Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Silent Evaluation of DeepTRG for Assessing Tumor Response After Preoperative Treatment in Stomach and Gastroesophageal Junction Cancer

24. září 2026 aktualizováno: Qun Zhao

Prospective Observational Study of the Feasibility and Accuracy of DeepTRG for Automated Pathological Response Assessment After Neoadjuvant Therapy in Gastric and Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma: A Single-Center Silent Validation Study

This study will evaluate whether an artificial intelligence (AI) system called DeepTRG can reliably assess cancer tissue removed during surgery after treatment given before surgery. It will include adults with stomach cancer or cancer at the junction between the stomach and the food pipe who have received treatment before surgery.

Pathologists are doctors who examine tissue to diagnose disease. After cancer surgery, they assess how much living cancer remains and whether cancer is present in nearby lymph nodes. DeepTRG analyzes digital images of tissue slides to measure remaining cancer and describe tissue changes, such as scarring and inflammation. It combines information from the original tumor site and lymph nodes to produce a structured assessment.

The main question is:

* How often can DeepTRG complete the required assessment and produce a clear result without a person correcting the AI analysis?

The study will also examine:

  • How closely the system's measurements agree with assessments made by independent expert pathologists.
  • How accurately it detects remaining cancer, including small amounts of cancer and cancer in lymph nodes.
  • How long the analysis takes and how often it fails or produces an uncertain result.
  • Whether its performance differs across treatment types and cancer tissue types.

This study will take place at the Fourth Hospital of Hebei Medical University in China. Eligible patients will be enrolled consecutively. Researchers will use tissue collected during the patients' planned surgery. No additional surgery or biopsy is required for this study.

DeepTRG will run in the background in "silent mode." The doctors responsible for the patients' routine pathology reports and treatment decisions will not receive its results. Patients will continue to receive usual care. The AI model and its grading rules will be fixed before validation begins.

Independent expert pathologists will assess the tissue without seeing the AI results. Researchers will then compare the expert assessments, routine pathology reports, and DeepTRG outputs. Cases with poor-quality images, failed analyses, or uncertain outputs will remain part of the assessment of how reliably the system works.

Researchers will also collect information about subsequent treatment, cancer recurrence, and survival during follow-up. The initial analysis will focus on feasibility and measurement performance. A separate future study would be needed to determine whether using DeepTRG in clinical care improves doctors' decisions or patient outcomes.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

200

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní místa

    • None Selected
      • Shijiazhuang, None Selected, Čína, 050011
        • Nábor
        • the Fourth Hospital of Hebei Medical University
        • Kontakt:

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

18 let a starší (Dospělý, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

N/A

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Consecutive adults with histologically confirmed gastric or Siewert type II or III gastroesophageal junction adenocarcinoma who have received neoadjuvant treatment and are scheduled for surgical resection with curative intent at the Fourth Hospital of Hebei Medical University, China. Eligible patients will be approached consecutively during the recruitment period, before postoperative pathological response is known. Routinely collected primary tumor and regional lymph node specimens will be evaluated. DeepTRG will operate in silent mode, with its outputs withheld from routine reporting pathologists and treating clinicians. Technical failures and unassessable cases will be retained in the feasibility analysis.

Popis

Inclusion Criteria:

  • Age 18 years or older.
  • Histologically confirmed adenocarcinoma of the stomach or gastroesophageal junction (Siewert type II or III), diagnosed before neoadjuvant treatment.
  • Received neoadjuvant anticancer treatment before planned surgical resection.
  • Scheduled to undergo surgical resection with curative intent at the Fourth Hospital of Hebei Medical University, with routine pathological examination of the primary tumor site and regional lymph nodes.
  • Written informed consent obtained in accordance with the ethics-approved study protocol.

Exclusion Criteria:

  • Non-adenocarcinoma malignancies, including squamous cell carcinoma, lymphoma, gastrointestinal stromal tumor, or neuroendocrine carcinoma.
  • Surgery for recurrent gastric or gastroesophageal junction cancer.
  • Previous inclusion of the patient's tissue or data in DeepTRG model training, grading-rule development, or parameter tuning.

Patients will not be excluded because of a complete pathological response, positive surgical margins, poor-quality or unavailable slides, digitization failure, algorithm failure, or uncertain or unassessable DeepTRG results. Technical limitations identified after enrollment will be recorded and retained in the feasibility analysis. Patients who do not proceed to surgical resection will be documented in the study flow and will not contribute to the specimen-based primary outcome denominator.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Observační modely: COHORT
  • Časové perspektivy: PROSPECTIVE

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Patient-Level Complete Automated Assessment Rate
Časové okno: Within 14 days after receipt of the surgical specimen by the pathology department.

Percentage of enrolled patients undergoing surgical resection for whom DeepTRG generates a complete patient-level pathological response assessment within the specified assessment window, without manual correction of AI-generated segmentations, measurements, or grades. A successful assessment must include the final DeepTRG grade and all required primary tumor and regional lymph node outputs, meet prespecified quality criteria, and have no unresolved uncertainty requiring manual adjudication. The AI model, grading rules, required outputs, and quality criteria will be locked before enrollment. The denominator will include all enrolled patients undergoing eligible surgical resection, including those with unavailable or inadequate slides, digitization failures, processing failures, or unassessable or uncertain outputs. These cases will be counted as unsuccessful assessments. The rate will be reported with a 95% confidence interval.

Within 14 days after receipt of the surgical specimen by the pathology department.

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. září 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

30. prosince 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

30. prosince 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

24. září 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

24. září 2026

První zveřejněno (Aktuální)

30. září 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

30. září 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

24. září 2026

Naposledy ověřeno

1. září 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • DeepTRG-SV-001

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .