ChiCTR2200061765尚未招募不适用
请填写测量指标。 基于机器学习的 TACE 联合免疫检查点抑制剂及靶向药物治疗 HCC 疗效预测的影像组学标志物及预后模型研究
北京医学奖励基金会1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2022年6月17日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
研究概览
简要总结
本回顾性+前瞻性队列研究基于临床病例，用 Python 行基于机器学习的 CT 影像组学分析，找出与预后显著相关的无创性影像组学标志物，再结合与预后相关的临床指标，运用人工智能建立能治疗前对患者进行预后分层的模型，为该联合治疗于中晚期 HCC 的获益病例筛选提供新的个体化评价方法和思路。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •通过临床或病理确诊为 HCC 的患者；
- •根据 BCLC 分期确定为中期（肝内多发病灶，大于 3 个或最大病灶最长直径大于 3cm，不伴有血管侵犯及远处转移）或晚期（血管侵犯及远处转移），其中中期患者为 up-to-seven criteria out（最大肿瘤最长径+肿瘤数目＞7）的高肿瘤负荷状态；
- •体力状况评分＜ 2 分；
- •预计生存时间大于 12 周；
- •较为良好的肝肾功能及血液学相关指标。
排除标准
- •存在 TACE 治疗或 ICIs 治疗或靶向 VEGF 药物治疗禁忌证；
- •既往已接受过大于两次 TACE 治疗或接受过其他 HCC 相关的姑息性治疗（系统药物治疗、放化疗、肝动脉灌注化疗等）；
- •同时伴有其他部位或组织的原发性恶性肿瘤；
- •对碘对比剂强过敏或既往有对比剂相关过敏性休克史。
研究组 & 干预措施
此研究为非干预性研究
研究者
研究点 (1)
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