【标书分享】基于影像组学智能预测晚期非小细胞肺癌EGFR-TKI靶向治疗耐药的研究

基于影像组学智能预测晚期非小细胞肺癌EGFR-TKI靶向治疗耐药的研究

以下是ChatGPT做的研究思路与方案

立项依据

随着医学技术的不断发展，影像组学在肿瘤诊断、治疗和预后评估等方面发挥着越来越重要的作用。晚期非小细胞肺癌（NSCLC）是一种常见的恶性肿瘤，EGFR-TKI靶向治疗是目前NSCLC治疗的主要手段之一。然而，EGFR-TKI靶向治疗存在一定的耐药性问题，严重影响了治疗效果和患者生存质量。因此，如何准确预测EGFR-TKI靶向治疗耐药性，成为当前NSCLC治疗研究的重要课题。

影像组学是一种基于医学影像数据的高级分析技术，可以从影像数据中提取大量的生物学信息，为肿瘤诊断、治疗和预后评估提供有力支持。近年来，越来越多的研究表明，影像组学可以用于预测NSCLC的EGFR-TKI靶向治疗耐药性。例如，基于CT影像的纹理分析可以提取肿瘤组织的纹理特征，进而预测EGFR-TKI靶向治疗的疗效和耐药性。此外，基于PET/CT影像的代谢特征分析也可以预测EGFR-TKI靶向治疗的疗效和耐药性。

然而，目前影像组学在预测NSCLC的EGFR-TKI靶向治疗耐药性方面还存在一些问题和挑战。首先，影像组学分析需要大量的影像数据和临床数据支持，但目前的数据采集和共享存在一定的困难。其次，影像组学分析需要高度专业化的技术和算法支持，但目前的技术和算法还需要进一步完善和优化。最后，影像组学分析需要与临床实践相结合，但目前的临床实践还需要进一步改进和规范。

因此，本研究拟基于影像组学智能预测晚期非小细胞肺癌EGFR-TKI靶向治疗耐药的研究，旨在探索影像组学在预测NSCLC的EGFR-TKI靶向治疗耐药性方面的应用和优化。具体研究内容包括：1）建立NSCLC影像组学数据库，收集大量的影像数据和临床数据；2）开发和优化影像组学算法，提取肿瘤组织的纹理特征和代谢特征；3）建立影像组学模型，预测NSCLC的EGFR-TKI靶向治疗耐药性；4）与临床实践相结合，验证影像组学模型的可靠性和有效性。

本研究的预期成果包括：1）建立NSCLC影像组学数据库，为NSCLC的诊断、治疗和预后评估提供有力支持；2）开发和优化影像组学算法，提高NSCLC的EGFR-TKI靶向治疗耐药性预测的准确性和可靠性；3）建立影像组学模型，为NSCLC的EGFR-TKI靶向治疗提供个性化的治疗方案；4）为NSCLC的临床实践提供新的思路和方法，促进NSCLC的治疗效果和患者生存质量的提高。

转自：“生物医学科研之家”微信公众号

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