Entwicklung und Demonstration einer intelligenten Bewertung basierend auf multimodaler Informationsfusion für Tumorrisiko sowie Diagnose und Behandlung
20. Oktober 2024 aktualisiert von: Wuhan Union Hospital, China
Um die Genauigkeit der Risikovorhersage, des Screenings und der Behandlungsergebnisse bei Krebs zu verbessern, wollen wir eine medizinische Datenbank einrichten, die standardisierte und strukturierte klinische Diagnose- und Behandlungsinformationen, Bildmerkmale, pathologische Merkmale und Multi-Omics-Informationen enthält, und eine multi-omische Datenbank entwickeln. Modaldatenfusionsbasiertes Technologiesystem unter Verwendung künstlicher Intelligenztechnologie basierend auf Datenbanken.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Die Hauptziele sind wie folgt:
- Einrichtung einer Datenplattform für multimodale Informationen zu häufigen Tumoren (Lungenkrebs/Lungenknötchen, Magen- und Darmkrebs): elektronische Krankenakten (einschließlich routinemäßiger klinischer Erkennung, Behandlung, Ergebnis), pathologische Bilddaten, medizinische Bildgebung (CT, MRT). , Ultraschall, Nuklearmedizin usw.), mehrere Omics-Daten (Genom, Transkriptom und Metabolom, Proteomik), Omics-Daten, Informationen zur Ätiologie und zur karzinogenen Exposition.
- Wir werden die Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um die multimodale medizinische Big-Data-Kreuzanalysetechnologie und die oben genannten krankheitsindividuellen, genauen Diagnose- und Heilwirkungsvorhersagemodelle zu erstellen. Um die drei Hauptprobleme des multimodalen Datenfusions-Minings zu lösen, wie z. B. Unausgewogenheit, kleine Stichprobengröße und schlechte Interpretierbarkeit, werden wir einen Erkennungsalgorithmus für künstliche Intelligenz für Bildbilder und pathologische Bilder etablieren und Bildverarbeitung und tiefes Lernen verwenden Technologien zur Gewinnung mehrstufiger Tiefenvisualisierungsmerkmale von Bilddaten und pathologischen Daten. Darüber hinaus werden wir bioinformatische Analysealgorithmen verwenden, um Molecular Network Mining und Funktionsanalysen molekularer Marker auf der Ebene mehrerer Omics-Technologien (pathologisch, genomisch, Transkriptom, Metabolom, Proteom usw.) durchzuführen.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
3000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Juanjuan Xu
- Telefonnummer: +86 15827125538
- E-Mail: whuhjy@126.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Yang Jin
Studienorte
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, China, 430000
- Rekrutierung
- Wuhan Union Hospital
-
Kontakt:
- Juanjuan Xu
-
-
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
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Patienten, bei denen der Verdacht auf Lungenkrebs/-knoten, Magenkrebs/-läsion oder Darmkrebs/-läsion besteht
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Teilnehmer mit Verdacht auf Lungenkrebs/Lungenkrebs, Magenkrebs/Läsion oder Darmkrebs/Lungenkrebs
- Teilnehmer, die eine Einverständniserklärung unterzeichnet haben.
- Teilnehmer mit detaillierten elektronischen Krankenakten, Bildaufzeichnungen, pathologischen Aufzeichnungen, Multi-Omics-Informationen und anderen wichtigen klinischen Diagnoseinformationen.
- Gesunde Teilnehmer ohne klinische Diagnose von Lungenkrebs/-knoten, Magenkrebs/-läsion oder Darmkrebs/-läsion.
Ausschlusskriterien:
- Teilnehmer, bei denen primäre klinische und pathologische Daten fehlen.
- Die Teilnehmer scheiterten an der Nachverfolgung.
- Teilnehmer mit zu schlechter medizinischer Bildqualität für eine genaue Segmentierung und Markierung des ROI
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Gruppe Lungenkrebs
Teilnehmer mit Lungenkrebs/Lungenknoten
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Kein Eingriff
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Gruppe Magenkrebs
Teilnehmer mit Magenkrebs/Magenläsion
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Kein Eingriff
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Gruppe Darmkrebs
Teilnehmer mit Darmkrebs/kolorektalen Läsionen
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Kein Eingriff
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Das Ergebnis der klinischen Diagnose von Patienten mit Verdacht auf Lungenkrebs/Lungenknoten (gutartiger/bösartiger Knoten)
Zeitfenster: 2022-2026
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Das Ergebnis der klinischen Diagnose von Patienten mit Lungenkrebs/Lungenknötchen (gutartiger/bösartiger Knoten). ① Gutartiger Knoten ② Bösartige Neubildung/Knötchen: Plattenepithelkarzinom, Adenokarzinom, kleinzelliges Karzinom und großzelliges Karzinom. |
2022-2026
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Das Ergebnis der klinischen Diagnose von Patienten mit Verdacht auf Darmkrebs oder Läsion (gutartig/bösartig).
Zeitfenster: 2022-2026
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① Gutartig ② Bösartig |
2022-2026
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Ansprechen auf die Behandlung einer Krebstherapie bei der Erstbewertung bei Patienten mit Lungen-/Magen-/Darmkrebs (CR, PR, PD, SD).
Zeitfenster: 2022-2026
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Das Behandlungsansprechen einer Krebstherapie bei der Erstbewertung bei Patienten mit Lungen-/Magen-/Darmkrebs folgt den Response Evaluation Criteria In Solid Tumors (RECIST Version 1.1) der Weltgesundheitsorganisation (WHO). Der Bewertungsindex ist wie folgt. CR (vollständiges Ansprechen): Verschwinden aller Zielläsionen und Reduktion der Kurzachsenmessung aller pathologischen Lymphknoten auf ≤ 10 mm. PR (Partial Response): 30 % Abnahme der Summe des längsten Durchmessers der Zielläsionen im Vergleich zum Ausgangswert. PD (progressive Krankheit):≥20 % Zunahme von mindestens 5 mm in der Summe des längsten Durchmessers der Zielläsionen im Vergleich zur kleinsten Summe der längsten aufgezeichneten Durchmesser ODER Das Auftreten neuer Läsionen, einschließlich der durch FDG-PET erkannten (Fludeoxyglucose-Positronen-Emissions-Tomographie). SD (stabile Krankheit): Weder PR noch PD. |
2022-2026
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Yang Jin, Wuhan Union Hospital, 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)
1. Juni 2022
Primärer Abschluss (Geschätzt)
1. Oktober 2025
Studienabschluss (Geschätzt)
1. Oktober 2026
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
20. Oktober 2024
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
20. Oktober 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
22. Oktober 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
22. Oktober 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
20. Oktober 2024
Zuletzt verifiziert
1. September 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- Jin-BT&IT
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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