AI-asistovaný systém pro přesnou diagnostiku a prognózu nádorů prsních fylod
Vývoj systému na bázi umělé inteligence pro přesnou diagnostiku a prognózu nádorů prsních fylod
Nádor fyloid prsu (PT) je vzácný fibroepiteliální nádor, tvořící 1 % až 3 % všech nádorů prsu, kategorizovaný WHO na benigní, hraniční a maligní, na základě histopatologických znaků, jako je ohraničení nádoru, stromální celulárnost, stromální atypie. mitotická aktivita a stromální přerůstání. Maligní PT tvoří 18–25 %, s vysokou lokální recidivou (až 65 %) a výskytem vzdálených metastáz (16–25 %). Benigní PT by po vícenásobných recidivách mohla progredovat do malignity. Proto je pro zlepšení výsledků a míry přežití rozhodující včasná, přesná diagnóza a identifikace terapeutických cílů.
V posledních letech roste zájem o aplikaci umělé inteligence (AI) v lékařské diagnostice. Umělá inteligence může integrovat klinické informace, histopatologické snímky a multi-omická data, aby pomohla při patologické a klinické diagnóze, predikci prognózy a molekulárním profilování. AI prokázala slibné výsledky v různých oblastech, včetně diagnostiky různých druhů rakoviny, jako je kolorektální karcinom, prsu rakovina a rakovina prostaty. PT se však od karcinomu prsu liší v diagnostice a léčebném přístupu. Proto je pro personalizovanou medicínu zásadní vytvoření systému založeného na umělé inteligenci pro přesnou diagnózu a hodnocení prognózy PT.
Výzkumný tým vedený Dr. Nie Yanem je jedním z mála v provincii Guangdong a dokonce i na národní úrovni, který se specializuje na výzkum PT. Jejich tým prováděl výzkum maligní progrese, mechanismů metastáz a molekulárních markerů pro PT. Tým identifikoval klíčové mechanismy, jako je diferenciace fibroblastů na myofibroblasty a roli makrofágů spojených s nádorem při podpoře této diferenciace. Identifikovali také molekulární markery, včetně miR-21, α-SMA, CCL18 a CCL5, které jsou přesnější v predikci rizika recidivy nádoru ve srovnání s tradičním histopatologickým gradingem.
Projekt shromáždil vysoce kvalitní data od téměř tisíce pacientek s PT prsu, včetně dat ze zobrazení, histopatologie a přežití, a provedl sekvenování transkriptomových genů na vzorcích tkání. Jejich cílem je vybudovat komplexní multi-omickou databázi pro PT prsu a vytvořit model založený na umělé inteligenci pro včasnou diagnostiku a predikci prognózy. Tento výzkum má potenciál zlepšit diagnostiku a léčbu PT prsu, řešit rozdíly v péči o PT prsu v různých regionech v Číně a přispět k rozvoji nových terapeutických cílů.
Přehled studie
Postavení
Intervence / Léčba
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
- Jméno: Yan Nie, Prof.Dr.
- Telefonní číslo: +86 020-81332587
- E-mail: nieyan7@mail.sysu.edu.cn
Studijní místa
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Čína, 510120
- Nábor
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital, Sun Yat-Sen University
-
Kontakt:
- Yan Nie, Prof.Dr.
- Telefonní číslo: +86 020-81332587
- E-mail: nieyan7@mail.sysu.edu.cn
-
Guangzhou, Guangdong, Čína, 510050
- Nábor
- Sun Yat-sen University Cancer Center
-
Kontakt:
- Feng Ye, Prof.Dr.
- Telefonní číslo: 15914388994
-
Guangzhou, Guangdong, Čína, 510145
- Nábor
- The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
-
Kontakt:
- Hui Mai, Prof.Dr.
- Telefonní číslo: 13925129112
-
Guangzhou, Guangdong, Čína, 511400
- Nábor
- Guangdong Maternal and Child Health Hospital
-
Kontakt:
- Yu Tan, Prof.Dr.
- Telefonní číslo: 13632356526
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Pacientky s diagnózou phyllodes tumor prsu
Kritéria vyloučení:
- Rozmazané obrazy, zobrazovací artefakty
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Nádor fylodes prsu
Pacienti s diagnózou phyllodes tumor prsu
|
Lékařské zobrazovací materiály pacientů včetně ultrazvuku, mamografie, CT, MRI
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Citlivost
Časové okno: Pět let
|
Pravděpodobnost pozitivního výsledku testu, podmíněná tím, že je skutečně pozitivní.
|
Pět let
|
|
Falešně záporná sazba
Časové okno: Pět let
|
Určete pravděpodobnost negativního testování u pozitivní populace.
|
Pět let
|
|
Specifičnost
Časové okno: Pět let
|
Pravděpodobnost negativního výsledku testu je podmíněna skutečně negativním výsledkem.
|
Pět let
|
|
Falešně pozitivní sazba
Časové okno: Pět let
|
Určete pravděpodobnost pozitivního testu u negativní populace.
