HCC Risk Prediction Model Based on Multimodal Data in Chronic Hepatitis B
2026年8月26日 更新者：Beijing Friendship Hospital
Development and Application of an HCC Risk Prediction Model Based on Multimodal Data in Chronic Hepatitis B
The investigators propose to construct and validate an early HCC risk prediction model in a multicenter retrospective cohort of hepatitis B-related fibrosis/cirrhosis patients, using multimodal data encompassing longitudinal clinical data, serum glycomics profiles, and liver biopsy histopathological images.
調査の概要
詳細な説明
The investigators propose to construct and validate an early HCC risk prediction model in a multicenter retrospective cohort of hepatitis B-related fibrosis/cirrhosis patients, using multimodal data encompassing longitudinal clinical data, serum glycomics profiles, and liver biopsy histopathological images.
Approximately 2,000 participants (200 HCC and 1,800 non-HCC) will be included.
Model performance will be assessed by AUROC, sensitivity, and specificity through training and validation procedures, with the goal of developing a scalable HCC risk prediction method and software tool for clinical application.
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
- 名前：Jialing Zhou
- 電話番号：860+010-63138665
- メール：Jialingzhou2023@163.com
研究場所
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Xicheng
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Beijing、Xicheng、中国、100050
- Beijing Friendship hospital, Capital Medical University
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コンタクト：
- Jialing Zhou
- 電話番号：860+010-63138665
- メール：Jialingzhou2023@163.com
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コンタクト：
- Junwei Li
- メール：lijuwei123@126.com
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主任研究者：
- Jianping Li, Doctor of Medicine
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主任研究者：
- Liang Wang, Doctor of Medicine
-
主任研究者：
- Liuyi Chang, Doctor of Medicine
-
主任研究者：
- Wenshan zhao, Doctor of Medicine
-
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
Patients with HBV-related fibrosis/cirrhosis on antiviral therapy from a multicenter retrospective cohort, with available longitudinal clinical data, serum glycomics, and liver histopathology.
説明
Inclusion Criteria:
- Aged ≥18 years, both sexes eligible.
- Diagnosed with hepatitis B-related liver fibrosis or cirrhosis based on clinical assessment or liver histopathology.
- Undergoing antiviral treatment.
- Follow-up duration between 0.5- 5 years.
- Availability of baseline data and at least two longitudinal follow-up visits.
- Clinical outcomes during the follow-up period are traceable.
Exclusion Criteria:
- Diagnosis of Hepatocellular carcinoma (HCC) or liver transplantation at baseline or within 6 months after baseline/enrollment.
- Coexisting other chronic liver diseases, such as genetic/metabolic liver diseases, drug-induced liver injury, or severe steatotic liver disease.
- Coexisting other malignancies (except those considered cured).
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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HCC group
Participants who developed HCC within 5 years after enrollment
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無介入（観察研究）
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Non-HCC group
Participants who did not develop HCC within 5 years after enrollment
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無介入（観察研究）
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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 |
|---|---|---|
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To evaluate the predictive performance of an early-stage HCC risk prediction model integrating longitudinal clinical data and serum glycomics biomarkers in patients with hepatitis B-related fibrosis
時間枠：Aug, 2026 - Aug, 2027
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Evaluation metrics include AUROC, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and calibration.
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Aug, 2026 - Aug, 2027
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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To evaluate the predictive performance of an early HCC risk prediction model integrating liver histopathological imaging with longitudinal clinical and serum glycomics data in patients with hepatitis B-related fibrosis
時間枠：Aug, 2026 - Aug, 2028
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Evaluation metrics include AUROC, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and calibration.
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Aug, 2026 - Aug, 2028
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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。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Lee HW, Kim H, Park T, Park SY, Chon YE, Seo YS, Lee JS, Park JY, Kim DY, Ahn SH, Kim BK, Kim SU. A machine learning model for predicting hepatocellular carcinoma risk in patients with chronic hepatitis B. Liver Int. 2023 Aug;43(8):1813-1821. doi: 10.1111/liv.15597.
- Truong TN, Pham TND, Hoang LB, Nguyen VT, Dao HV, Dao DVB, Alessy S, Pham HB, Pham TTT, Nguyen LDD, Nguyen K, Abaalkhail F, Manal M, Mawardi M, AlZahrani M, Alswat K, Alghamdi H, Sanai FM, Siddiqui MA, Nguyen NH, Vaidya D, Phan HT, Johnson PJ, Alqahtani SA, Dao DY. Surveillance and treatment of primary hepatocellular carcinoma (aka. STOP HCC): protocol for a prospective cohort study of high-risk patients for HCC using GALAD-score. BMC Cancer. 2023 Sep 18;23(1):875. doi: 10.1186/s12885-023-11167-9.
- Chun HS, Papatheodoridis GV, Lee M, Lee HA, Kim YH, Kim SH, Oh YS, Park SJ, Kim J, Lee HA, Kim HY, Kim TH, Yoon EL, Jun DW, Ahn SH, Sypsa V, Yurdaydin C, Lampertico P, Calleja JL, Janssen H, Dalekos GN, Goulis J, Berg T, Buti M, Kim SU, Kim YJ. PAGE-B incorporating moderate HBV DNA levels predicts risk of HCC among patients entering into HBeAg-positive chronic hepatitis B. J Hepatol. 2024 Jan;80(1):20-30. doi: 10.1016/j.jhep.2023.09.011. Epub 2023 Sep 19.
- Shi JY, Wang X, Ding GY, Dong Z, Han J, Guan Z, Ma LJ, Zheng Y, Zhang L, Yu GZ, Wang XY, Ding ZB, Ke AW, Yang H, Wang L, Ai L, Cao Y, Zhou J, Fan J, Liu X, Gao Q. Exploring prognostic indicators in the pathological images of hepatocellular carcinoma based on deep learning. Gut. 2021 May;70(5):951-961. doi: 10.1136/gutjnl-2020-320930. Epub 2020 Sep 30.
- Qiu S, Cai J, Yang Z, He X, Xing Z, Zu J, Xie E, Henry L, Chong CR, John EM, Cheung R, Ji F, Nguyen MH. Trends in Hepatocellular Carcinoma Mortality Rates in the US and Projections Through 2040. JAMA Netw Open. 2024 Nov 4;7(11):e2445525. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.45525.
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 (推定)
2026年8月20日
一次修了 (推定)
2027年8月31日
研究の完了 (推定)
2028年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年8月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年8月19日
最初の投稿 (実際)
2026年8月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月28日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月26日
最終確認日
2026年8月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- CFH-2026-1Q-1022
- 2026-1Q-1022 (その他の助成金/資金番号：Capital's Funds for Health Improvement and Research)
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?
未定
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。