EBV抗体筛查在高危多发NPC家系中识别鼻咽癌易感个体的临床效用研究

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00393224

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数据说明

条件：鼻咽肿瘤。本拟议研究的目的是评估血清EBV抗体检测在识别高风险鼻咽癌（NPC）多发家系中鼻咽癌风险增高个体的临床实用性。作为一项旨在识别与鼻咽癌发生相关的遗传因素的持续合作研究的一部分，已确定并采集了来自台湾地区的2，394名未患病个体的样本，这些个体所在家系中至少有两名亲属被诊断为鼻咽癌。已对这些个体的血清进行了三种抗EBV抗体（VCA IgA、EBNA1 IgA和抗DNase）检测，已知这些抗体在普通人群研究中与鼻咽癌现患和发病风险升高相关。对我们研究人群的检测结果表明，与普通社区中观察到的相同EBV标志物的EBV抗体阳性率相比，来自高风险多发家系中表面健康的个体其EBV抗体阳性率升高近3倍。然而，这种EBV抗体反应性明显升高的临床意义尚不清楚。

因此，我们建议评估在既往开展的高风险家族研究中EBV抗体水平升高的个体是否具有更高的鼻咽癌（NPC）发病风险。将评估单个标志物（VCA IgA、EBNIA1 IgA和抗DNase抗体）及标志物组合，以确定其在高风险多发家族中作为NPC风险筛查检测的性能。为实现这一目标，我们建议邀请来自我们多发家族研究的2,394名未患病个体参与，该研究定义为具有大于或等于2例NPC的家族。基于我们的招募工作，我们预计约1,600名受试者将接受由专业耳鼻咽喉科医师进行的耳鼻咽喉（ENT）检查，以确定这些个体中是否有人患有隐匿性或症状性NPC。我们将把初次复查时进行的三项EBV抗体筛查检测与

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

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