|
Pět let
|
|
Provozní charakteristika přijímače
Časové okno: Pět let
|
ROC křivka je křivka založená na řadě různých dichotomických klasifikací (mezních hodnot nebo rozhodovacích prahů), s mírou skutečných pozitivních výsledků (citlivostí) jako vertikální souřadnicí a mírou falešných pozitivních výsledků (1-specificita) jako horizontální souřadnice.
|
Pět let
|
|
Oblast pod křivkou roc
Časové okno: Pět let
|
AUC je definována jako plocha pod ROC křivkou ohraničená osami, a čím blíže je AUC 1,0, tím je test autentičtější.
|
Pět let
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Belkacemi Y, Bousquet G, Marsiglia H, Ray-Coquard I, Magne N, Malard Y, Lacroix M, Gutierrez C, Senkus E, Christie D, Drumea K, Lagneau E, Kadish SP, Scandolaro L, Azria D, Ozsahin M. Phyllodes tumor of the breast. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2008 Feb 1;70(2):492-500. doi: 10.1016/j.ijrobp.2007.06.059. Epub 2007 Oct 10.
- Mishra SP, Tiwary SK, Mishra M, Khanna AK. Phyllodes tumor of breast: a review article. ISRN Surg. 2013;2013:361469. doi: 10.1155/2013/361469. Epub 2013 Mar 20.
- Bera K, Schalper KA, Rimm DL, Velcheti V, Madabhushi A. Artificial intelligence in digital pathology - new tools for diagnosis and precision oncology. Nat Rev Clin Oncol. 2019 Nov;16(11):703-715. doi: 10.1038/s41571-019-0252-y. Epub 2019 Aug 9.
- van der Laak J, Litjens G, Ciompi F. Deep learning in histopathology: the path to the clinic. Nat Med. 2021 May;27(5):775-784. doi: 10.1038/s41591-021-01343-4. Epub 2021 May 14.
- Wang Y, Acs B, Robertson S, Liu B, Solorzano L, Wahlby C, Hartman J, Rantalainen M. Improved breast cancer histological grading using deep learning. Ann Oncol. 2022 Jan;33(1):89-98. doi: 10.1016/j.annonc.2021.09.007. Epub 2021 Sep 29.
- Chow ZL, Thike AA, Li HH, Nasir NDM, Yeong JPS, Tan PH. Counting Mitoses With Digital Pathology in Breast Phyllodes Tumors. Arch Pathol Lab Med. 2020 Nov 1;144(11):1397-1400. doi: 10.5858/arpa.2019-0435-OA.
- Cheng CL, Md Nasir ND, Ng GJZ, Chua KWJ, Li Y, Rodrigues J, Thike AA, Heng SY, Koh VCY, Lim JX, Hiew VJN, Shi R, Tan BY, Tay TKY, Ravi S, Ng KH, Oh KSL, Tan PH. Artificial intelligence modelling in differentiating core biopsies of fibroadenoma from phyllodes tumor. Lab Invest. 2022 Mar;102(3):245-252. doi: 10.1038/s41374-021-00689-0. Epub 2021 Nov 24.
- Kates-Harbeck J, Svyatkovskiy A, Tang W. Predicting disruptive instabilities in controlled fusion plasmas through deep learning. Nature. 2019 Apr;568(7753):526-531. doi: 10.1038/s41586-019-1116-4. Epub 2019 Apr 17.
- Gong C, Nie Y, Qu S, Liao JY, Cui X, Yao H, Zeng Y, Su F, Song E, Liu Q. miR-21 induces myofibroblast differentiation and promotes the malignant progression of breast phyllodes tumors. Cancer Res. 2014 Aug 15;74(16):4341-52. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-14-0125. Epub 2014 Jun 30.
- Nie Y, Chen J, Huang D, Yao Y, Chen J, Ding L, Zeng J, Su S, Chao X, Su F, Yao H, Hu H, Song E. Tumor-Associated Macrophages Promote Malignant Progression of Breast Phyllodes Tumors by Inducing Myofibroblast Differentiation. Cancer Res. 2017 Jul 1;77(13):3605-3618. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-16-2709. Epub 2017 May 16.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Odhadovaný)
Dokončení studie (Odhadovaný)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Odhadovaný)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- SYSKY-2023-351-02
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu 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 .
Klinické studie na zobrazování
-
Hainan People's HospitalZatím nenabírámeXerostomie, poškození parotidy vyvolané zářením, prediktivní hodnota, rakovina hlavy a krku
-
Hainan Medical CollegeZatím nenabírámeKarcinom nosohltanu, xerostomie, radioterapie
-
Lin ZhaoAffiliated Beijing Chaoyang Hospital of Capital Medical UniversityNábor
-
University of Roma La SapienzaDokončeno
-
University Hospital, CaenZatím nenabírámeFabryho nemoc
-
Digital Diagnostics, Inc.NáborDiabetická retinopatie | Diabetický makulární edémSpojené státy
-
Varian, a Siemens Healthineers CompanyDokončenoRakovina hlavy a krku | Rakovina hrudníku | Rakovina břicha | Rakovina pánveKanada
-
Heidelberg Engineering GmbHDokončenoNormální očiSpojené státy
-
Emory UniversityDokončenoSyndrom patelofemorální bolesti | Patelofemorální bolestSpojené státy
-
University of Texas Southwestern Medical CenterNábor