粪菌移植联合免疫治疗用于黑色素瘤患者(MIMic)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为黑色素瘤患者中粪菌移植联合免疫治疗的研究(MIMic)。源站描述指出,PD-1 免疫治疗药物如 pembrolizumab 和 nivolumab 对部分黑色素瘤患者有效,但许多患者无应答;近期证据提示肠道微生物群在调节抗 PD-1 药物反应

基本信息
资源简介
粪菌移植联合免疫治疗用于黑色素瘤患者(MIMic)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为黑色素瘤患者中粪菌移植联合免疫治疗的研究(MIMic)。源站描述指出,PD-1 免疫治疗药物如 pembrolizumab 和 nivolumab 对部分黑色素瘤患者有效,但许多患者无应答;近期证据提示肠道微生物群在调节抗 PD-1 药物反应中起重要作用,应答者具有独特且健康的肠道微生物组,因此通过正向调节患者肠道微生物以构建更多样、健康的微生物组,可能改善免疫治疗应答。该数据可用于肿瘤免疫治疗与肠道微生物组相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:黑色素瘤。过去5年,免疫治疗通过增强患者免疫系统对抗癌症,帮助了许多癌症患者。抗程序性死亡(PD-1)免疫治疗药物如 pembrolizumab 和 nivolumab 可解除抗癌免疫细胞的抑制,并已对部分黑色素瘤患者有效。尽管免疫治疗在肿瘤治疗中取得重大突破,但许多患者对这类新型抗癌药物无应答。近期证据表明,患者肠道中的微生物在调节抗 PD-1 药物反应中起主要作用。对这些药物有应答的患者肠道中具有独特且健康的微生物群。因此,正向调节癌症患者的肠道微生物以创建更多样、更健康的微生物组,可能改善免疫治疗应答。一项……
【主题与分类】
主题标签:Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03772899
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03772899
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:黑色素瘤。过去5年间,免疫疗法通过增强患者免疫系统对抗癌症的能力,已帮助许多癌症患者。抗程序性死亡(PD-1)免疫治疗药物,如帕博利珠单抗和纳武利尤单抗,能够解除抗癌免疫细胞的抑制,已在治疗部分黑色素瘤患者中显示出有效性。尽管免疫疗法在肿瘤治疗中取得了重大突破,但许多患者对这类新型抗癌药物并无响应。近期证据表明,患者肠道内的微生物在调节对抗PD-1药物的反应中发挥重要作用。对这类药物有响应的患者肠道内拥有独特且健康的微生物群。因此,积极调整癌症患者的肠道微生物,以创建更多样化且健康的微生物组,可能改善免疫治疗的响应。调整微生物组的一种方法是粪菌移植(FMT),该方法已成功用于临床治疗患有持续性细菌感染的非癌症患者。
在本研究中,研究者将把粪菌移植(FMT)与已批准的免疫治疗药物帕博利珠单抗或纳武利尤单抗联合使用,这两种药物是晚期黑色素瘤治疗的标准疗法。本研究的目的是考察在黑色素瘤患者中联合使用这两种疗法的安全性。研究者将使用通过我们严格的方案筛选、并经加拿大卫生部批准的的健康供体粪便材料。除评估联合治疗的安全性外,研究者还将研究FMT对免疫系统及肠道微生物生态系统的影响。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




