Intelligence System for Predicting Atezolizumab-Bevacizumab Response and Clinical Outcomes in Unresectable Hepatocellular Carcinoma
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
- В протоколе указаны: No intervention (observational study).
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: HCC - Hepatocellular Carcinoma, Atezolizumab and Bevacizumab in Hepatocellular Carcinoma. Базовые параметры: от 18 лет · 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 →
Обзор
This study is a multicenter retrospective clinical research, led by the First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, and jointly conducted by other sub-centers. The aim is to develop an non-invasive artificial intelligence system for predicting the response and clinical outcomes of patients with unresectable hepatocellular carcinoma (uHCC) to the treatment with atezolizumab combined with bevacizumab (T+A). In response to the clinical situation where approximately half of uHCC patients do not respond to the standard T+A therapy and traditional invasive biopsy is unable to fully reflect the heterogeneity of the tumor microenvironment, this study plans to retrospectively collect the data of 400 patients who met the inclusion and exclusion criteria from January 2020 to November 2025. The study will systematically summarize multi-dimensional data such as enhanced CT images within one month before treatment, baseline characteristics, serum markers, liver disease factors, and tumor stage. By integrating these clinical features with deep learning imageomics features extracted from images, the research team is dedicated to constructing and validating a safe, non-invasive, and reproducible prediction model, with the aim of achieving precise identification of the benefit population before implementing immunotherapy combined with anti-angiogenic treatment, and providing a powerful intelligent tool support for optimizing clinical treatment decisions and improving patient survival prognosis.
Вмешательства
- Другое No intervention (observational study)
No intervention (observational study)
Первичные конечные точки
- Objective response rate [Срок оценки: through study completion, an average of 1 year]
Критерии участия
Критерии включения
- (i) Clinical or pathological diagnosis of HCC;
- (ii) Administration of atezolizumab-bevacizumab treatment;
- (iii) At least 18 years old.
Критерии исключения
- (i) Lack of key clinical data (laboratory test results), or lack of enhanced CT images taken within one month before treatment;
- (ii) Comorbid with other malignant tumors;
- (iii) PS score > 2 or Child-Pugh score > 7;
- (iv) Unable to evaluate tumor response;
- (v) Loss to follow-up.
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Китай · 1 центр
- First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University — Wenzhou
Идентификаторы
NCT: NCT07495735 · KY2025-394