利用基于人工智能的多模态数据预测EGFR突变肺癌患者靶向治疗效果
2025年12月16日 更新者：Xiaorong Dong、Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
基于AI驱动的多模态数据预测EGFR突变肺癌患者靶向治疗疗效的回顾性分析研究
本研究的主要目的是探索多模态影像信息及模型在预测接受靶向治疗的EGFR阳性非小细胞肺癌患者预后方面的价值，为精准肿瘤治疗筛选适宜人群及相应疗法提供依据。
我们回顾性分析了患者病例资料，提取术前CT图像、H&E染色全切片数字病理图像以及术前或术后基因检测报告，以提取肿瘤及瘤周区域的影像组学特征。
这些特征与多维病理特征及基因表达分布特征相结合，构建了一个多模态影像病理基因组学模型，为接受靶向治疗的肺癌患者提供更精准的预后评估。
研究概览
详细说明
本研究为一项观察性研究，旨在回顾性纳入2021年1月至2024年12月在华中科技大学同济医学院附属协和医院接受根治性手术的500例诊断为IB-IIIA期浸润性肺腺癌患者的数据，以及来自其他多中心站点的共计1000例患者的数据。
研究将通过医院电子病历系统收集并记录受试者的人口统计学、病理学、影像学、基因检测和临床特征信息。
患者生存状态将通过电话随访和家访获取。
将从术前CT图像、H&E染色数字全切片病理图像及基因检测报告中提取肿瘤及瘤周区域的影像组学特征。
这些特征将与病例中的多维病理特征及基因表达分布特征相结合，构建融合影像、病理、人口统计学和遗传学的多组学模型，为肺癌患者的靶向治疗提供更精准的预后评估。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
1000
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：Xiaorong Dong, Dr
- 邮箱：xiaorongdong@hust.edu.cn
研究联系人备份
- 姓名：Na Li, Dr
- 电话号码：02785726114
- 邮箱：ln19931020@126.com
学习地点
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Hubei
-
Wuhan、Hubei、中国、430022
- Wuhan Union Hospital
-
接触：
- Na Li, Dr
- 电话号码：02785726114
- 邮箱：ln19931020@126.com
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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
回顾性纳入2021年1月至2024年12月期间接受根治性手术的1000例诊断为IB-IIIA期浸润性肺腺癌伴EGFR突变患者的数据。
描述
纳入标准：
- 年龄18-80岁，接受肺癌根治性手术（R0切除）；
- 术后病理分期IB-IIIA，病理确诊为腺癌；
- EGFR基因检测阳性，EGFR 19del/L858R突变；
- 接受术后EGFR-TKI靶向辅助治疗；
- 具备完整清晰的术前影像学资料、基因检测报告和病理报告。
排除标准：
- EGFR阴性患者；
- 手术切除不完整（R1、R2）；
- 术后未接受EGFR-TKI靶向治疗；
- 复发或晚期患者；
- 术前或术后资料不完整；
- 术后30天内死亡的患者。
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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DFS
大体时间：两年
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本研究的主要终点是无病生存期（DFS），定义为从手术到首次复发或死亡的时间间隔，评估时间长达24个月。
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两年
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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。
调查人员
- 首席研究员：Xiaorong Dong, Dr、Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Vaidya P, Bera K, Gupta A, Wang X, Corredor G, Fu P, Beig N, Prasanna P, Patil PD, Velu PD, Rajiah P, Gilkeson R, Feldman MD, Choi H, Velcheti V, Madabhushi A. CT derived radiomic score for predicting the added benefit of adjuvant chemotherapy following surgery in stage I, II resectable non-small cell lung cancer: a retrospective multicohort study for outcome prediction. Lancet Digit Health. 2020 Mar;2(3):e116-e128. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30002-9. Epub 2020 Feb 13.
- Chen M, Lu H, Copley SJ, Han Y, Logan A, Viola P, Cortellini A, Pinato DJ, Power D, Aboagye EO. A Novel Radiogenomics Biomarker for Predicting Treatment Response and Pneumotoxicity From Programmed Cell Death Protein or Ligand-1 Inhibition Immunotherapy in NSCLC. J Thorac Oncol. 2023 Jun;18(6):718-730. doi: 10.1016/j.jtho.2023.01.089. Epub 2023 Feb 10.
- Lin H, Hua J, Gong Z, Chen M, Qiu B, Wu Y, He W, Wang Y, Feng Z, Liang Y, Long W, Li R, Kuang Q, Chen Y, Lu J, Luo S, Zhao W, Yan L, Chen X, Shi Z, Xu Z, Mo Z, Liu E, Han C, Cui Y, Yang X, Chen X, Liu J, Pan X, Madabhushi A, Lu C, Liu Z. Multimodal radiopathological integration for prognosis and prediction of adjuvant chemotherapy benefit in resectable lung adenocarcinoma: A multicentre study. Cancer Lett. 2025 Apr 28;616:217557. doi: 10.1016/j.canlet.2025.217557. Epub 2025 Feb 13.
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)
2025年12月25日
初级完成 (估计的)
2027年7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
2025年11月24日
首先提交符合 QC 标准的
2025年12月16日
首次发布 (实际的)
2025年12月17日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年12月17日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年12月16日
最后验证
2025年10月1日
更多信息
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