ChiCTR2600120900尚未招募不适用
基于人工智能的非小细胞肺癌新辅助治疗反应预测
自筹3 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 400 人开始时间: 2026年3月18日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 400
- 试验地点
- 3
- 主要终点
- 新辅助治疗术后缓解程度
研究概览
简要总结
开发并验证一个基于人工智能的多模态预测模型，用于在接受新辅助免疫联合化疗的非小细胞肺癌患者中，术前精准预测其术后病理学缓解的情况。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •年龄 >= 18 岁。
- •经皮肺穿刺或支气管镜活检病理确诊为 II-IIIB 期非小细胞肺癌。
- •术前接受标准的新辅助治疗且周期>=2 个。
- •新辅助治疗后接受根治性肺癌切除术，且拥有完整的术后病理评估报告。
- •新辅助治疗前拥有高质量的胸部 CT 影像数据。
- •新辅助治疗前的肿瘤组织活检数字病理切片可用。
排除标准
- •新辅助治疗前接受过其他抗肿瘤治疗。
- •临床、影像或病理资料不完整，无法满足模型构建需求。
- •患有其他活动性恶性肿瘤。
结局指标
主要结局
新辅助治疗术后缓解程度
次要结局
- 病理图像特征：对新辅助治疗前的活检组织 HE 染色切片进行数字化扫描，生成全切片数字图像。
- 临床变量：年龄、性别、吸烟史、临床 TNM 分期、病理类型、PD-L1 表达水平（TPS/CPS）、血液学标志物（如肿瘤标志物等）
- 影像组学特征：从新辅助治疗前的基线胸部 CT 图像中提取。在动脉期图像上对原发肿瘤进行三维勾画，使用专用软件提取上千个定量特征（包括一阶统计量、形状特征、纹理特征和小波特征）
研究者
研究点 (3)
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