Меню
Идёт набор NCT07611838

Multi-Omics Inflammatory Phenotype for ABPA Recurrence Risk Prediction

— Наблюдательное Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis (ABPA) Machine Learning Multi-omics Multicenter Study

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: Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis (ABPA), Machine Learning, Multi-omics, Multicenter Study. Базовые параметры: 18 лет — 80 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 →

Официальное название

Multi-Omics Data-Derived Inflammatory Phenotype for ABPA Recurrence Risk Prediction: A Multicenter Study

Обзор

To develop and externally validate a machine learning model for predicting the 1-year risk of relapse in patients with stable ABPA, and to further evaluate its value in risk stratification and clinical decision-making.

Подробное описание

This project aims to develop an inflammatory phenotype-based risk prediction model for recurrence of allergic bronchopulmonary aspergillosis (ABPA) to enable stratified patient management. The study integrates multidimensional data sources, including radiomics, mycobiomics, inflammatory biomarkers, pulmonary function parameters, and routine clinical records. Deep machine learning algorithms are employed to extract and select key features from these multi-omics and clinical datasets, define inflammatory phenotypes, and subsequently construct a recurrence risk prediction model. Based on the risk stratification derived from the model, low-risk individuals will receive regular follow-up, whereas high-risk individuals will undergo intensified intervention and management. This approach is expected to optimize individualized treatment strategies for ABPA patients, reduce recurrence rates, and improve clinical outcomes.

Первичные конечные точки

  • Recurrent disease occurs in patients during the remission period. [Срок оценки: 1 year]

Критерии участия

Критерии включения

  • Female and Male patients aged 18-80 years
  • diagnosis of Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis ABPA accroding to the 2024 ISHAM Working Group Diagnostic Criteria

Критерии исключения

  • Patients with malignant tumors or severe organ dysfunction (e.g., cardiac, cerebral, renal, etc.)
  • Patients with severe comorbidities, including active pulmonary tuberculosis, lung cancer, chronic heart failure (NYHA class Ⅳ), chronic kidney disease (CKD stage 5), decompensated cirrhosis, etc.
  • Patients with immunosuppressive status, such as HIV infection, long-term use of oral corticosteroids or immunosuppressive agents.
  • Pregnant or lactating women.
  • Patients with missing key data or incomplete medical records.

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
  • Department of Respiratory, The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical Univers — Цзинань

Идентификаторы

NCT: NCT07611838 · ABPA-004

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