ChiCTR2600129476
尚未开始
AI预测模型
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2026-08-05
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主要高发恶性肿瘤: 胃癌；结直肠癌；乳腺癌；甲状腺癌；肺癌；肝癌；前列腺癌
基于病理图的基因表达预测分析研究
基于病理图的基因表达预测分析研究
针对当前分子检测成本高、普及难，以及现有AI预测模型缺乏可解释性等核心问题，本项目旨在研发新一代基于病理图像的基因表达预测分析关键技术。通过挖掘病理图像中蕴含的深层分子表型信息，重点突破形态特征与分子特征关联不可解释的技术瓶颈，构建一个病理医生可理解、可验证的预测框架。具体目的包括：1) 拓展应用价值。实现通过常规病理切片对关键基因表达水平的准确预测，为回顾性临床研究（如长期随访分析、新型分子标志物探索）提供无需额外测序的数据支持。2) 辅助临床决策。在分子检测条件受限、经费不足或组织样本耗尽等特殊情况下，为临床分型、预后评估及治疗方案制定提供强有力的辅助参考依据。3) 构建数据基座。建立大规模、高质量的“图像—分子”配对数据集，为构建稳健、可靠的多模态AI预测模型提供标准化资源。
队列研究
其它
无
无
国家自然科学基金
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300;150;1050
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2026-04-01
2028-04-01
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1.经病理确诊的恶性肿瘤病例，且组织学类型明确；具备高质量全视野数字病理切片，扫描倍率≥20×；完成标准化基因表达检测，如RNA-seq或临床基因panel，且数据可追溯；具备完整临床病历记录及随访信息； 1.经病理确诊的恶性肿瘤病例，且组织学类型明确；具备高质量全视野数字病理切片，扫描倍率≥20×；完成标准化基因表达检测，如RNA-seq或临床基因panel，且数据可追溯；具备完整临床病历记录及随访信息；；
请登录查看1.病理切片存在严重制片伪影，如折叠、气泡、染色不均或扫描模糊；分子检测质量不达标，如RNA降解严重、测序深度不足或质控指标异常；样本来源不明确或存在标签错误风险；临床信息缺失严重，如缺失关键诊断或分期信息；；
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