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Sistema de aprendizado profundo baseado em imagem de slide inteiro e radiômica tomográfica para previsão de prognóstico em câncer de bexiga

5 de novembro de 2026 atualizado por: 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.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

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.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

2000

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Estude backup de contato

Locais de estudo

    • Chongqing Municipality
      • Chongqing, Chongqing Municipality, China, 400016
        • Recrutamento
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • Contato:
        • Contato:

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

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.

Descrição

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

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Modelos de observação: COHORT
  • Perspectivas de Tempo: OTHER

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
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.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Overall survival
Prazo: 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

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Recurrence free survival
Prazo: 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
Prazo: 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

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de janeiro de 2024

Conclusão Primária (Estimado)

1 de dezembro de 2027

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2027

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

25 de abril de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

26 de abril de 2024

Primeira postagem (Real)

29 de abril de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

9 de novembro de 2026

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

5 de novembro de 2026

Última verificação

1 de novembro de 2026

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • BLCA_CMUFH
  • K2024-187-01 (Outro identificador: The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Descrição do plano IPD

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.

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .