阿尔茨海默病精准医学：韧性指标与风险因素整合 - 验证队列 BioCogBank-AD

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06582199

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：阿尔茨海默病。阿尔茨海默病（AD）是老龄化人群中与神经退行性疾病（NDs）相关的个体及照护者负担的主要成因，全球患者超过3500万人，且相关费用不断攀升。过去20年间，在理解AD病理生理过程方面取得了重大进展。现已充分证实，该疾病的病程超过20年，具有较长的症状前和无症状期。阿尔茨海默病（AD）转化研究中的一大需求和挑战是预测疾病进展速度和/或临床转化时间，尤其是在AD过程的早期阶段，如轻度认知障碍（MCI）。当前诸如脑脊液（CSF）中测定的Aβ和tau蛋白等标志物可将AD与对照区分开来，目前已在日常临床实践中用于评估有认知主诉的患者是否存在AD病理过程。然而，这些标志物并不能反映细胞代偿和抵抗机制，即所谓的“韧性”过程。

因此，在单个患者中预测AD进展以及个性化调整管理和治疗仍然受到很大限制。此外，在靶向预防方面存在重要的未满足需求。AD-Resilience是一项由法国国家研究署（ANR）和医疗组织总局（DGOS）资助的转化研究，旨在识别和验证大脑对AD病理过程具有韧性的机制所基于的生物学过程的标志物。利用血液样本，研究者将生成评估面对AD过程的患者的韧性和大脑稳态状态所需的分子谱数据。结果将使用高端机器学习（ML）进行处理，以克服与维度数据分析的次优可靠性和精确性相关的局限性。这些生物标志物将被识别为u

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。