Kliinisesti tehokkaiden alustojen kehittäminen kohdunkaulan syövän yksilölliseen hoitoon
Kliinisten ja tehokkaiden alustojen kehittäminen yksilölliseen hoitoon integroimalla edistynyt säteilyteknologia, kvantitatiivinen kuvantaminen ja molekyylibiologia sekä koneoppiminen kohdunkaulan syövän hoitoon.
Retrospektiivinen tutkimus, jossa hyödynnetään potilastietoja koneoppimissovelluksen kehittämiseen ja validointiin. Saatavilla olevia kuvantamistietoja potilaista, jotka ovat saaneet hoidon loppuun, käytetään normaalin kudoskomplikaatioiden todennäköisyyden ja kasvaimen hallinnan todennäköisyyden kehittämiseen
Hypoteesi Olemassa olevien sädehoitotietojen, kvantitatiivisen kuvantamisen ja potilastulostietojen yhdistäminen päättyneistä ja meneillään olevista kliinisistä tutkimuksista mahdollistaa tietoon perustuvien järjestelmien kehittämisen tehokkaan hoidon antamiseksi ja mahdollistaa potilaiden valinnan tehostettuihin hoitomenetelmiin kohdunkaulan syövän hoidossa.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Tavoite 1. Kohdunkaulan syövän monimutkaisten kasvainkohteiden automaattinen rajaaminen bruttokasvaimen tilavuudelle (GTV) lähtötilanteessa ja brakyterapian ja korkean riskin kliinisen tavoitevolyymin (CTV) osalta lähtötilanteessa ja brakyterapia tehdään MRI:llä.
Seuraavat rakenteet käsitellään TT:n automatisoimiseksi
- Pienen riskin kliininen tavoitemäärä (pienen riskin CTV)
- GTV: Nodal
- Elektiivinen solmulantion tavoitetilavuus
- Elektiivinen solmulantion ja paraaortan tilavuus
- Peräsuoli
- Virtsarakko
- Sigmoidi
- Suoli
- Luuydin
Tavoitteelle 2. Tutkija aikoo käyttää koneoppimista kehittääkseen vankempia normaalin kudoksen toksisuuden ennustemalleja. Myös muita kehittyneitä tekniikoita, kuten säteilyannoskarttojen rakenneanalyysiä ja kudostiheyden seurantaa, suoritetaan myrkyllisyyden ennustavien mallien kehittämiseksi. Potilasaineistojemme avulla Tutkija haluaa luoda protonisädesuunnitelmien kirjaston protonisuunnittelujärjestelmillä, jotka ovat saatavilla säteilyonkologian osastolla ja kehitettyjen saatavilla olevien normaalikudoskomplikaatiokaavioiden avulla protonien avulla saavutettavissa olevat annokset voivat auttaa tunnistamaan. potilaille, jotka hyötyvät protonihoidosta.
Tavoitteelle 3. Tässä hankkeessa tutkija aikoo integroida vaiheittaiset, patologiset ja kvantitatiiviset kuvantamistekstuuriominaisuudet vasteen ennustamiseen ja "korkean riskin kohortin" tunnistamiseen kohdunkaulan syövässä. Mukana ovat kuvat ja kliiniset tiedot potilailta, joilla on MRI lähtötilanteessa. Rakenneominaisuuksia voidaan käyttää luokittamaan "hyvät" ja "heikosti reagoivat" kemosäteilyhoidon jälkeen. Samaa potilasryhmää varten tutkijalla on saatavilla myös kudoksia, mukaan lukien tulokset lisäbiomarkkereista (kuten AKT, LICAM, PDL1, CD4 ja CD8). Tutkija aikoo ensin korreloida tekstuurin ominaisuuksien erot ja nähdä, onko eri molekyyliominaisuuksien kuvioita. Toisessa vaiheessa kuvantaminen ja molekyyliominaisuudet voitaisiin integroida "riskien ennustemallien" kehittämiseen. GTV:tä ja HRCTV:tä, jotka on rajattu 150 tietojoukolle lähtötilanteessa, ja brakyterapiaa tavoitteen 1 puitteissa hyödynnetään vasteen saaneiden ja ei-responsiivisten luokitteluun ja 150 muun potilastietojoukon validointiin.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Supriya Sastri (nee Chopra), MD
- Puhelinnumero: 5113 02227405000
