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Radiómica de resonancia magnética combinada con patómica en la predicción de la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio

13 de noviembre de 2023 actualizado por: Fujian Cancer Hospital

Estudio sobre la predicción de la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio utilizando un modelo construido mediante radiómica de imágenes por resonancia magnética combinada con patómica

La tipificación molecular proporciona información precisa para el diagnóstico, tratamiento y pronóstico del cáncer de endometrio, que tiene una importancia clínica importante. Sin embargo, debido a su alto costo y complicado proceso, es difícil su uso generalizado en la práctica clínica. Basado en el método de inteligencia artificial, este estudio fusionó las características de la radiómica y patómica de la resonancia magnética, combinadas con la información patológica clínica, construyó un modelo para predecir la tipificación molecular y el pronóstico, analizó las características biológicas del cáncer de endometrio desde el nivel de múltiples escalas. guió el diagnóstico y tratamiento personalizado y preciso, con el fin de mejorar el pronóstico de los pacientes.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

En este proyecto, se recopilaron retrospectivamente 150 casos de cáncer de endometrio y se recopilarán 200 casos de cáncer de endometrio de forma prospectiva. Todos los pacientes fueron patológicamente confirmados y se sometieron a tipificación molecular Promise. Antes del tratamiento, todos los pacientes completaron una resonancia magnética abdominal. Con base en tecnología de inteligencia artificial, las características de la imagen se extrajeron de la resonancia magnética, las características patológicas se extrajeron de los datos patológicos y, al mismo tiempo, se recopilaron datos clínicos patológicos. Se siguió el efecto del tratamiento, la recurrencia y la metástasis de los pacientes y se calcularon la tasa de supervivencia a cinco años y la tasa de supervivencia libre de progresión a cinco años. Se propone centrarse en las siguientes investigaciones:

  1. Construcción de un modelo de tipificación molecular y predicción del pronóstico del cáncer de endometrio basado en resonancia magnética Radiómica
  2. Construcción de un modelo de tipificación molecular y predicción del pronóstico del cáncer de endometrio basado en patómica.
  3. Construcción de un modelo de predicción para la tipificación molecular del cáncer de endometrio mediante la integración de patómica y radiómica.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

350

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Jian Chen, Master
  • Número de teléfono: 15806030009
  • Correo electrónico: marsz3@126.com

Ubicaciones de estudio

    • Fujian
      • Fuzhou, Fujian, Porcelana, 350014
        • Clinical Oncology School of Fujian Medical University, Fujian Cancer Hospital
        • Contacto:
          • Jian Chen, Master
          • Número de teléfono: 15806030009
          • Correo electrónico: marsz3@126.com

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

N/A

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

  1. A todos los pacientes se les confirmó patológicamente que eran tumores malignos de endometrio y se realizó la tipificación molecular.
  2. Se recogieron retrospectivamente los pacientes con cáncer de endometrio que ingresaron en el hospital oncológico de Fujian desde enero de 2020 hasta diciembre de 2023. Mientras tanto, a partir del 1 de enero de 2024, se inscribieron y firmaron el consentimiento informado todas las pacientes consecutivas con cáncer de endometrio recién diagnosticado.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • •Patológicamente confirmado como tumor maligno de endometrio con secciones patológicas completas teñidas con H&E;

    • Edad ≥ 18 años y ≤ 80 años;
    • No se encontraron otros cánceres malignos;
    • Los resultados completos de la secuenciación inmunohistoquímica y de segunda generación se pueden utilizar para la tipificación molecular de ProMisE;
    • Se realizó un examen de resonancia magnética dentro de las 2 semanas previas al tratamiento y hubo al menos una lesión mensurable según los criterios RECIST 1.1.

Criterio de exclusión:

  • • La calidad de la imagen es deficiente o el tumor es demasiado pequeño debido a artefactos gráficos graves y degeneración, y la región de interés (ROI) no se puede delinear con precisión;

    • Pacientes que recibieron alguna terapia antitumoral antes de la cirugía;
    • Biopsia endometrial diagnóstica antes de la resonancia magnética

