前列腺癌骨转移血浆外泌体RNA特征

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07553754

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数据说明

条件：前列腺癌（诊断）、骨转移、PSMA PET、液体活检、外泌体RNA、生物标志物的发现与验证、未经治疗。背景 前列腺癌（PCa）是全球癌症相关发病率的主要原因之一，其中骨转移是最常见且最具破坏性的并发症。早期准确检测骨转移对于及时干预和改善患者预后至关重要。然而，目前的生物标志物如PSA在早期转移检测中缺乏足够的敏感性和特异性，而传统影像学（如骨扫描、CT）往往在转移灶临床显现后才得以识别。PSMA PET已成为基线时确定转移状态的最敏感影像学手段，但其高昂成本、有限的可及性和辐射暴露使其无法作为普遍筛查工具。与此同时，液体活检——尤其是血浆外泌体RNA分析——为洞察肿瘤生物学提供了一个独特的窗口。

外泌体RNA在循环中稳定存在，能够反映原发肿瘤的分子特征，并可通过高通量测序和微滴式数字PCR等灵敏方法进行检测。尽管前景广阔，但目前仍缺乏具有严格多阶段验证的大规模前瞻性多中心研究。需求 目前亟需一种非侵入性、稳健的生物标志物，能够识别骨转移风险极低的患者，从而安全地推迟PSMA PET/CT检查。现有工具在低风险人群中缺乏足够的阴性预测值，无法可靠地排除骨转移。一种成功的排除性检测将减少不必要的影像学检查、降低医疗成本并减少患者的辐射暴露。本研究采用四阶段设计，各阶段的样本量考量与当代生物标志物开发标准相一致。研究设计与技术阶段 这是一项前瞻性、多中心、阶段序贯的生物标志物开发与验证研究。骨转移状态的金标准为基线、未经治疗的PSMA PET/CT。所有血液样本均

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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