- Sähköposti: supriyasastri@gmail.com
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Supriya Sastri (nee Chopra), MD
- Puhelinnumero: 5113 02227405000
- Sähköposti: schopra@actrec.gov.in
Opiskelupaikat
-
-
Maharashtra
-
Navi Mumbai, Maharashtra, Intia, 410210
- Rekrytointi
- Advanced Centre of Treatment Research and Education In Cancer,Tata Memorial Centre
-
Ottaa yhteyttä:
- Dr Supriya Chopra, MD
- Puhelinnumero: 5491 91-22-27405000
- Sähköposti: schopra@actrec.gov.in
-
Päätutkija:
- Supriya Chopra, MD
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
Tavoite 1 ja tavoite 3:
- Potilaat, joita hoidettiin meneillään olevissa ja päättyneissä kliinisissä kohdunkaulan syövän kemosäteily- ja brakyterapiatutkimuksissa ja joilla on mahdollisuus saada MRI/CT-kuvia diagnoosin ja brakyterapian yhteydessä Tavoitteeseen 2
- Potilaat, jotka saavat postoperatiivista tai lopullista sädehoitoa ja joita hoidetaan postoperatiivisen tai lopullisen RT-tutkimuksissa.
Poissulkemiskriteerit:
- Taudin tai myrkyllisyyden tulosten puute.
- Kuvien puute sairaalatietokannasta.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Ohjelmiston luominen kohdunkaulan syövän automaattiseen kohteiden määrittämiseen
Aikaikkuna: 3 vuotta
|
1. Kehittää ja validoida automatisoituja alustoja kohdunkaulan syövän kohteiden määrittämiseen ja suunnitteluun ajoissa tehokkaasti a. Koneoppimiseen perustuva epänormaalien syöpäkudosten havaitseminen multimodaalisissa lääketieteellisissä diagnostisissa kuvissa. b . Kouluttaa konepohjajärjestelmiä gynekologisten syöpien ulkoisen säteilyn ja brakyterapian automatisoituun suunnitteluun. |
3 vuotta
|
|
Normaalikudoskomplikaatiokaavioiden kehittäminen ja validointi
Aikaikkuna: 3 vuotta
|
2. Käyttää olemassa olevia tietokantoja ja säteilyannoskarttoja, kuvantamisen rakenneominaisuuksia ja haittatapahtumia koskevia tietoja koneoppimiseen "normaalien kudosten komplikaatiokaavioiden" kehittämiseksi ja kohdunkaulan syövän potilaiden alaryhmien tunnistamiseksi, jotka voivat hyötyä kehittyneistä säteilytekniikoista (kuten protonihoidosta)
|
3 vuotta
|
|
Tunnista "suuren riskin potilasryhmä", joka voi hyötyä hoidon tehostamisesta tulevaisuudessa
Aikaikkuna: 3 vuotta
|
3. Käyttää kehittynyttä kuvan tekstuurianalyysiä meneillään olevissa institutionaalisissa ja yhteistoiminnallisissa kliinisissä tutkimuksissa "korkean riskin potilasjoukon" tunnistamiseksi, joka saattaa hyötyä hoidon tehostamisesta tulevaisuudessa
|
3 vuotta
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Supriya Sastri (nee Chopra), MD, Tata Memorial Centre, The Advanced Centre for Treatment, Research and Education in Cancer (ACTREC)
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
- Urogenitaaliset sairaudet
- Sukuelinten sairaudet
- Urogenitaaliset kasvaimet
- Neoplasmat sivustoittain
- Neoplasmat
- Naisten virtsa- ja sukupuolielinten sairaudet
- Naisten virtsa- ja sukupuolielinten sairaudet ja raskauden komplikaatiot
- Kohdun sairaudet
- Sukuelinten sairaudet, naiset
- Sukuelinten kasvaimet, naiset
- Kohdun kohdunkaulan sairaudet
- Kohdun kasvaimet
- Kohdunkaulan kasvaimet
Muut tutkimustunnusnumerot
- TMC IRB 900787
- CTRI/2021/08/035810 (Rekisterin tunniste: Clinical Trials Registry - India)
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Yhdysvalloissa valmistettu ja sieltä viety tuote
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .