利用放射基因组学方法探索泌尿系癌症影像学与肿瘤微环境的关联（Radiogenomics-Urinary）
2024年7月31日 更新者：Wuhan Union Hospital, China
这是一项前瞻性、观察性队列研究（Radiogenomics-Urinary），旨在探讨泌尿系癌症患者的影像学信息、肿瘤微环境与泌尿系癌症患者预后之间的关系。
研究概览
地位
招聘中
条件
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
150
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Lian Yang
- 电话号码：18986273791
- 邮箱：yanglian@hust.edu.cn
学习地点
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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国、430000
- 招聘中
- Union Hospital，Tongji Medical College，Huazhong University of Science and Technology
-
接触：
- Lian Yang
- 电话号码：18986273791
- 邮箱：yanglian@hust.edu.cn
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
接受泌尿系统癌症治疗的患者
描述
纳入标准：
- 2024年8月至2027年8月在武汉协和医院治疗泌尿系癌症的患者；
- 年龄>18岁；
- 治疗前至少进行一次CT扫描或MRI扫描；
- 组织活检病理检查证实了上述肿瘤的诊断。
排除标准：
- 图像质量差；
- 临床数据不完整或失访；
- 存在泌尿系统癌症以外的另一种原发性恶性肿瘤；
- 病理诊断不明确。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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测序结果与身体成分的相关性分析
大体时间：0.5年
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进行身体成分与多组学测序结果的相关性分析。
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0.5年
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测序结果与肿瘤放射组学特征的相关性分析
大体时间：0.5年
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对放射组学特征与多组学测序结果进行相关性分析。
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0.5年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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构建肿瘤微环境预测模型
大体时间：2年
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构建放射组学模型来预测肿瘤微环境。
指标为预测模型的曲线下面积（AUC）
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2年
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构建多维预后预测模型
大体时间：3年
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通过多组学测序数据、身体成分和肿瘤放射组学特征构建高维模型来预测患者的预后。
该指标是预测模型的曲线下面积（AUC）。
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3年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2024年8月1日
初级完成 (估计的)
2027年8月1日
研究完成 (估计的)
2027年8月1日
研究注册日期
首次提交
2024年7月31日
首先提交符合 QC 标准的
2024年7月31日
首次发布 (估计的)
2024年8月5日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2024年8月5日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年7月31日
最后验证
2024年7月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- S187
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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