Меню
Идёт набор NCT07354295

Integrating Multimodal AI to Predict Treatment Response and Refine Risk Stratification in Esophageal Cancer （Radiogenomics-Esophagus）

— Наблюдательное Esophageal Cancer

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Esophageal Cancer. Базовые параметры: Без ограничений · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

Multimodal AI-based Therapy Response Prediction and Risk Stratification for Esophageal Cancer

Обзор

This AI-driven model leverages multimodal data-such as radiomics, pathomics, genomics, and broader multi-omics profiles-to capture complementary aspects of tumor biology and predict treatment response and prognosis.

Подробное описание

Built upon retrospective cohorts for model development and rigorously validated in prospective cohorts, the proposed AI predictive model integrates multimodal data (radiomics, pathomics, genomics, and multi-omics)-each reflecting distinct dimensions of tumor heterogeneity-to enable joint prediction of treatment response and clinical outcomes.

Первичные конечные точки

  • overall survival [Срок оценки: From enrollment to the end of treatment at 3 years]

Критерии участия

Критерии включения

  • Histopathologically diagnosed esophageal cancer
  • Complete baseline clinical data available (including demographic characteristics, ECOG performance score, TNM staging, etc.)
  • No other primary malignant tumors
  • Provision of informed consent
  • Availability of pre-treatment CT imaging

Критерии исключения

  • Imaging data quality insufficient for analysis
  • Presence of another primary malignant tumor
  • Severe systemic disease

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Tongji hospital, Tongji medical college, Huazhong university of science and technology — Ухань

Публикации

  • Xia T, Peng S, Yang F, Wang X, Yao W. Data-driven models in locally advanced oesophageal cancer. Lancet. 2025 Sep 27;406(10510):1334-1335. doi: 10.1016/S0140-6736(25)01766-0. No abstract available. PMID 41015514

Идентификаторы

NCT: NCT07354295 · 4059393

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