过敏性接触性皮炎的分子诊断

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06177314

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

疾病：接触性皮炎、刺激性接触性皮炎、过敏性接触性皮炎。过敏性接触性皮炎（ACD）是一种常见的炎症性皮肤病，在工业化国家约影响15-20%的普通人群，在许多欧洲国家的职业病中排名第一。ACD通常表现为严重的皮肤炎症，伴有红肿、水肿、渗出和结痂。其特征是由致敏个体中过敏原特异性T细胞介导的迟发型IV型超敏反应。目前的诊断依赖于通过诊断性斑贴试验对疑似致敏化学物质进行临床研究。斑贴试验方法旨在通过将含有疑似过敏原的封闭贴片敷贴于患者健康皮肤上，重现湿疹性皮损。这是一个耗时且昂贵的过程。它需要经验丰富的医务人员判读反应，并且在欧洲仅由数量有限的皮肤过敏症专家执行（这限制了疑似ACD患者获得诊断的机会）。

最后，尽管斑贴试验方法的稳健性无可争议，但不可忽视的是，斑贴试验结果有时会出现假阳性或无关性，从而导致不恰当的治疗管理。因此，当前迫切需要基于对变应性接触性皮炎（ACD）免疫机制的现代理解，开发新的离体/体外工具，以改进现有的诊断流程，并为皮肤ACD的个性化诊断开辟新途径。在此背景下，“表皮免疫与过敏”团队（CIRI，Inserm U1111）最近基于对参考化学变应原或非过敏性刺激物的阳性斑贴试验反应，利用微阵列技术表征了ACD的分子特征。研究表明，每种炎症都具有独特的分子谱和信号通路。随后，研究人员开发了机器学习方法，以基于最少一组生物标志物的表达水平来识别和验证分类算法。

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。