特发性肺纤维化新药开发生物标志物发现数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦特发性肺纤维化（IPF）的生物标志物发现。研究为观察性设计，收集 IPF 患者与非 IPF 人群的信息、血液和支气管肺泡灌洗液，并对 IPF 患者随访 12 个月以采集更多生物样本和临床相关信息
基本信息
资源简介
特发性肺纤维化新药开发生物标志物发现数据集
该数据集英文名为 Biomarker Discovery for Novel Drug Development in Idiopathic Pulmonary Fibrosis，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦特发性肺纤维化（Idiopathic Pulmonary Fibrosis，IPF）这一呼吸系统疾病领域的生物标志物发现研究。研究采用观察性设计，旨在收集 IPF 患者与非 IPF 人群的信息、血液和支气管肺泡灌洗液，并对 IPF 患者进行为期 12 个月的随访，以采集更多生物样本并记录临床相关信息。研究的总体目标是识别在 IPF 人群中可测量且可靠的新的分子标志物，并期望这些标志物能够应用于未来的药物研究，从而显著加快寻找有效药物的进程。该数据集在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类，主题标签为 Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF)。
【数据集背景】
特发性肺纤维化是一种呼吸系统疾病。药物发现往往需要耗费多年时间，尤其是因为大多数用于衡量有效性的研究依赖于临床结局指标，例如肺功能检查和住院情况。正是在这一背景下，该研究希望通过生物标志物的发现来加速药物研发进程。研究的设计思路是识别新的分子标志物，并期望这些标志物未来可用于药物研究，从而显著缩短寻找有效药物所需的时间。该数据集即围绕这一研究目标而建立，主题聚焦于特发性肺纤维化（IPF）。
【数据内容】
该数据集涉及的信息类型包括参与者的一般信息、血液样本和支气管肺泡灌洗液样本。研究对象涵盖两类人群：患有 IPF 的人群和不患有 IPF 的人群。对于 IPF 患者，研究将进行为期 12 个月的随访，在随访过程中采集更多生物样本并记录临床相关信息。数据集的核心关注点是可用于 IPF 的分子标志物，即那些可测量且可靠的标志物。除上述信息、血液、支气管肺泡灌洗液以及随访期间采集的生物样本和临床相关信息外，源站未提供关于具体变量字段、样本数量、检测指标种类等更细化的数据内容说明。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。研究为观察性研究设计，通过收集参与者的信息、血液和支气管肺泡灌洗液来获取研究所需材料。参与者包括 IPF 患者和非 IPF 人群，其中 IPF 患者将被随访 12 个月，以持续采集更多生物样本并记录临床相关信息。源站描述中未提供具体的招募地点、样本量、采集时间窗口、采样流程细节等信息。
【适用场景】
基于研究目标，该数据集适用于与特发性肺纤维化生物标志物发现相关的用途，尤其是支持识别在 IPF 人群中可测量且可靠的分子标志物的研究。由于研究期望这些标志物能用于未来的药物研究并加快药物发现进程，该数据集也可为后续药物研究中生物标志物的应用探索提供参考。此外，数据涉及 IPF 患者与非 IPF 人群的信息、血液和支气管肺泡灌洗液，并包含 IPF 患者 12 个月随访中采集的生物样本与临床相关信息，可用于围绕上述样本类型和随访信息开展的观察性研究。源站未提供其他具体适用场景的说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01718990
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：特发性肺纤维化（IPF）。药物研发可能需要很多年，尤其是因为大多数衡量有效性的研究依赖于肺功能检查和住院等临床结局。这是一项观察性研究，旨在收集IPF患者和非IPF患者的信息、血液和支气管肺泡灌洗液。IPF患者将被随访12个月，以收集更多生物样本并记录临床相关信息。本研究的目标是识别在IPF患者中可测量且可靠的新的分子标志物。希望这些标志物可用于未来的药物研究，以显著加快寻找有效药物的进程。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
