HCC Risk Prediction Model Based on Multimodal Data in Chronic Hepatitis B
2026년 8월 26일 업데이트: 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.
연구 개요
상세 설명
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.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
2000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Jialing Zhou
- 전화번호: 860+010-63138665
- 이메일: Jialingzhou2023@163.com
연구 장소
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Xicheng
-
Beijing, Xicheng, 중국, 100050
- Beijing Friendship hospital, Capital Medical University
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연락하다:
- Jialing Zhou
- 전화번호: 860+010-63138665
- 이메일: Jialingzhou2023@163.com
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연락하다:
- Junwei Li
- 이메일: lijuwei123@126.com
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수석 연구원:
- Jianping Li, Doctor of Medicine
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수석 연구원:
- Liang Wang, Doctor of Medicine
-
수석 연구원:
- Liuyi Chang, Doctor of Medicine
-
수석 연구원:
- Wenshan zhao, Doctor of Medicine
-
-
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
Patients with HBV-related fibrosis/cirrhosis on antiviral therapy from a multicenter retrospective cohort, with available longitudinal clinical data, serum glycomics, and liver histopathology.
설명
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).
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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HCC group
Participants who developed HCC within 5 years after enrollment
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개입 없음(관찰 연구)
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Non-HCC group
Participants who did not develop HCC within 5 years after enrollment
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개입 없음(관찰 연구)
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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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
기간: 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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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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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
기간: 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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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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
- 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.
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 8월 20일
기본 완료 (추정된)
2027년 8월 31일
연구 완료 (추정된)
2028년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 8월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 8월 19일
처음 게시됨 (실제)
2026년 8월 21일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 8월 28일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 8월 26일
마지막으로 확인됨
2026년 8월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- CFH-2026-1Q-1022
- 2026-1Q-1022 (기타 보조금/기금 번호: Capital's Funds for Health Improvement and Research)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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