AI-Based Multimodal Integration for Tumor Microenvironment Analysis and Response Prediction in HCC Treated With TACE Plus Immunotherapy and Targeted Therapy (CHANCE2601)
2026년 5월 7일 업데이트: Gao-jun Teng
Artificial Intelligence-Based Multimodal Data Integration for Tumor Microenvironment Analysis and Response Prediction in Hepatocellular Carcinoma Patients Undergoing TACE Combined With Immunotherapy and Targeted Therapy
This study aims to prospectively validate a retrospective cohort-derived AI-based multimodal model and explore tumor heterogeneity and the immune microenvironment to guide TACE combined with immunotherapy and targeted therapy in HCC.
연구 개요
상세 설명
This study will integrate a retrospective cohort with a prospective observational cohort.
Multimodal data will be collected in the prospective cohort to validate the AI-based imaging model developed from the retrospective cohort.
In addition, advanced multi-omics technologies will be incorporated to characterize tumor heterogeneity and the immune microenvironment, thereby supporting early and precise guidance for TACE combined with immunotherapy and targeted therapy in HCC.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
1170
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Zhicheng Jin, MD
- 전화번호: +86-025-83272121
- 이메일: jinzhic@foxmail.com
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
In the retrospective cohort, patients with HCC who received TACE combined with immunotherapy and targeted therapy, as well as other treatment modalities, will be retrospectively included.
Multimodal data from this cohort will be used to develop and train the AI-based model.
In the prospective cohort, patients with HCC who receive TACE combined with immunotherapy and targeted therapy will be prospectively enrolled.
Multimodal data, including clinical, imaging, and biospecimen-related data when available, will be collected to validate the AI-based multimodal model.
설명
Retrospective Study Cohort 1.1 Inclusion Criteria Age ≥18 years; Patients with hepatocellular carcinoma confirmed by histopathology or clinical diagnosis; At least one intrahepatic lesion that is repeatedly measurable according to RECIST v1.1.
1.2 Exclusion Criteria Known sarcomatoid hepatocellular carcinoma or fibrolamellar hepatocellular carcinoma; Presence of other active malignancies within the past 5 years or concurrent active malignancies other than hepatocellular carcinoma; Missing preoperative imaging examinations, including CT or MRI, or poor image quality; Missing key baseline clinical data; Loss to follow-up after treatment.
- Prospective Study Cohort 2.1 Inclusion Criteria Age ≥18 years; Patients with hepatocellular carcinoma confirmed by histopathology or clinical diagnosis; Scheduled to receive first-line TACE combined with immunotherapy and targeted therapy; At least one intrahepatic lesion that is repeatedly measurable according to RECIST v1.1; Expected survival of more than 3 months. 2.2 Exclusion Criteria Known sarcomatoid hepatocellular carcinoma or fibrolamellar hepatocellular carcinoma; Presence of other active malignancies within the past 5 years or concurrent active malignancies other than hepatocellular carcinoma; Other factors that, in the investigator's judgment, make the patient unsuitable for participation in this study; Severe allergy to iodinated contrast agents that preclude imaging examinations or TACE treatment.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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Retrospective cohort
Patients with hepatocellular carcinoma who received TACE combined with immunotherapy and targeted therapy, as well as other treatment modalities, will be retrospectively included.
Multimodal data from this cohort will be used to develop and train the AI-based model.
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Investigators utilize a AI-based supportive system to predict clinical outcomes for patients with hepatocellular carcinoma who received TACE combined with immunotherapy and targeted therapy
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Prospective cohort
Patients with hepatocellular carcinoma who receive TACE combined with immunotherapy and targeted therapy will be prospectively enrolled.
Multimodal data, including clinical, imaging, and biospecimen-related data when available, will be collected to validate the AI-based multimodal model.
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Investigators utilize a AI-based supportive system to predict clinical outcomes for patients with hepatocellular carcinoma who received TACE combined with immunotherapy and targeted therapy
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Prediction Performance of the AI Model
기간: From enrollment to approximately 2 years
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The area under curve (AUC) of Receiver Operating Characteristic (ROC) curves o f the AI model in predicting the clinical outcomes in patients receiving TACE combined with immunotherapy and targeted therapy.
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From enrollment to approximately 2 years
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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전반적인 생존(OS)
기간: 최대 약 2년
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OS는 병용 치료를 시작한 시점부터 원인에 관계없이 사망할 때까지의 시간으로 정의됩니다.
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최대 약 2년
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Objective response rate(ORR)
기간: up to approximately 2 years
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The ORR is defined as the proportion of patients with a documented complete response(CR) or partial response(PR) per RECIST 1.1 or per mRECIST.
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up to approximately 2 years
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Progression free survival(PFS)
기간: up to approximately 2 years
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The PFS is defined as the time from the initiation of any combination treatment to the first documented progressive disease (according to RECIST 1.1 or mRECIST) or death due to any cause, whichever occurs first.
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up to approximately 2 years
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Other prediction performance of the model
기간: From enrollment to approximately 2 years
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Evaluation of the accuracy, sensitivity, and specificity of the prediction model in clinical application
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From enrollment to approximately 2 years
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Zhong BY, Fan W, Guan JJ, Peng Z, Jia Z, Jin H, Jin ZC, Chen JJ, Zhu HD, Teng GJ. Combination locoregional and systemic therapies in hepatocellular carcinoma. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2025 Apr;10(4):369-386. doi: 10.1016/S2468-1253(24)00247-4. Epub 2025 Feb 21.
- Jin ZC, Wei J, Xiao YD, Si A, Chen JJ, Zhu XL, Li JZ, Nie F, Ding R, Zhou HF, Ding W, Zhong BY, Xie Y, Hu HT, Yin GW, Ji JS, Zhang WH, Shi HB, Wu JB, Xu GH, Yuan CW, Yang WZ, Liu RB, Wu YM, Zheng CS, Xu AB, Huang MS, Li JP, Chen L, Wen SW, Wang YQ, Gu SZ, Li D, Wang D, Zhou GH, Wang WD, Peng Z, Wang X, Zhu HD, Tian J, Teng GJ. Decoding tumor heterogeneity with imaging biomarkers predicts response to TACE plus immunotherapy and targeted therapy in HCC (CHANCE2204). Hepatology. 2025 Nov 10. doi: 10.1097/HEP.0000000000001593. Online ahead of print.
- Vithayathil M, Koku D, Campani C, Nault JC, Sutter O, Ganne-Carrie N, Aboagye EO, Sharma R. Machine learning based radiomic models outperform clinical biomarkers in predicting outcomes after immunotherapy for hepatocellular carcinoma. J Hepatol. 2025 Oct;83(4):959-970. doi: 10.1016/j.jhep.2025.04.017. Epub 2025 Apr 17.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
2026년 5월 18일
기본 완료 (추정된)
2027년 5월 31일
연구 완료 (추정된)
2028년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 5월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 5월 7일
처음 게시됨 (실제)
2026년 5월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 5월 13일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 5월 7일
마지막으로 확인됨
2026년 5월 1일
추가 정보
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