肠道微生物组与粪菌移植在癌症患者药物诱导胃肠道并发症中的作用
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦临床 0 至 IIC 期皮肤黑色素瘤患者,研究肠道微生物组与粪菌移植在免疫检查点抑制剂相关胃肠道并发症中的作用

基本信息
资源简介
肠道微生物组与粪菌移植在癌症患者药物诱导胃肠道并发症中的作用
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦临床 0 至 IIC 期皮肤黑色素瘤患者,研究肠道微生物组与粪菌移植在免疫检查点抑制剂相关胃肠道并发症中的作用。主要目标包括比较发生与未发生 ICPI 相关结肠炎患者的粪便微生物组差异、比较结肠炎治疗前后的微生物组变化,以及评估粪菌移植的安全性、耐受性与疗效。数据可用于探索微生物组标志物、预测结肠炎风险及评估 FMT 干预效果(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床 0 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 I 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 IA 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 IB 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 II 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 IIA 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 IIB 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 IIC 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8。主要目标:I. 比较发生免疫检查点抑制剂(ICPI)相关结肠炎的患者与未发生 ICPI 相关结肠炎的患者之间粪便微生物组模式的差异。II. 比较发生 ICPI 相关结肠炎的患者在结肠炎药物治疗前后粪便微生物组模式的差异。III. 评估粪菌移植(FMT)的安全性、耐受性和疗效。次要目标:I. 识别和表征免疫
【主题与分类】
主题标签:Colitis、Lung Non-Small Cell Carcinoma、Malignant Genitourinary System Neoplasm、Malignant Solid Neoplasm、Stage 0 Lung Cancer AJCC v8、Stage I Lung Cancer AJCC v8、Stage IA1 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA2 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA3 Lung Cancer AJCC v8、Stage IB Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03819296
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03819296
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:临床0期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床I期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IA期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IB期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床II期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IIA期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IIB期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IIC期皮肤黑色素瘤AJCC v8。主要目标:I. 比较发生免疫检查点抑制剂(ICPI)相关结肠炎的患者与未发生ICPI相关结肠炎的患者之间粪便微生物组模式的差异。II. 比较发生ICPI相关结肠炎的患者在结肠炎药物治疗前后粪便微生物组模式的差异。III. 评估粪便微生物群移植(FMT)的安全性和耐受性及疗效。次要目标:I. 识别并表征血液和结肠组织中与ICPI相关结肠炎发病相关的免疫特征和遗传因素。II. 识别并表征血液和结肠组织中与ICPI相关结肠炎对药物治疗快速应答相关的免疫特征和遗传因素。III.
描述ICPI相关性结肠炎在药物治疗前后的内镜和组织学特征。IV. 通过患者报告结局(PRO)记录ICPI相关症状的变化以及粪便微生物移植对功能和生活质量(QoL)的影响。V. 评估与粪便微生物移植良好应答相关的粪便微生物组和细胞因子特征。VI. 评估从血液和结肠组织获得的遗传/免疫特征中与粪便微生物移植良好应答相关的因素。VII. 描述ICPI相关性结肠炎在粪便微生物移植前后的内镜和组织学特征。探索性目标:I. 在炎症结肠黏膜及其配对的正常黏膜中,识别和描述与ICPI相关性结肠炎发病相关的免疫特征和遗传因素。II. 描述这些结肠组织中的免疫特征和遗传因素
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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