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
POLO Mut
Se realizó la detección de la mutación del gen POLE y los cambios de mutación se clasificaron como mutación POLE.
Primero, las proteínas reparadoras de errores de coincidencia (MMR) se detectaron mediante inmunohistoquímica y la eliminación de una o más proteínas se clasificó como subtipo d-MMR; Luego se realizó la detección de la mutación del gen POLE y los cambios de mutación se clasificaron como mutación POLE; Finalmente, se detectó p53 mediante inmunohistoquímica y se distinguieron p53 mutante (p53 abn) y p53 de tipo salvaje (p53wt).
Otros nombres:
  • Examen de resonancia magnética
dMMR
Las proteínas reparadoras de errores de coincidencia (MMR) se detectaron mediante inmunohistoquímica y la eliminación de una o más proteínas se clasificó como subtipo d-MMR.
Primero, las proteínas reparadoras de errores de coincidencia (MMR) se detectaron mediante inmunohistoquímica y la eliminación de una o más proteínas se clasificó como subtipo d-MMR; Luego se realizó la detección de la mutación del gen POLE y los cambios de mutación se clasificaron como mutación POLE; Finalmente, se detectó p53 mediante inmunohistoquímica y se distinguieron p53 mutante (p53 abn) y p53 de tipo salvaje (p53wt).
Otros nombres:
  • Examen de resonancia magnética
P53abn
La expresión de p53 se detectó mediante inmunohistoquímica. La anomalía de la expresión de la proteína p53 (completamente negativa o positiva difusamente fuerte en el núcleo) o la ubicación de la expresión (expresión citoplasmática) se consideró p53abn; de lo contrario, fue p53wt.
Primero, las proteínas reparadoras de errores de coincidencia (MMR) se detectaron mediante inmunohistoquímica y la eliminación de una o más proteínas se clasificó como subtipo d-MMR; Luego se realizó la detección de la mutación del gen POLE y los cambios de mutación se clasificaron como mutación POLE; Finalmente, se detectó p53 mediante inmunohistoquímica y se distinguieron p53 mutante (p53 abn) y p53 de tipo salvaje (p53wt).
Otros nombres:
  • Examen de resonancia magnética
P53wt
La expresión de p53 se detectó mediante inmunohistoquímica. La anomalía de la expresión de la proteína p53 (completamente negativa o positiva difusamente fuerte en el núcleo) o la ubicación de la expresión (expresión citoplasmática) se consideró p53abn; de lo contrario, fue p53wt.
Primero, las proteínas reparadoras de errores de coincidencia (MMR) se detectaron mediante inmunohistoquímica y la eliminación de una o más proteínas se clasificó como subtipo d-MMR; Luego se realizó la detección de la mutación del gen POLE y los cambios de mutación se clasificaron como mutación POLE; Finalmente, se detectó p53 mediante inmunohistoquímica y se distinguieron p53 mutante (p53 abn) y p53 de tipo salvaje (p53wt).
Otros nombres:
  • Examen de resonancia magnética

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Aplicación de la radiómica y patómica de la resonancia magnética para construir un modelo de predicción de la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio.
Periodo de tiempo: 2026-12-21
Las imágenes y las características patológicas de los pacientes con cáncer de endometrio se extrajeron mediante un método de inteligencia artificial. Combinado con factores de riesgo clínico-patológicos y tiempo de supervivencia, se construyó un nomograma de imágenes mediante el método de regresión de lazo para predecir la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio. Se utilizó la curva ROC para evaluar la eficiencia de la prueba del modelo.
2026-12-21

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Aplicación de la radiómica de la resonancia magnética para construir un modelo de predicción de la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio.
Periodo de tiempo: 2026-12-21
Las características de las imágenes de pacientes con cáncer de endometrio se extrajeron mediante un método de inteligencia artificial. Combinado con factores de riesgo clínico-patológicos y tiempo de supervivencia, se construyó un nomograma de imágenes mediante el método de regresión de lazo para predecir la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio. Se utilizó la curva ROC para evaluar la eficiencia de la prueba del modelo.
2026-12-21

Otras medidas de resultado

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Aplicación de la patómica para construir un modelo de predicción de la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio.
Periodo de tiempo: 2026-12-21
Las características patómicas de los pacientes con cáncer de endometrio se extrajeron mediante un método de inteligencia artificial. Combinado con factores de riesgo clínico-patológicos y tiempo de supervivencia, se construyó un nomograma de imágenes mediante el método de regresión de lazo para predecir la clasificación molecular y el pronóstico del cáncer de endometrio. Se utilizó la curva ROC para evaluar la eficiencia de la prueba del modelo.
2026-12-21

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Publicaciones Generales

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Estimado)

1 de enero de 2024

Finalización primaria (Estimado)

31 de marzo de 2027

Finalización del estudio (Estimado)

30 de junio de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

6 de noviembre de 2023

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

6 de noviembre de 2023

Publicado por primera vez (Actual)

13 de noviembre de 2023

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

15 de noviembre de 2023

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

13 de noviembre de 2023

Última verificación

1 de noviembre de 2023

Más información

Términos relacionados con este estudio

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Descripción del plan IPD

El investigador principal guardó toda la información personal relevante del paciente y los resultados de seguimiento de este estudio y no había ningún plan para compartirlos con otros investigadores.

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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