ChiCTR2500096742
正在进行
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2025-02-05
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乳腺癌
多模态组学预测乳腺癌分子分型及治疗疗效
基于多尺度跨时空影像病理组学模型预测三阴性乳腺癌免疫应答及其生物学机制的研究
精准筛选TNBC免疫治疗优势人群及实现TNBC免疫治疗预后预测，有助于实现个体化预测免疫治疗预后信息，为TNBC免疫治疗疗效的精准预测提供新的策略，拟达到： (1)基于多尺度ViT网络及迁移学习对数字病理图像（HE及免疫组化图像，同下）进行分割及提取特征，从微观上反映肿瘤细胞及微环境信息空间特性。 (2)基于Transformer技术融合多尺度WSI特征和治疗前多参数MRI特征，评估三阴性乳腺癌免疫表型。 (3)基于注意力机制的LSTMA技术对多时序跨时空MRI图像时空域进行分层补充，早期动态评估免疫治疗疗效，反映肿瘤时间异质性信息。 (4)基于Transformer技术融合临床资料、多时序MRI及WSI免疫表型等多模态信息，构建三阴性乳腺癌预后预测模型，并通过上述深度学习模型识别差异基因，进行生物学反馈，解释深度特征与驱动基因的内在联系。
连续入组
探索性研究/预试验
无
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广州市科技市校(院)联合资助
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87
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2025-01-01
2026-12-31
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①病理证实为三阴性乳腺癌； ②行免疫治疗联合化疗的治疗方案； ③具有治疗前和第一、第二、第六疗程结束的乳腺标准MRI图像； ④病理组织学标本资料完整； ⑤具有完整的疗效评估资料。；
请登录查看①由于严重的副作用而停药； ②缺乏完整的临床资料； ③首次MRI检查前已行乳腺相关治疗； ④缺乏完整的MRI图像资料或图像质量差； ⑤病理组织学标本不足以进行评估。；
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