Diagnóstico de cáncer gástrico con citología exfoliativa peritoneal positiva basado en tecnología de biopsia virtual impulsada por inteligencia artificial (GC-CY1)
Este estudio clínico tiene como objetivo desarrollar y evaluar una tecnología de biopsia virtual impulsada por inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico de cáncer gástrico con citología exfoliativa peritoneal (PEC) positiva. El cáncer gástrico con metástasis peritoneal a menudo presenta un desafío para la detección y el diagnóstico tempranos, ya que los métodos de diagnóstico tradicionales, como las imágenes y la histopatología, tienen una sensibilidad y especificidad limitadas.
En este estudio, proponemos el uso de algoritmos de IA para analizar biomarcadores no invasivos, incluidos perfiles transcriptómicos y datos de imágenes, para predecir la presencia de cáncer gástrico con citología exfoliativa peritoneal positiva. La biopsia virtual aprovecha la IA para integrar múltiples conjuntos de datos, proporcionando una herramienta de diagnóstico integral que potencialmente podría reemplazar o complementar los procedimientos de diagnóstico invasivos actuales. Al desarrollar esta tecnología, nuestro objetivo es mejorar el diagnóstico temprano y el seguimiento del cáncer gástrico, particularmente en casos con metástasis peritoneal oculta, y, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes a través de estrategias de tratamiento más oportunas y precisas.
El estudio implicará la recolección de muestras clínicas de pacientes con cáncer gástrico con sospecha de metástasis peritoneal. El modelo de IA se entrenará con estas muestras para identificar biomarcadores relevantes para el cáncer gástrico positivo para PEC. Se llevará a cabo una validación clínica para evaluar el rendimiento de este sistema de biopsia virtual impulsado por IA en comparación con los métodos de diagnóstico convencionales.
Este estudio tiene el potencial de proporcionar un enfoque de diagnóstico novedoso y no invasivo para el cáncer gástrico con afectación peritoneal, ofreciendo un avance significativo en el campo de la detección temprana del cáncer y la medicina personalizada.
Descripción general del estudio
Estado
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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None Selected
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Shijiazhuang, None Selected, Porcelana, 050011
- The Fourth Hospital of Hebei Medical University
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
Edad: Pacientes de 18 a 75 años. Diagnóstico de cáncer gástrico: diagnóstico histológicamente confirmado de cáncer gástrico primario, con sospecha clínica de metástasis peritoneal (basado en imágenes u otros hallazgos clínicos).
Citología de lavado peritoneal positivo (PEC): pacientes con sospecha de cáncer gástrico positivo para PEC, según resultados de citología de lavado peritoneal previos o actuales o alta sospecha clínica.
Estado funcional ECOG: estado funcional del Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) de 0 a 2, lo que indica que el paciente se encuentra lo suficientemente bien como para participar en el estudio y someterse a los procedimientos de diagnóstico necesarios.
Consentimiento informado: Capacidad y voluntad de brindar consentimiento informado y cumplir con el protocolo del estudio.
Criterios de exclusión:
Historia previa de cáncer: Historia de otras neoplasias malignas en los últimos 5 años, excepto cáncer de piel no melanoma o cánceres in situ.
Comorbilidades graves: enfermedad cardiovascular, respiratoria, renal o hepática grave que afectaría la capacidad del paciente para participar en el estudio o someterse a los procedimientos de diagnóstico requeridos.
Embarazo o Lactancia: Mujeres embarazadas o en período de lactancia, o mujeres que planean quedar embarazadas durante el período de estudio.
Condiciones clínicas no elegibles: cualquier condición que, a juicio del investigador, podría interferir con la participación del paciente o el cumplimiento del protocolo del estudio, o afectar la calidad de los datos.
Incapacidad para proporcionar muestras: pacientes que no pueden proporcionar las muestras clínicas necesarias (p. ej., sangre, orina o líquido de lavado peritoneal) para el análisis de biopsia virtual impulsado por IA.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Precisión de la biopsia virtual impulsada por IA en el diagnóstico de cáncer gástrico positivo para PEC
Periodo de tiempo: Seguimiento postoperatorio a los 24 meses.
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Seguimiento postoperatorio a los 24 meses.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- GC-CY1
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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