ChiCTR2200058523
正在进行
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2022-04-10
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膀胱癌
膀胱癌诊断蛋白标志物及其应用研究
应用邻位沿伸分析技术探索膀胱癌诊断蛋白标志物及其应用研究
1.筛选并确立血清及尿液中膀胱癌特异性蛋白标志物，借助机器学习建立膀胱癌诊断模型。 2.明确特异性蛋白在膀胱癌组织、膀胱癌细胞的表达，初步解释特异性蛋白参与膀胱癌发生发展的潜在作用机制。 3.阐明本膀胱癌蛋白诊断模型对于膀胱癌的早期诊断以及复发监测的价值及意义。
队列研究
探索性研究/预试验
未采取随机方法
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自筹
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2022-04-06
2023-04-06
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1.膀胱癌组入组标准： （1）经超声或膀胱镜提示膀胱癌，后经病理确诊为膀胱尿路上皮癌； （2）术前有完善的膀胱镜结果，有CT或MRI检查结果； （3）既往无其他恶性肿瘤病史； （4）未接受过化疗、放疗、免疫治疗。 2.良性泌尿系疾病组纳入标准：膀胱炎、膀胱结石、输尿管结石、肾结石、前列腺增生、肾囊肿、肾上腺良性肿瘤等良性泌尿系疾病患者，且既往无恶性肿瘤病史。 3.正常对照组：健康人志愿者。；
登录查看膀胱癌组排除标准： 1.患者存在活动性自身免疫病或有自身免疫病病史； 2.患有活动性感染、入组前7天内有不明原因发热≥38.5℃； 3.有免疫缺陷病史，或者处于结核病活动期； 4.经研究者判断，患者有其他可能影响研究结果或导致本研究被迫中途终止的因素，如酗酒、药物滥用、其他的严重疾病（含精神疾病）需要治疗等。；
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