El modelo de aprendizaje profundo predice la respuesta patológica completa del cáncer de pulmón después de la inmunoquimioterapia neoadyuvante
11 de marzo de 2024 actualizado por: Wuhan Union Hospital, China
Un modelo de inteligencia artificial predice la respuesta patológica completa del cáncer de pulmón después de la inmunoquimioterapia neoadyuvante
Este estudio presenta el desarrollo y la validación de un sistema de predicción de inteligencia artificial (IA) que utiliza exploraciones simples de inmunoterapia preneoadyuvante y exploraciones por TC multimodal mejoradas para extraer funciones de aprendizaje profundo.
El objetivo es predecir la aparición de una respuesta patológica completa en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas sometidos a inmunoquimioterapia neoadyuvante.
Descripción general del estudio
Estado
Aún no reclutando
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Este estudio obtuvo retrospectivamente tomografías computarizadas con contraste y sin contraste de pacientes con NSCLC que se sometieron a cirugía después de recibir inmunoquimioterapia neoadyuvante.
en múltiples centros entre agosto de 2019 y febrero de 2023.
Se extrajeron características de aprendizaje profundo de tomografías computarizadas mejoradas sin contrato y mejoradas con contrato para construir los modelos predictivos (modelo LUNAI-nCT y modelo LUNAI-eCT), respectivamente.
Después de la fusión de características de estos dos tipos de características, se construyó un modelo fusionado (modelo LUNAI-fCT).
El rendimiento del modelo se evaluó utilizando el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC), la precisión, la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN).
Se utilizó el análisis SHapley Additive exPlanations (SHAP) para cuantificar el impacto de las características de las imágenes de TC en la predicción del modelo.
Para obtener información sobre cómo nuestro modelo hace predicciones, empleamos el mapeo de activación de clases ponderado por gradiente (Grad-CAM) para generar mapas de calor de prominencia.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
1000
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
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
pacientes que fueron diagnosticados con carcinoma de células no pequeñas y sometidos a cirugía después del tratamiento de quimioinmunoterapia neoadyuvante
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas, diagnosticados mediante biopsia patológica y clasificados clínicamente en estadio IB a III;
- Pacientes que reciben al menos dos ciclos de inmunoterapia neoadyuvante combinada con terapia de inducción de quimioterapia;
- Según las directrices de la IASLC, se realizó una evaluación patológica posoperatoria de la respuesta al tratamiento de la lesión primaria del tumor y los ganglios linfáticos.
Criterio de exclusión:
- Calidad faltante o inadecuada de la TC;
- El intervalo de tiempo entre la TC y el inicio del tratamiento es superior a 1 mes;
- Datos clínico-patológicos incompletos.
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 |
|---|---|
|
Conjunto de datos de entrenamiento
pacientes a los que se les diagnosticó carcinoma de células no pequeñas y se sometieron a cirugía después del tratamiento de quimioinmunoterapia neoadyuvante en el hospital 1 (Hospital de la Unión Afiliado al Tongji Medical College)
|
La extracción de alto rendimiento de grandes cantidades de características de imágenes cuantitativas a partir de imágenes médicas.
|
|
conjunto de datos de prueba
pacientes a los que se les diagnosticó carcinoma de células no pequeñas y se sometieron a cirugía después de un tratamiento de quimioinmunoterapia neoadyuvante en el hospital (Primer Hospital Afiliado de la Universidad de Zhengzhou, Hospital Central de Yichang, Hospital Oncológico de Anyang)
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
la precisión, sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN) del modelo de predicción.
Periodo de tiempo: Tratamiento inicial
|
Se calcularon varias métricas, incluida la precisión, la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN).
|
Tratamiento inicial
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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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 marzo de 2024
Finalización primaria (Estimado)
1 de diciembre de 2025
Finalización del estudio (Estimado)
1 de marzo de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
22 de febrero de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
22 de febrero de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
29 de febrero de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
13 de marzo de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
11 de marzo de 2024
Última verificación
1 de febrero de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- LUNAI
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
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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