CgA浓度似乎与人类肿瘤负荷密切相关，血浆CgA浓度是一个重要的预后因素。因此，高血浆CgA浓度以及短时间内血浆CgA急剧升高与较差的预后相关。血浆CgA也被认为可用于NET患者的随访。

综上所述，这些观察结果支持CgA作为监测治疗效果及疾病进展或消退的有前景的生物标志物候选者的观点。参与本临床研究无需额外拜访肿瘤科医生、进行放射学检查或实验室检测。研究所需的所有信息均可在肿瘤科医生建议的常规就诊期间获取。GEP-NETs患者的临床评估（依据NCCN指南）基于体格检查、影像学（CT或MRI扫描）及实验室参数。疾病进程通过RECIST 1.1分类进行跟踪，包括通过影像学评估肿瘤负荷。

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。