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

Radiomický model pro hodnocení stavu lymfatických uzlin u pacientů s cN0 s HNSCC

27. května 2025 aktualizováno: xinwei Chen, First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University

Radiomics založená na CT předpovídá okultní LNM a odhaluje imunitní mikroprostředí rakoviny hlavy a krku

Okultní metastázy lymfatických uzlin (LNM) zůstávají jedním z nejkritičtějších a nejnáročnějších aspektů léčby spinocelulárního karcinomu hlavy a krku (HNSCC). Okultní LNM, definovaný jako přítomnost metastatického onemocnění v lymfatických uzlinách, které jsou klinicky nedetekovatelné rutinním zobrazováním nebo fyzikálním vyšetřením, má hluboké důsledky pro plánování léčby, prognózu a celkový management pacienta. U HNSCC je přesná detekce a predikce okultního LNM zásadní, protože významně ovlivňují rozhodnutí týkající se rozsahu krční disekce, potřeby adjuvantní terapie a celkové terapeutické strategie. Nediagnostikovaná nebo podhodnocená LNM může mít za následek neadekvátní léčbu, zvýšení rizika lokoregionální recidivy a špatné výsledky přežití.

Přehled studie

Postavení

Dokončeno

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

Okultní metastázy lymfatických uzlin (LNM) zůstávají jedním z nejkritičtějších a nejnáročnějších aspektů léčby spinocelulárního karcinomu hlavy a krku (HNSCC). Okultní LNM, definovaný jako přítomnost metastatického onemocnění v lymfatických uzlinách, které jsou klinicky nedetekovatelné rutinním zobrazováním nebo fyzikálním vyšetřením, má hluboké důsledky pro plánování léčby, prognózu a celkový management pacienta. U HNSCC je přesná detekce a predikce okultního LNM zásadní, protože významně ovlivňují rozhodnutí týkající se rozsahu krční disekce, potřeby adjuvantní terapie a celkové terapeutické strategie. Nediagnostikovaná nebo podhodnocená LNM může mít za následek neadekvátní léčbu, zvýšení rizika lokoregionální recidivy a špatné výsledky přežití.

Složitá biologie HNSCC přispívá k výzvě předpovídání okultního LNM. Tyto nádory se často vyznačují značnou heterogenitou ve svém mikroprostředí, které zahrnuje směs nádorových buněk, imunitních infiltrátů, stromálních složek a vaskulatury. Tato heterogenita hraje klíčovou roli při určování metastatického potenciálu primárního nádoru a jeho interakce s okolním lymfatickým systémem. Tradiční zobrazovací metody jako CT, MRI a PET/CT mají omezení v přesné identifikaci mikroskopických metastáz, což vede k neustálému hledání citlivějších a specifičtějších prediktivních nástrojů.

Nedávné pokroky v radiomice otevřely nové cesty pro řešení tohoto problému. Radiomika, vznikající obor, který získává vysokorozměrná data z lékařského zobrazování, umožňuje kvantitativní analýzu charakteristik nádoru mimo to, co je viditelné pouhým okem. Převedením zobrazovacích dat do bohatého úložiště znaků, které odrážejí fenotyp nádoru, má radiomika potenciál identifikovat jemné vzorce spojené s metastatickým chováním.

Přesná předpověď okultního LNM má také kritickou prognostickou hodnotu. Pacienti s nedetekovaným LNM se často potýkají s horší prognózou v důsledku opožděné nebo nedostatečné léčby. Naopak zbytečná profylaktická disekce krku u pacientů bez metastáz může vést k přeléčení, zvýšené operační morbiditě a snížení kvality života. Proto jsou prediktivní modely, které mohou stratifikovat pacienty na základě jejich rizika okultního LNM, nezbytné pro personalizaci léčebných plánů, omezení zbytečných intervencí a zlepšení výsledků pacientů.

