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Deep-Learning-Signatur zur Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion auf eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie bei nichtkleinzelligem Lungenkrebs

27. Juni 2023 aktualisiert von: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Eine Integration einer auf Computertomographie/Positronenemissionstomographie/Whole Slide Image (CT/PET/WSI) basierenden Deep-Learning-Signatur zur Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion auf eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie bei nichtkleinzelligem Lungenkrebs: Eine multizentrische Studie

Der Zweck dieser Studie besteht darin, die Leistung einer CT/PET/WSI-basierten Deep-Learning-Signatur zur Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion auf eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie bei nichtkleinzelligem Lungenkrebs zu bewerten

Studienübersicht

Status

Status

Zeigt den aktuellen Rekrutierungsstatus oder den erweiterten Zugriffsstatus an.
Rekrutierung

Bedingungen

Bedingungen

Die Krankheit, Störung, das Syndrom, die Krankheit oder die Verletzung, die untersucht wird. Auf ClinicalTrials.gov können die Bedingungen auch andere gesundheitsbezogene Themen wie Lebensdauer, Lebensqualität und Gesundheitsrisiken umfassen.

Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.

Studientyp

Studientyp

Beschreibt die Art einer klinischen Studie. Zu den Studientypen gehören Interventionsstudien (auch klinische Studien genannt), Beobachtungsstudien (einschließlich Patientenregister) und erweiterter Zugang.
Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

Einschreibung

Die Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie. Die „erwartete“ Einschreibung ist die Zielzahl an Teilnehmern, die die Forscher für die Studie benötigen.
100

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • China
    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, China
        • Rekrutierung
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Kontakt:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, China
        • Rekrutierung
        • The First Affiliated Hospital of Nanchang University
        • Kontakt:
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, China
        • Rekrutierung
        • Ningbo HwaMei Hospital
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Zulassungskriterien

Die wichtigsten Voraussetzungen, die Personen erfüllen müssen, die an einer klinischen Studie teilnehmen möchten, bzw. welche Eigenschaften sie mitbringen müssen. Auswahlkriterien bestehen sowohl aus Einschlusskriterien (die erforderlich sind, damit eine Person an der Studie teilnehmen kann) als auch aus Ausschlusskriterien (die eine Person an der Teilnahme hindern). Arten von Zulassungskriterien umfassen, ob eine Studie gesunde Freiwillige akzeptiert, Alters- oder Altersgruppenanforderungen hat oder durch das Geschlecht begrenzt ist.

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Resezierter NSCLC im Stadium I–III nach neoadjuvanter Chemoimmuntherapie

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Alter zwischen 20 und 75 Jahren;
  2. Patienten, die sich nach neoadjuvanter Chemoimmuntherapie bei NSCLC einer kurativen Operation unterzogen;
  3. Einholung einer schriftlichen Einverständniserklärung.

Ausschlusskriterien:

  1. Fehlende Bilddaten;
  2. Pathologische N3-Krankheit.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Primäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie die geplante Ergebnismessung, die für die Bewertung der Wirkung einer Intervention/Behandlung am wichtigsten ist. Die meisten klinischen Studien haben einen primären Endpunkt, aber einige haben mehr als einen.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers
Zeitfenster: 2023.5.1-2023.10.31
Die Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (ROC) des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage der vollständigen pathologischen Reaktion (CPR). CPR wurde als kein Resttumor sowohl im resezierten Primärtumor als auch in den Lymphknoten definiert. Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, die eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhalten, erreichen entweder eine CPR oder keine CPR, was durch eine pathologische Untersuchung nach einer chirurgischen Resektion bestätigt werden kann. Und das Modell gibt den Vorhersagewert (CPR/Nicht-CPR) für jeden Patienten aus, der eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhält.
2023.5.1-2023.10.31

