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Multi-modales Fusionsmodell und Deep Learning zur Vorhersage des Behandlungserfolgs bei NKTCL

26. April 2026 aktualisiert von: Qingqing Cai, Sun Yat-sen University

Multi-modales Fusionsmodell und Deep Learning zur Vorhersage des Therapieansprechens bei NK/T-Zell-Lymphom

Dies ist eine multizentrische, prospektive Studie zur Entwicklung und Validierung eines multimodalen, auf Deep Learning basierenden Modells zur Vorhersage des Therapieansprechens bei Patienten mit extranodalem natürlichen Killer-/T-Zell-Lymphom (NKTCL), die eine Erstlinientherapie auf Asparaginasebasis erhalten.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

100

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

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

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation umfasst erwachsene Patienten mit pathologisch bestätigtem extranodalem natürlichen Killer-/T-Zell-Lymphom (NKTCL), die eine Erstlinien-Chemotherapie oder Chemoradiotherapie auf Asparaginase-Basis erhalten und über verfügbare prätherapeutische MRT- oder H&E-gefärbte Ganzschnitpathologiebilder verfügen. Die Patienten werden prospektiv hinsichtlich Therapieansprechen und Überlebensergebnissen nachbeobachtet.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • 1. Alter ≥ 18 Jahre.
  • 2. Pathologisch bestätigtes extranodales natürliches Killer-/T-Zell-Lymphom (NKTCL) gemäß der Klassifikation der Weltgesundheitsorganisation (WHO).
  • 3. Patienten, bei denen eine Erstlinien-Chemotherapie oder Chemoradiotherapie auf Asparaginase-Basis geplant ist.
  • 4. Patienten, bei denen entweder eine kontrastmittelverstärkte MRT des Nasopharynx als Teil der routinemäßigen klinischen Versorgung oder prätherapeutische Ganzschnittbilder (WSI) von Tumorgewebe aus Hämatoxylin- und Eosin (H&E)-gefärbten Schnitten für die Analyse verfügbar sind.
  • 5. Fähigkeit, die Studie zu verstehen und eine schriftliche Einwilligungserklärung (ICF) zu erteilen.

Ausschlusskriterien:

  • 1. Vorgeschichte anderer bösartiger Tumoren.
  • 2. Patienten mit psychischen Störungen oder solche, die nicht in der Lage sind, eine Einwilligungserklärung zu erteilen.

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
First-line Asparaginase-based Treatment Cohort
Teilnehmer dieser Kohorte sind Patienten mit extranodalem natürlichen Killer-/T-Zell-Lymphom (NKTCL), die gemäß der institutionellen Praxis eine standardmäßige Erstlinien-Chemotherapie auf Asparaginasebasis erhalten sollen. Prätherapeutische klinische Daten, kontrastverstärkte Magnetresonanztomographie (MRT) des Nasopharynx und des Halses sowie digitale Pathologiebilder von mit Hämatoxylin und Eosin (H&E) gefärbten Tumorschnitten werden erhoben. Die Patienten werden gemäß dem routinemäßigen Nachsorgeplan auf progressionsfreies Überleben und Gesamtüberleben nachbeobachtet.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Prädiktive Genauigkeit des Ansprechens auf die Erstlinientherapie (CR vs. non-CR) gemäß Lugano-2014-Kriterien
Zeitfenster: Von der Baseline bis zur Krankheitsreaktion und den Nachuntersuchungen, bis zu 3 Jahre.
Das primäre Ergebnis ist die Vorhersageleistung des multimodalen Deep-Learning-Modells für die Erstlinienbehandlungsreaktion bei Patienten mit extranodalem natürlichem Killer-/T-Zell-Lymphom (NKTCL). Die Behandlungsreaktion wird gemäß den Lugano-2014-Kriterien bewertet. Die Modellleistung wird durch ROC-Analyse (Receiver Operating Characteristic) bewertet und durch Vergleich der Modellvorhersagen mit der beobachteten klinischen Reaktion anhand der Fläche unter der Kurve (AUC), Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, positivem prädiktivem Wert und negativem prädiktivem Wert quantifiziert.
Von der Baseline bis zur Krankheitsreaktion und den Nachuntersuchungen, bis zu 3 Jahre.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Sun Yat-sen University

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 (Geschätzt)

15. August 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

6. Februar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

6. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

13. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

28. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

26. April 2026

Zuletzt verifiziert

1. April 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • B2025-444

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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