V tomto kontextu představuje integrace radiomiky s multiomikovými daty, včetně transkriptomiky a jednobuněčného sekvenování RNA, transformativní přístup. Tato integrační strategie nejen zvyšuje prediktivní sílu radiomických modelů, ale také poskytuje okno do biologických procesů, které jsou základem chování nádoru. Spojením znaků odvozených ze zobrazení s molekulárními a buněčnými cestami mohou takové přístupy pomoci překlenout propast mezi zobrazovacími fenotypy a komplexní biologií metastáz.

Stručně řečeno, okultní LNM představuje obrovskou výzvu v klinické léčbě HNSCC s významnými důsledky pro léčbu a prognózu. Nástup pokročilých radiomikových technik, zejména biotopové radiomiky, nabízí slibnou cestu pro zlepšení přesnosti LNM predikce. Odhalením souhry mezi heterogenitou nádoru, dynamikou mikroprostředí a metastatickým potenciálem tyto přístupy otevírají cestu pro přesnější a personalizovanou léčbu pacientů s HNSCC.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Aktuální)

700

Kontakty a umístění

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

Studijní místa

      • Chongqing, Čína
        • The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University

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

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Všichni pacienti s patologicky potvrzeným karcinomem hrtanu mezi lednem 2016 a prosincem 2024 ze tří nemocnic byli shromážděni a byli rozděleni do různých testovacích skupin.

Popis

Kritéria zahrnutí:

  1. Dostupnost úplných klinických údajů;
  2. Diagnóza spinocelulárního karcinomu hrtanu potvrzená chirurgicky nebo biopsií;
  3. CT kontrastní vyšetření provedeno do dvou týdnů před operací.
  4. U všech pacientů byla provedena disekce lymfatických uzlin na krku.

Kritéria vyloučení:

  1. Pacienti, kteří před operací dostali jinou léčbu;
  2. CT snímky s významnými artefakty;
  3. Pacienti s recidivou nádoru.

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

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Tréninkový set
Tréninkový soubor zahrnoval přibližně 500 pacientů s cN0 s diagnózou spinocelulárního karcinomu hlavy a krku (HNSCC), včetně přibližně 150 pacientů s metastázami do lymfatických uzlin a přibližně 350 pacientů bez metastáz. Všichni pacienti podstoupili předoperační kontrastní CT vyšetření.
Použití modelů umělé inteligence k rozlišení mezi pacienty s metastázami do lymfatických uzlin a pacienty bez metastáz do lymfatických uzlin.
interní testovací sada
Soubor interní validace zahrnoval přibližně 150 pacientů, náhodně vybraných z tréninkové kohorty. Tato sada byla použita pro hodnocení a ladění modelu.
Použití modelů umělé inteligence k rozlišení mezi pacienty s metastázami do lymfatických uzlin a pacienty bez metastáz do lymfatických uzlin.
externí testovací sada
Externí validační soubor sestával z přibližně 200 pacientů s HNSCC. Tito pacienti byli zařazeni z jiných center a jejich data zahrnovala předoperační CT snímky s kontrastem. Tento nezávislý datový soubor byl použit k posouzení zobecnitelnosti radiomického modelu.
Použití modelů umělé inteligence k rozlišení mezi pacienty s metastázami do lymfatických uzlin a pacienty bez metastáz do lymfatických uzlin.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
AUC
Časové okno: Výsledky predikce lze získat ihned po dokončení zpracování modelu.
AUC (Area Under the Curve) je výkonová metrika používaná v klasifikačních úlohách k hodnocení schopnosti modelu rozlišovat mezi třídami. Konkrétně měří plochu pod křivkou ROC (Receiver Operating Characteristic), která vykresluje skutečnou míru pozitivity (citlivost) proti četnosti falešně pozitivních výsledků (1-specificita) při různých nastaveních prahů.
Výsledky predikce lze získat ihned po dokončení zpracování modelu.

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

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)

27. listopadu 2024

Primární dokončení (Aktuální)

15. dubna 2025

Dokončení studie (Aktuální)

15. dubna 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

27. prosince 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

27. prosince 2024

První zveřejněno (Aktuální)

3. ledna 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

28. května 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

27. května 2025

Naposledy ověřeno

1. května 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • 2024-Chenxin

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

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 .

Klinické studie na AI

Předplatit