Sekundäre Ergebnismessungen

Sekundäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie ein geplantes Ergebnismaß, das nicht so wichtig ist wie das primäre Ergebnismaß für die Bewertung der Wirkung einer Intervention, aber dennoch von Interesse ist. Die meisten klinischen Studien haben mehr als einen sekundären Endpunkt.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Empfindlichkeit
Zeitfenster: 2023.5.1-2023.10.31
Die Empfindlichkeit des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion. CPR wurde als kein Resttumor sowohl im resezierten Primärtumor als auch in den Lymphknoten definiert. Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, die eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhalten, erreichen entweder eine CPR oder keine CPR, was durch eine pathologische Untersuchung nach einer chirurgischen Resektion bestätigt werden kann. Und das Modell gibt den Vorhersagewert (CPR/Nicht-CPR) für jeden Patienten aus, der eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhält.
2023.5.1-2023.10.31

Andere Ergebnismessungen

Andere Ergebnismessungen

Bei klinischen Studien eine im Protokoll beschriebene geplante Messung, die verwendet wird, um die Wirkung einer Intervention/Behandlung auf die Teilnehmer zu bestimmen. Bei Beobachtungsstudien eine Messung oder Beobachtung, die verwendet wird, um Muster von Krankheiten oder Merkmalen oder Assoziationen mit Expositionen, Risikofaktoren oder Behandlungen zu beschreiben. Arten von Ergebnismaßen umfassen primäres Ergebnismaß und sekundäres Ergebnismaß.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Spezifität
Zeitfenster: 2023.5.1-2023.10.31
Die Spezifität des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion. CPR wurde als kein Resttumor sowohl im resezierten Primärtumor als auch in den Lymphknoten definiert. Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, die eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhalten, erreichen entweder eine CPR oder keine CPR, was durch eine pathologische Untersuchung nach einer chirurgischen Resektion bestätigt werden kann. Und das Modell gibt den Vorhersagewert (CPR/Nicht-CPR) für jeden Patienten aus, der eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhält.
2023.5.1-2023.10.31
Positiv vorhergesagter Wert
Zeitfenster: 2023.5.1-2023.10.31
Der positive Vorhersagewert des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion. CPR wurde als kein Resttumor sowohl im resezierten Primärtumor als auch in den Lymphknoten definiert. Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, die eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhalten, erreichen entweder eine CPR oder keine CPR, was durch eine pathologische Untersuchung nach einer chirurgischen Resektion bestätigt werden kann. Und das Modell gibt den Vorhersagewert (CPR/Nicht-CPR) für jeden Patienten aus, der eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhält.
2023.5.1-2023.10.31
Negativer Vorhersagewert
Zeitfenster: 2023.5.1-2023.10.31
Der negative Vorhersagewert des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion. CPR wurde als kein Resttumor sowohl im resezierten Primärtumor als auch in den Lymphknoten definiert. Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, die eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhalten, erreichen entweder eine CPR oder keine CPR, was durch eine pathologische Untersuchung nach einer chirurgischen Resektion bestätigt werden kann. Und das Modell gibt den Vorhersagewert (CPR/Nicht-CPR) für jeden Patienten aus, der eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhält.
2023.5.1-2023.10.31
Genauigkeit
Zeitfenster: 2023.5.1-2023.10.31
Die Genauigkeit des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage einer vollständigen pathologischen Reaktion. CPR wurde als kein Resttumor sowohl im resezierten Primärtumor als auch in den Lymphknoten definiert. Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, die eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhalten, erreichen entweder eine CPR oder keine CPR, was durch eine pathologische Untersuchung nach einer chirurgischen Resektion bestätigt werden kann. Und das Modell gibt den Vorhersagewert (CPR/Nicht-CPR) für jeden Patienten aus, der eine neoadjuvante Chemoimmuntherapie erhält.
2023.5.1-2023.10.31

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Sponsor

Die Organisation oder Person, die die Studie initiiert und die Autorität und Kontrolle über die Studie hat.
Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Mitarbeiter

