阿尔茨海默病血液检测：血浆生物标志物能否诊断和预测疾病进展

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07717567

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：阿尔茨海默病、轻度认知障碍、主观认知下降、痴呆、认知障碍。鉴于可能出现的针对阿尔茨海默病（AD）的疾病修饰药物，近年来已开发出可靠的生物标志物，用于在脑层面界定AD病理的存在。当前的生物学金标准是脑脊液（CSF）生物标志物（CSF-Abeta40、CSF-Abeta42、CSF-pTau、CSF-NfL）和淀粉样蛋白-PET。这两种方法均具有出色的诊断特性，但费用高昂且具有侵入性，限制了其在高度专业化中心之外的使用。血浆生物标志物（血浆-Abeta40、血浆-Abeta42、血浆-pTau-181、血浆-NfL、血浆-ApoE、血浆-ApoE4、血浆-GFAP、血浆-sTREM2及其他血浆神经退行性变生物标志物）代表了一种潜在侵入性更小且经济上更易获得的替代方案。近期研究表明，血浆生物标志物能够以与CSF和PET相当的准确性将AD与其他神经退行性疾病区分开来，检测MCI患者中的AD病理，并预测SCD或MCI患者未来发展为AD痴呆。

然而，在将其广泛应用于临床实践之前，还需要更多的研究。BLAD研究设计为一项单中心、前瞻性、观察性流行病学研究，附加一项程序（连续5年每年采血）和一项诊断准确性子研究（非基于设备的）。患者将从IRCCS San Raffaele医院认知障碍与痴呆中心（CDCD）在常规临床实践中就诊的患者中招募。所有入组患者除接受标准临床评估外，还将连续5年每年进行血液采样。其中150名作为常规诊断检查一部分接受腰椎穿刺的患者将进入验证子研究。只有脑脊液生物标志物确认阿尔茨海默病生物学诊断的患者将继续随访；其他患者将退出子研究。血浆生物标志物检测设备（CE认证医疗器械）和实验室试剂盒将由Fuji免费借用提供。

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。