ChiCTR2100046903进行中（未招募）早期 1 期
基于多参数磁共振影像组学预测膀胱癌分子分型及其预后的研究
上海市科委基金（编码 19411967700）和上海市青年科技人才扬帆计划（编码 20YF1437200）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2019年11月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 膀胱癌组织的分子亚型
研究概览
简要总结
1.根据膀胱癌 RNA-sequence 组学获得的 RNA 表达数据，构建中国人群特征的分子分型，并与患者的预后进行关联； 2.基于膀胱癌特征分子的免疫组化的特点，构建简易的模型预测膀胱癌的分子分型； 3.开发基于多参数 MRI 序列影像组学特征构建的机器学习模型（radiomics signature），用以预测膀胱癌特征性分子的表达； 4.开发并验证基于多参数 MRI 的影像组学特征构建机器学习模型，用于术前预测膀胱癌患者的分子分型。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
- 盲法
- None
入排标准
- 年龄范围
- 20 至 90（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.病理确认为膀胱癌；
- •2.能取到组织标本进行 RNA-sequence 和免疫组化；
- •3.手术前 20 天内有膀胱的多参数核磁共振检查；
- •4.有临床和预后信息。
排除标准
- •1.患者的 MRI 图片质量不高；
- •2.患者在完善术前多参数 MRI 前进行了化疗或放疗；
- •3.患者肿瘤太小，难以在术前多参数 MRI 勾画肿瘤边界；
- •4.患者组织标本缺少术后病理信息和临床信息。
结局指标
主要结局
膀胱癌组织的分子亚型
时间窗: 手术后
次要结局
- 免疫组化
研究者
研究点 (1)
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