探索嗅黏膜、血液和尿液以识别帕金森病、非典型帕金森综合征及路易体病所致神经认知障碍的早期生物标志物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06846658

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；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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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：帕金森病、MSA-多系统萎缩、路易体痴呆（LBD）、神经退行性疾病、健康受试者（HS）。嗅黏膜、血液和尿液可能含有帕金森病、MSA和DLB的关键特异性生物标志物，可通过专业超灵敏技术检测，或许在疾病早期阶段即可检出。因此，通过首次结合对嗅黏膜、血液和尿液的RT-QuIC、Simoa SR-X、ELISA和NTA分析，并利用TEM及溶液/固态NMR分析，研究者将尝试识别α-突触核蛋白病的特异性指纹图谱，以用于对在世患者进行分层。在统计分析及定制机器学习算法的支持下，这些算法将结合临床数据（包括嗅觉功能分析）和实验数据，研究者的项目可能对α-突触核蛋白病的临床诊断产生重大影响。研究者的项目将结合创新且超灵敏的诊断方法，评估嗅黏膜、血液和尿液是否可作为非侵入性且易于获取的样本用于生物标志物检测，从而实现α-突触核蛋白病的识别和分层。

为了实现项目目标，并对未来的科学应用、临床实践以及这些疾病患者的健康产生深远影响，需要具备特定且互补技能的研究人员之间开展多学科协作。研究人员的研究项目将结合前沿技术，利用易于定期采集的组织，提升多维生物标志物模式在帕金森病（PD）、多系统萎缩（MSA）和路易体痴呆（DLB）临床诊断中的效力。具体而言，研究人员将通过评估以下方面，对α-突触核蛋白病的若干关键方面获得独特见解：（1）PD、MSA和DLB患者的嗅黏膜（OM）、血液和尿液中是否含有可用于改善患者临床诊断/识别的小型α-突触核蛋白聚集体（maS）；（2）maS在OM、血液和尿液中的外周分布是否在不同疾病之间存在差异，甚至在同一患者不同组织之间也存在差异；（3）生化、形态学和结构

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。