NCT07332923Fut, nem toboroz
Predicting HIF-2α Levels in Clear Cell Kidney Cancer Using Machine Learning
Development of a Machine Learning-Based Nomogram for Predicting HIF-2α Expression Levels in Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Forrás: ClinicalTrials.gov · Utoljára frissítve: 2026. jan. 12.
Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)
This project aims to conduct a multicenter retrospective study to collect clinical, CT imaging, and pathological data from patients. A comprehensive data management system will be established, and radiomic features will be extracted to integrate and analyze multicenter data. We will develop a predictive model based on CT radiomic features and perform both internal and external cohort validation. The model will predict HIF-2α expression levels and clinically relevant prognostic factors in ccRCC, enabling precise identification of patient populations responsive to the HIF-2α antagonist Belzutifan, thereby facilitating personalized treatment decisions, minimizing unnecessary therapeutic risks, and ultimately improving patient quality of life and clinical outcomes.
- Állapot (regiszter)
- Fut, nem toboroz
- Vizsgálattípus
- Megfigyeléses
- Résztvevők száma
- 500 (tervezett)
- Első benyújtás
- 2025. dec. 31.
- Kezdés
- 2024. aug. 1.
- Elsődleges befejezés
- 2026. szept. 1.
- Fő szponzor
- First Affiliated Hospital of Fujian Medical University
- Betegségek
- Gyermekkori daganatok, Vesedaganat
- NCT-szám
- NCT07332923
Mit vállalsz
- Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
- Tervezett résztvevők: 500
- 2024. aug. 1. és az elsődleges befejezés (2026. szept. 1.) között
- 1 helyszín, 1 országban
- Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket
A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.
Ki nem vehet részt
Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.
Korábbi kezelés
- Patients with concurrent malignancies, including prior treatment for other cancers or presence of untreated active malignancies
Más betegség
- Patients considered ineligible for treatment owing to severe comorbid conditions or inability to undergo any therapeutic intervention
Egyéb
- Patients with inadequate CT image quality or missing imaging data
- Patients with missing or incomplete clinical, pathological, or follow-up information
Kiket keres a vizsgálat
- Pathologically confirmed clear cell renal cell carcinoma (ccRCC)
- Availability of comprehensive clinical, pathological, and follow-up information
- Access to preoperative non-contrast and contrast-enhanced CT images through the PACS database
- Adequately preserved pathological slides for subsequent immunohistochemical (IHC) or tissue microarray analysis
- Minimum of one post-treatment follow-up with documented treatment response or efficacy evaluation
Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad
Helyszínek (1)
Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.
| Helyszín | Város | Ország | Helyszín állapota |
|---|---|---|---|
| first hospital affiliated of Fujian medical university | Fuzhou | Kína | Ismeretlen állapot |
Ez az oldal tájékoztatás, nem orvosi tanács. Bármely vizsgálatról az orvosoddal beszélj.