抗CTLA-4与抗PD-1/PD-L1治疗癌症患者的干扰素特征与系统性自身免疫病患者的比较

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07249060

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数据说明

条件：免疫相关不良事件、系统性红斑狼疮、干燥综合征、系统性硬化症（SSc）、炎性肌病、实体瘤。本研究旨在寻找一种方法，以预测部分癌症患者在接受免疫治疗时出现的副作用。这些副作用被称为免疫相关不良事件（irAEs），当免疫系统错误地攻击健康组织时就会发生，类似于某些自身免疫性疾病。目前，临床医生缺乏可靠的检测手段来确定谁最有可能出现这些反应。本研究的目标是确定血液中称为干扰素（IFNs）的物质是否可作为早期预警标志物。该研究将纳入300名即将开始免疫治疗的癌症患者。为了提供有意义的对照，研究者还将招募40名患有狼疮等自身免疫性疾病的个体。了解这些群体之间IFN水平的差异，可能有助于阐明癌症患者中的IFN模式是否与自身免疫性疾病中所见相似。两组参与者都将被要求在临床护理或治疗期间的预定时间点提供少量血液样本。

研究人员将测量所有样本中不同IFN类型的水平，以比较癌症患者与自身免疫性疾病个体之间的IFN水平，并在癌症组内比较发生irAEs的患者与未发生irAEs的患者。该研究的长期目标是开发一种简单的检测方法，帮助临床医生识别irAEs风险较高的患者。免疫相关不良事件（irAEs）是接受免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗的癌症患者中常见的并发症，它们通常类似于或加重既有的自身免疫性疾病。尽管该领域已有大量研究，但目前尚无经过验证的irAEs预测性生物标志物。新出现的证据表明，IFN特征——长期以来被认为与多种系统性自身免疫性疾病（SADs）的发病机制有关——也可能在发生ICI诱导的irAEs的患者中上调，且不同IFN亚型之间可能存在显著重叠。鉴于这些

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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