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首页 临床进展 基于数字病理与人工智能的卵巢癌同源重组缺陷（HRD）状态识别及靶向药物疗效预测模型开发

【ChiCTR2600118865】基于数字病理与人工智能的卵巢癌同源重组缺陷（HRD）状态识别及靶向药物疗效预测模型开发

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基本信息
登记号

ChiCTR2600118865

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-02-12

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

卵巢癌

试验通俗题目

基于数字病理与人工智能的卵巢癌同源重组缺陷（HRD）状态识别及靶向药物疗效预测模型开发

试验专业题目

基于数字病理与人工智能的卵巢癌同源重组缺陷（HRD）状态识别及靶向药物疗效预测模型开发

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临床试验信息
试验目的

1.建立高质量的、包含WSI、基因组学、临床信息及治疗随访数据的卵巢癌数据库。 2,开发一个基于深度学习的HRD状态识别模型，其性能（如AUC）不低于现行常规基因组学检测方法。 3,开发一个PARP抑制剂疗效预测模型，能够准确预测患者的无进展生存期及治疗应答情况。 4,初步探索并解析AI模型所依赖的病理形态学特征与HRD及耐药性的潜在关联，增强模型的可解释性。 5,构建一个集成上述模型的、面向临床的智能诊断与决策支持系统原型。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

上海经信委科学智能百团百项

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-10-01

试验终止时间

2026-10-31

是否属于一致性

/

入选标准

1,经组织病理学确诊为高级别浆液性卵巢癌的患者。 2,具备可用于扫描的肿瘤组织石蜡块或符合质量要求的WSI数据。 3,具备拥有完整的临床资料，包括年龄、FIGO分期、手术情况、化疗方案等。 4,（对于回顾性队列）具备已知的HRD基因组检测结果和/或接受过PARP抑制剂治疗并有明确的疗效随访记录。；

排除标准

1,病理组织量不足或质量差无法进行数字化分析。 2,临床或随访资料缺失严重。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中国福利会国际和平妇幼保健院

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