前列腺癌免疫治疗新抗原应答数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001004050

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

为确定在肿瘤突变负荷（TMB）较低的癌症中，接受免疫检查点治疗（ICT）后是否能引发抗原特异性T细胞反应，我们在30例转移性去势抵抗性前列腺癌（CRPC）患者中开展了一项使用伊匹木单抗（抗CTLA-4）的临床试验。我们根据临床结局识别出两组截然不同的患者，分别为结局有利组和结局不利组。与结局不利组相比，结局有利组患者更可能具有较高的瘤内CD8 T细胞密度和/或IFN-γ反应基因特征，其中包括5例仅在伊匹木单抗治疗后才能检测到抗原特异性T细胞反应的患者。3例患者产生了针对肿瘤相关抗原（PSMA和PAP）的T细胞反应。重要的是，2例TMB相对较低的患者产生了针对独特新抗原的T细胞反应。总体而言，我们的数据表明，一部分转移性前列腺癌患者可从ICT中获益，尤其是那些具有与效应T细胞反应相关的免疫生物标志物的患者。

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。