使用机器学习预测透明细胞肾癌中的HIF-2α水平
2025年12月31日 更新者：First Affiliated Hospital of Fujian Medical University
基于机器学习的透明细胞肾细胞癌HIF-2α表达水平预测列线图的开发
本项目旨在开展一项多中心回顾性研究，收集患者的临床、CT影像及病理数据。
将建立一套全面的数据管理系统，提取影像组学特征以整合分析多中心数据。
我们将基于CT影像组学特征开发预测模型，并进行内部与外部队列验证。
该模型将预测ccRCC中HIF-2α表达水平及临床相关预后因素，从而精准识别对HIF-2α拮抗剂Belzutifan敏感的患者群体，协助制定个体化治疗方案，减少不必要的治疗风险，最终提升患者生活质量和临床疗效。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
500
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。
学习地点
-
-
Fujian
-
Fuzhou、Fujian、中国、350005
- first hospital affiliated of Fujian medical university
-
-
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
- 孩子
- 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
经组织学确诊的肾细胞癌患者
描述
纳入标准：
- 经病理学证实的透明细胞肾细胞癌（ccRCC）
- 可获得全面的临床、病理及随访信息
- 可通过PACS数据库获取术前平扫及增强CT图像
- 病理切片保存完好，可用于后续免疫组化（IHC）或组织芯片分析
- 至少有一次治疗后随访记录，包含治疗反应或疗效评估
排除标准：
- 因严重合并症或无法接受任何治疗干预而被视为不符合治疗条件的患者
- 患有并发恶性肿瘤的患者，包括既往接受过其他癌症治疗或存在未经治疗的活跃恶性肿瘤
- CT图像质量不佳或影像数据缺失的患者
- 临床、病理或随访信息缺失或不完整的患者
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 |
大体时间 |
|---|---|
|
透明细胞肾细胞癌中的HIF-2α表达水平
大体时间：1周
|
1周
|
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 (实际的)
2024年8月1日
初级完成 (估计的)
2026年9月1日
研究完成 (估计的)
2026年9月1日
研究注册日期
首次提交
2025年12月31日
首先提交符合 QC 标准的
2025年12月31日
首次发布 (估计的)
2026年1月12日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2026年1月12日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年12月31日
最后验证
2025年12月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.