Fenotypizace registru rakoviny jater (PHELICAR)
Velký registr klinických dat (CDR) k přesné identifikaci specifických nádorových fenotypů za účelem lepší diagnostiky a předvídání výsledku u pacientů s HCC
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Detailní popis
Studie bude probíhat ve dvou odlišných fázích.
- Fáze 1 má dvě hlavní fáze: První fáze identifikuje jedinečné fenotypy nádorů na základě fenotypové platformy iBiopsy, která extrahuje signatury založené na obrázcích odpovídající každému jednotlivému fenotypu a posoudí analytický/technický výkon platformy iBiopsy. Mezery v charakterizaci analytického odečtu za různých podmínek získávání obrazu a opakující se variabilitě za stejných analytických podmínek vyplní navržený návrh. Jakmile je identifikován soubor vhodných nádorových fenotypů, postoupí do fáze charakterizace. To bude provedeno vyhodnocením počáteční reprezentativní specifické datové sady (např. stovky pacientů) pro školení (objevování) a ověřování (pro testování robustnosti). Druhá fáze dokončí předběžnou biologickou/klinickou validaci výše uvedených fenotypů pro diagnostiku a subtypizaci onemocnění. To zahrnuje zkoumání velkého souboru dat (např. tisíce pacientů) CDR pro trénování a validaci s použitím histopatologických dat jako referenčního standardu a optimalizace zobrazovacích signatur pomocí metod učení založených na AI.
- Fáze 2 má také dvě fáze. První fází fáze 2 je důsledná validace kandidátních fenotypů pocházejících z fáze 1 pro diagnostiku subjektů s HCC. Druhou fází fáze 2 je ověření těchto vybraných kandidátních fenotypů pro predikci výsledku. Tyto přísné validace zahrnují použití velkého CDR pacientů s HCC (biologická/klinická validace v pozdní fázi).
Tradiční systémy pro získávání lékařských snímků, jako jsou systémy pro archivaci obrázků (PACS), používají k získání snímků strukturovaná data (metadata) nebo nestrukturované textové anotace (zprávy lékaře). Obsah obrázků však nelze zcela popsat slovy a chápání obrázků se člověk od člověka liší, proto textový systém vyhledávání obrázků nemůže splnit požadavky na masivní vyhledávání obrázků. V reakci na tato omezení byly vyvinuty systémy CBIR využívající vizuální prvky extrahované z obrázků namísto klíčových slov. Důležitým a užitečným výsledkem těchto CBIR je možnost překlenout sémantickou mezeru, což uživatelům umožňuje vyhledávat v úložišti obrázků vlastnosti obrázků na vysoké úrovni, což umožňuje porovnávání signatur fenotypů založených na obrázcích extrahovaných přímo z dotazovaného lékařského snímku s indexovanými signaturami fenotypů. v registru.
Systém CBIR společnosti Median Technologies využívá patentované algoritmy a procesy k dekódování snímků automatickým extrahováním stovek zobrazovacích funkcí a vysoce kompaktních podpisů z desítek tisíc 3D obrazových polí počítaných přes celý snímek bez nutnosti jakékoli předchozí segmentace. Kromě podrobných fenotypových profilů, které lze korelovat s histopatologií a genomickými a plazmatickými profily, systém generuje jedinečný podpis pro každou dlaždici poskytující otisk „fenotypu založeného na obrazu“ odpovídající tkáně. Pomocí masivně paralelních výpočetních metod jsou z cílového obrazu extrahovány zobrazovací biomarkery a fenotypové signatury, které jsou poté organizovány do shluků podobných signatur a indexovány pro vyhledávání v reálném čase a načítání do databází bez schémat (NoSQL).
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
Ile De France
-
Paris, Ile De France, Francie, 75013
- Assistance Publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) Groupe Hospitalier La Pitié-Salpêtrière
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
Pacienti se zrakovým onemocněním jater, kteří:
- Nechte si léze vizualizovat na CT/MRI s histologickým potvrzením (chirurgická resekce, biopsie, transplantace).
- S CT skenem / MRI provedeným do 6 měsíců před biopsií, chirurgickým nebo transplantačním zákrokem.
Kritéria vyloučení:
- Pacienti, kteří podstoupili CT vyšetření / MRI více než 6 měsíců před chirurgickým zákrokem
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
pacient s hepatocelulárním karcinomem
Vytváření databáze fenotypových signatur Extrakce a shlukování obrazových funkcí
|
Operace zpracování obrazu vyžadované pro lokální extrakci obrazových prvků na základě obsahu se skládají ze dvou hlavních úkolů: 1) skládání obrazů do menších VOI, typicky malé krychle, jejíž velikost závisí na modalitě, na rozlišení obrazu a na účelu dotaz na obsah a 2) provádění operací extrakce prvků na VOI. Feature Extraction Engine provádí zcela bez dozoru, automatické a asynchronní extrakce prvků z obrázků, organizuje je a indexuje je v databázi bez SQL na základě jedinečné metriky podobnosti. Výsledkem této fáze je řada shluků fenotypových signatur.
Protože se shluky samy organizují, jejich patofyziologický význam není snadno zřejmý a vyžaduje další analýzu.
Charakterizace každého shluku se provádí analýzou reprezentativních vzorků a jejich příslušné korelace s výsledky histopatologických nálezů.
Po sérii iterací jsou shluky organizovány tak, aby korelovaly s odlišnými tkáňovými podtypy identifikovanými podle podobnosti jejich signatur.
Konečný počet shluků není a priori znám a závisí na heterogenitě základních zobrazovacích fenotypů.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Specifické nádorové fenotypy
Časové okno: 2 roky
|
přesně identifikovat specifické nádorové fenotypy, aby bylo možné lépe diagnostikovat a předpovídat výsledek pacienta u hepatocelulárního karcinomu
|
2 roky
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Detekce a charakterizace hepatocelulárního karcinomu
Časové okno: 2 roky
|
poskytnout jednu nebo více vhodných neinvazivních zobrazovacích metodologií k hodnocení přítomnosti, aktivity a typu hepatocelulárního karcinomu v klinické praxi
|
2 roky
|
|
Opakovatelnost a reprodukovatelnost
Časové okno: 2 roky
|
Testování robustnosti fenotypů studiemi opakovatelnosti a reprodukovatelnosti
|
2 roky
|
|
Kvalifikace zobrazovacích fenotypů
Časové okno: 2 roky
|
: kvalifikace zobrazovacích fenotypů podle základní patofyziologie a klinického výsledku
|
2 roky
|
|
Detekce a charakterizace malých lézí
Časové okno: 2 roky
|
Popis: Poskytněte jednu nebo více vhodných neinvazivních zobrazovacích metodologií pro detekci a charakterizaci malých lézí (< 2 cm) (AUC 0,8)
|
2 roky
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Olivier Lucidarme, MD, Assitance publique - Hôpitaux de Paris
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- APHP191046
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
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 .