CADx - Radiómica para distinguir el origen de los tumores de ovario (CADx)
Radiología asistida por computadora para la detección y estratificación de la terapia del cáncer: tumores de ovario benignos o malignos.
En mujeres con un tumor de ovario, a menudo no está claro si el tumor es benigno o maligno. Para diferenciar se realizan marcadores tumorales (CA125 y CEA), una ecografía transvaginal y, según la imagen ecográfica y la concentración de CA125, una tomografía computarizada. La calidad de las imágenes radiológicas en el diagnóstico de la patología abdominal a menudo no es lo suficientemente precisa, lo que hace que las intervenciones adicionales no sean necesarias para la clasificación e interpretación adecuadas del tumor.
Objetivo: mejorar la precisión para distinguir la enfermedad benigna de la maligna en pacientes que presentan una masa ovárica mediante el uso de un algoritmo de detección asistido por computadora.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Esta investigación se centra en mejorar la precisión de la determinación de la naturaleza (benigna o maligna) de los tumores de ovario haciendo uso de la inteligencia artificial mediante la creación de un algoritmo de tomografía computarizada. Esto debido a que una correcta clasificación preoperatoria de los tumores de ovario es fundamental para un tratamiento adecuado. Los modelos de predicción existentes a menudo conducen a derivaciones innecesarias a hospitales de oncología ginecológica, lo que genera costos más altos y mayor estrés para el paciente. Por lo tanto, es importante evaluar otras estrategias para diferenciar entre tumores de ovario benignos y malignos.
La inteligencia artificial (IA) para radiología está siendo desarrollada actualmente por la Universidad Tecnológica de Eindhoven (TU/e) y Philips Research Europe y puede proporcionar una posible solución a este problema.
El algoritmo desarrollado actualmente (CADx), utilizando una máquina de vectores de soporte (SVM), mostró una sensibilidad del 74 % y una especificidad del 74 % en una pequeña población de alrededor de 100 pacientes. Estos son resultados prometedores para entrenar aún más este algoritmo con más imágenes de tomografías computarizadas y la adición de variables clínicas e incluso biopsias líquidas.
Tipo de estudio: Cohorte de estudio retrospectivo Se trata de un análisis retrospectivo de datos conocidos en los que ya se ha establecido el diagnóstico definitivo de los pacientes y el análisis actual no afectará al plan de tratamiento.
No se utilizan productos para pacientes, solo se utiliza el diagnóstico asistido por computadora en imágenes radiológicas existentes, es decir, tomografías computarizadas.
Este estudio está vinculado a otros dos ensayos holandeses en los que se evalúan biomarcadores de tumores de ovario para averiguar el origen de los tumores de ovario antes de la operación.
El primero es el estudio de predicción HE4, con ID de protocolo local NL58253.031.16. El segundo es el estudio OVI-DETECT, con Clinicaltrial.gov número NCT04971421.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Jurgen Piek, MD-PhD
- Número de teléfono: 040 - 239 91 11
- Correo electrónico: jurgen.piek@catharinaziekenhuis.nl
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Anna Koch, MD
- Número de teléfono: 020-512 4303
- Correo electrónico: a.koch@nki.nl
Ubicaciones de estudio
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Amsterdam, Países Bajos
- Aún no reclutando
- Amsterdam Medical Center
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Contacto:
- Stijn Mom, MD-PhD
- Número de teléfono: 020-7328300
- Correo electrónico: c.mom@amsterdamumc.nl
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Breda, Países Bajos
- Reclutamiento
- Amphia Hospital
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Contacto:
- Janneke Hoogstad, MD-PhD
- Número de teléfono: (076) 595 10 03
- Correo electrónico: JHoogstad@amphia.nl
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Sub-Investigador:
- Dineke Smedts, MD-PhD
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Brabant
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Eindhoven, Brabant, Países Bajos, 5623EJ
- Reclutamiento
- Catharina Hospital
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Contacto:
- Jurgen M Piek, MD. PhD.
- Número de teléfono: +31(0)40 239 9111
- Correo electrónico: jurgen.piek@catharinaziekenhuis.nl
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Noord Holland
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Amsterdam, Noord Holland, Países Bajos, 1066 CX
- Reclutamiento
- Netherlands Cancer Institute
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Contacto:
- Christianne Lok, MD; PhD
- Número de teléfono: 020 512 2957
- Correo electrónico: c.lok@nki.nl
-
Leiden, Noord Holland, Países Bajos, 2333 ZA
- Reclutamiento
- Leiden University Medical Center
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Contacto:
- Cor D de Kroon, MD, PhD
- Número de teléfono: 071-5299288
- Correo electrónico: cordekroon@lumc.nl
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- pacientes con un tumor de ovario del que se desconoce si es benigno o maligno (Índice de riesgo de malignidad (RMI) >200)
- intervenido
- prueba histológica de tumor
Criterio de exclusión:
- informe indefinido de patología
- falta de descripción correcta de la puesta en escena en el informe OR cuando corresponda
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Sensibilidad y especificidad del algoritmo CADx
Periodo de tiempo: 3 - 4 años
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Porcentaje de determinación correcta de malignidad por el índice de riesgo de malignidad (RMI) en comparación con la determinación exacta por evaluación de CAD en pacientes con un tumor de ovario
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3 - 4 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Sensibilidad y especificidad del algoritmo CADx con variables adicionales
Periodo de tiempo: 3 - 4 años
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Correlación de los hallazgos del análisis CAD en algunos pacientes con análisis del ADN tumoral circulante (ct) y marcadores tumorales proteicos u otras variables clínicas adicionales
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3 - 4 años
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Colaboradores e Investigadores
Publicaciones y enlaces útiles
Enlaces Útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
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Finalización primaria (Anticipado)
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- RADIOMICS
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