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Modelo de inteligencia artificial para la predicción del crecimiento de organoides de cáncer de ovario

12 de marzo de 2024 actualizado por: Chongqing University Cancer Hospital

Desarrollo y validación de un modelo de predicción del crecimiento de organoides de cáncer de ovario basado en imágenes de campo brillante y aprendizaje profundo

El presente estudio tiene como objetivo recopilar imágenes tempranas de campo brillante de organoides derivados de pacientes con cáncer de ovario. Aprovechando la inteligencia artificial, este estudio buscará construir y perfeccionar algoritmos que puedan predecir el crecimiento de los organoides del cáncer de ovario.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

100

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: Dongling Zou, MD
  • Número de teléfono: 13657690699
  • Correo electrónico: cqzl_zdl@163.com

Ubicaciones de estudio

  • Porcelana
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, Porcelana, 400030
        • Reclutamiento
        • Chongqing Cancer Hospital
        • Investigador principal:
          • Dongling Zou, M.D.
        • Contacto:
          • Dongling Zou, M.D.
          • Número de teléfono: 13657690699
          • Correo electrónico: cqzl_zdl@163.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

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Las pacientes con cáncer epitelial de ovario recibieron biopsia o punción para obtener tejidos tumorales o derrame maligno.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Las pacientes deben tener un diagnóstico histológicamente confirmado de cáncer de ovario epitelial.
  • Los pacientes recibieron biopsia o punción para obtener tejidos tumorales o derrame maligno.
  • Los pacientes participaron voluntariamente en el estudio y firmaron el consentimiento informado.

Criterio de exclusión:

  • Cáncer de ovario no epitelial
  • No hay cantidad suficiente de tejidos tumorales o derrame maligno para el establecimiento de organoides.

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

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
AUC del rendimiento de la predicción del crecimiento utilizando un modelo de aprendizaje profundo
Periodo de tiempo: hasta 3 años
AUC = Área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor
hasta 3 años
Precisión de la predicción del crecimiento utilizando un modelo de aprendizaje profundo
Periodo de tiempo: hasta 3 años
Precisión = (el número de muestras clasificadas correctamente)/(el número de muestras totales)
hasta 3 años

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Chongqing University Cancer Hospital

Investigadores

  • Investigador principal: Dongling Zou, M.D., Chongqing University Cancer Hospital

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 (Actual)

1 de enero de 2022

Finalización primaria (Estimado)

30 de abril de 2024

Finalización del estudio (Estimado)

30 de mayo de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

12 de marzo de 2024

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

12 de marzo de 2024

Publicado por primera vez (Actual)

19 de marzo de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

19 de marzo de 2024

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

12 de marzo de 2024

Última verificación

1 de marzo de 2024

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • CQGOG0206

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

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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