Mitarbeiter

Eine andere Organisation als der Sponsor, die eine klinische Studie unterstützt. Diese Unterstützung kann Aktivitäten im Zusammenhang mit Finanzierung, Design, Implementierung, Datenanalyse oder Berichterstattung umfassen.
Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, China

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

Studienbeginn

Das tatsächliche Datum, an dem der erste Teilnehmer in eine klinische Studie aufgenommen wurde. Das „voraussichtliche“ Studienstartdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Studienstartdatum sein wird.
1. Mai 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

Primärer Abschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention erhalten hat, um endgültige Daten für das primäre Ergebnis zu sammeln. Ob die klinische Studie protokollgemäß endete oder beendet wurde, hat keinen Einfluss auf dieses Datum. Bei klinischen Studien mit mehr als einem primären Ergebnismaß mit unterschiedlichen Abschlussdaten bezieht sich dieser Begriff auf das Datum, an dem die Datenerhebung für alle primären Ergebnismaße abgeschlossen ist. Das „erwartete“ primäre Abschlussdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das primäre Abschlussdatum für die Studie sein wird.
31. Oktober 2023

Studienabschluss (Geschätzt)

Studienabschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer an einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention/Behandlung erhielt, um endgültige Daten für die primären Ergebnismaße, sekundären Ergebnismaße und Nebenwirkungen zu sammeln (d. h. der letzte Besuch des letzten Teilnehmers). Das „voraussichtliche“ Abschlussdatum der Studie ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Abschlussdatum der Studie sein wird.
31. Oktober 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

Zuerst eingereicht

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht bei ClinicalTrials.gov eingereicht hat. Zwischen dem Datum der ersten Einreichung und der Verfügbarkeit des Datensatzes auf ClinicalTrials.gov (dem ersten veröffentlichten Datum) liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
12. Mai 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht einreicht, der den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) entspricht. Der Sponsor oder Prüfer muss möglicherweise einen Studienbericht ein- oder mehrmals überarbeiten und einreichen, bevor die QC-Überprüfungskriterien von NLM erfüllt sind. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
27. Juni 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

Zuerst gepostet

Das Datum, an dem der Studienbericht zum ersten Mal auf ClinicalTrials.gov verfügbar war, nachdem die Qualitätskontrolle (QC) der National Library of Medicine (NLM) abgeschlossen wurde. Zwischen dem Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer den Studienbericht eingereicht hat, und dem ersten veröffentlichten Datum liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
29. Juni 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

Letztes Update gepostet

Das letzte Datum, an dem Änderungen an einem Studienbericht auf ClinicalTrials.gov verfügbar gemacht wurden. Es kann eine Verzögerung zwischen der Übermittlung der Änderungen an ClinicalTrials.gov durch den Sponsor oder Prüfer der Studie (Datum der letzten eingereichten Aktualisierung) und dem Datum der letzten Veröffentlichung der Aktualisierung geben.
29. Juni 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer Änderungen an einem Studienbericht eingereicht hat, die mit den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) übereinstimmen. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
27. Juni 2023

Zuletzt verifiziert

Zuletzt verifiziert

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer die Informationen über eine klinische Studie auf ClinicalTrials.gov als richtig und aktuell bestätigt hat. Wenn eine Studie den Rekrutierungsstatus Recruiting hat; noch keine Rekrutierung; oder aktiv, keine Rekrutierung wurde innerhalb der letzten 2 Jahre nicht bestätigt, der Rekrutierungsstatus der Studie wird als unbekannt angezeigt.
1. Juni 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Identifikatoren oder ID-Nummern als die NCT-Nummer, die einer klinischen Studie vom Sponsor der Studie, Geldgebern oder anderen zugewiesen werden. Diese Nummern können eindeutige Kennungen von anderen Studienregistern und Zuschussnummern der National Institutes of Health enthalten.
  • DLCPR

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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