饮食与运动对免疫治疗及微生物组的影响(EDEN)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦黑色素瘤(Melanoma)患者,探讨饮食与运动对免疫治疗及肠道微生物组的影响

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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蛋白质预测Melanoma
The Effect of Diet and Exercise on ImmuNotherapy and the Microbiome (EDEN)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

饮食与运动对免疫治疗及微生物组的影响(EDEN)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦黑色素瘤(Melanoma)患者,探讨饮食与运动对免疫治疗及肠道微生物组的影响。源站描述指出,肠道微生物组可调节免疫等功能,其改变与包括癌症在内的多种疾病相关;优化肠道微生物组可能提高免疫检查点抑制剂治疗的应答概率,应答者的肠道微生物多样性高于非应答者。饮食是肠道微生物组的主要调节因素,高纤维植物性饮食促进更高的微生物多样性,而高动物脂肪和蛋白饮食与较低的微生物多样性相关;运动也被显示可增加肠道微生物。数据可用于研究微生物组调控与免疫治疗应答的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤。背景:人类肠道微生物组是一个日益受到研究关注的主题,因为它调节许多系统,包括免疫功能;并且,微生物组的改变与许多疾病的发展相关,包括癌症。优化肠道微生物组可以提高对免疫检查点抑制剂治疗产生应答的概率,应答者表现出比非应答者更高水平的肠道微生物多样性。因此,正在开展工作以研究调节微生物组对免疫检查点抑制剂治疗应答的影响。饮食是肠道微生物组的主要调节因素。特别是,高纤维、植物性饮食促进更大的肠道微生物多样性,而高动物脂肪和蛋白质的饮食与较低的肠道微生物多样性相关。运动已被显示可增加肠道微生物

【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/NCT04866810

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    • 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

适应症:黑色素瘤。背景:人类肠道微生物组是一个日益受到研究关注的主题,因为它调节包括免疫功能在内的许多系统;而且,微生物组的改变与许多疾病的发生有关,包括癌症。优化肠道微生物组可以提高对免疫检查点抑制剂治疗产生应答的概率,应答者表现出比无应答者更高水平的肠道微生物多样性。因此,目前正在开展工作,研究调节微生物组对免疫检查点抑制剂治疗应答的影响。饮食是肠道微生物组的主要调节因素。特别是,高纤维、植物性饮食促进更高的肠道微生物多样性,而高动物脂肪和高蛋白饮食与较低的肠道微生物多样性相关。在 mice 和人类中,运动已被证明可以独立于饮食增加肠道微生物多样性。此外,长期以来已知运动可以降低癌症风险并改善癌症患者的预后,这可能是通过其增强免疫功能的能力实现的。

尽管饮食和运动处方具有成本效益且可大规模实施,但依从性差是一个主要问题。接纳与承诺训练(ACT)有助于提高参与者的参与度和对生活方式改变建议的依从性。在黑色素瘤参与者中,我们假设高纤维、植物性饮食与运动相结合将增加肠道微生物多样性,并可能提高对免疫检查点抑制剂治疗应答的概率。目标:确定在将接受免疫治疗的黑色素瘤参与者中开展一项涉及饮食和运动处方及粪便样本采集的去中心化临床试验的可行性。入选条件:* 将接受以下免疫治疗方案之一的黑色素瘤成人患者:伊匹木单抗和纳武利尤单抗、瑞拉利单抗和尼

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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