基因组分类器验证：高危患者根治性前列腺切除术后转移预测

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-62116

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

目的：根治性前列腺切除术后局部晚期前列腺癌患者是二次治疗的候选对象。然而，这一高危人群具有异质性。许多病例即使接受保守治疗也不会发生转移。鉴于病理特征预测转移的特异性有限，需要更新的风险预测模型。我们报告一项基因组分类器的验证研究，该分类器用于预测高危人群根治性前列腺切除术后转移。方法：采用病例-队列设计，从2000年至2006年接受根治性前列腺切除术且复发高风险的1，010例患者中抽样。患者术前前列腺特异性抗原大于20 ng/ml、Gleason评分8分或以上、pT3b或Mayo Clinic列线图评分10分或以上。诊断时已有转移或曾接受任何前列腺癌治疗的患者被排除在分析之外。通过20%随机抽样创建了一个包含所有转移患者的亚队列。我们为235例具有可用基因组数据的患者生成了22标志物基因组分类器评分。

采用ROC曲线和决策曲线、竞争风险模型及加权回归模型评估基因组分类器的性能。从Mayo Clinic肿瘤登记库中识别出2000年至2006年间接受RP治疗的患者，用于病例-队列研究设计。该设计包括识别所有转移患者以及全队列的代表性样本。因此，基于术前PSA >20 ng/mL、病理Gleason评分（GS）≥8、SVI或GPSM（GS；术前PSA；SVI；切缘）评分≥10中的任一项，选择RP（开放/机器人）术后高复发风险且既往未接受新辅助/前列腺癌治疗的男性。该1,010名男性的队列包括73例经CT或骨扫描证实转移的病例。从队列中随机抽取20%样本（n=202），其中包括73例转移病例中的19例。为增加转移病例的抽样，将其余54例转移病例加入，最终形成

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。