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膀胱がんの予後予測のためのスライド全体画像と CT ラジオミクスに基づく深層学習システム

2026年11月5日 更新者:Mingzhao Xiao

Bladder cancer (BLCA), with its diverse histopathological features and varying patient outcomes, poses significant challenges in diagnosis and prognosis. Postoperative survival stratification based on radiomics feature and whole slide image feature may be useful for treatment decisions to improve prognosis. In this research, we aim to develop a deep learning-based prognostic-stratification system for automatic prediction of overall and cancer-specific survival in patients with BLCA.This observational study evaluates a deep learning system that combines CT images and digitized pathology slides to predict outcomes in patients with bladder cancer. It includes a retrospective cohort and a prospective cohort of newly enrolled patients. The prospective cohort will assess the system in patients enrolled during (2024-2026), with follow-up for survival and recurrence.

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

Study structure The study includes an initial retrospective phase and a subsequent prospective observational phase involving newly enrolled patients. The two phases are analyzed separately according to the specified analysis plan.

Retrospective phase The retrospective phase included patients from [2012-2024] and was used for model construction. Results from this phase were reported in npj series.

Prospective phase Enrollment of newly recruited patients began on [2024]. The prospective phase follows protocol, with ethics approval from the first affliated hospital of chongqing medical, university. Recruitment is consecutive, as specified in the protocol.

Model evaluation The prospective cohort is used for validation. The model version, preprocessing procedures and prediction thresholds used in this phase. Any model updating using this cohort is documented separately.

Registry update This update distinguishes the retrospective phase from the subsequently enrolled cohort. The prospective phase enrollment dates and the dates of protocol development and ethics approval are reported separately.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

2000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

    • Chongqing Municipality
      • Chongqing、Chongqing Municipality、中国、400016
        • 募集
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • コンタクト:
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

We included patients who had surgery only or who had neoadjuvant chemotherapy before surgery. We excluded patients with a postoperative diagnosis of non-urothelial carcinoma.

説明

Inclusion Criteria:

  • patients with bladder cancer who had surgery like radical cystectomy or transurethral resection of bladder tumour (TURBT)
  • contrast-CT scan less than two weeks before surgery
  • complete CT image data and clinical data
  • complete whole slide image data

Exclusion Criteria:

  • patients with a postoperative diagnosis of non-urothelial carcinoma
  • poor quality of CT images

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 観測モデル:COHORT
  • 時間の展望:OTHER

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
Retrospective cohort

Patients with bladder cancer included in the retrospective phase of the study, using clinical records, CT images, and whole-slide images obtained during [2012-2024]. This cohort was used for model development and/or validation and was reported in our npj publications.

develop and validate a deep learning system for prognostication prediction in bladder cancer based on CT radiomics and whole slide images.

Prospective cohort of newly enrolled patients

Newly enrolled patients with bladder cancer recruited at four centers between 2024 and2026. Eligibility is assessed at enrollment, and participants are followed according to protocol version and date for the study outcomes. This cohort is distinct from the previously reported retrospective cohort.

develop and validate a deep learning system for prognostication prediction in bladder cancer based on CT radiomics and whole slide images.

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Overall survival
時間枠:up to 10 years

the time from the date of surgery to death from any cause or the date of last contact (censored observation) at the date of data cut-off.

up to 10 years

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Recurrence free survival
時間枠:up to 10 years

the time from the date of surgery to the date of first documented disease recurrence. Patients without recurrence at the time of analysis will be censored

up to 10 years
progression-free survival
時間枠:up to 10 years

The length of time during and after the treatment of a disease, such as cancer, that a patient lives with the disease but it does not get worse. In a clinical trial, measuring the progression-free survival is one way to see how well a new treatment works. Also called PFS.

up to 10 years

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2024年1月1日

一次修了 (推定)

2027年12月1日

研究の完了 (推定)

2027年12月1日

試験登録日

最初に提出

2024年4月25日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年4月26日

最初の投稿 (実際)

2024年4月29日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年11月9日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年11月5日

最終確認日

2026年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • BLCA_CMUFH
  • K2024-187-01 (その他の識別子:The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

The datasets analyzed during the current study are not publicly available due to the privacy of patients but are available from the corresponding author on reasonable request.

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。