Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Koneoppimismallin kehittäminen nenänielun karsinooman seulontaa varten kielen kuvantamiseen

perjantai 10. marraskuuta 2023 päivittänyt: Fifth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University

Koneoppimismallin kehittäminen nenänielun karsinooman seulontaa varten kielen kuvantamiseen: tuleva monikeskuspoikkileikkaustutkimus

Nenänielun syöpä on yleinen Kiinassa, Kaakkois-Aasiassa ja Pohjois-Afrikassa, ja se liittyy yleensä Epstein-Barr-virusinfektioon (EBV). EBV-spesifisten vasta-aineiden tai EBV-DNA-seulonnan käyttö voi nostaa varhaisen nenänielun syöpädiagnoosin saaneiden potilaiden osuutta noin 20 %:sta yli 70 %:iin. Nenänielun karsinoomaseulonnan soveltamista kliinisessä käytännössä haittaavat kuitenkin alhaiset positiiviset ennustearvot, jopa alueilla, joilla EB-virus on levinnyt Kiinassa, positiivinen ennustearvo on vain 4,8 %. Siksi on kiireellisesti tunnistettava uusia biomarkkereita tai strategioita, joilla on korkea herkkyys ja positiivinen ennustearvo nenänielun karsinooman seulonnassa.

Lancet-alalehdessä 《eClinicalMedicine》 vuonna 2023 julkaistu tutkimus osoitti, että koneoppimiseen perustuva kielenkuvamalli voi toimia vakaana mahasyövän diagnoosimenetelmänä (AUC=0,89). ja se on kliinisesti validoitu useissa keskuksissa. Tämä tutkimus innostaa tutkijoita ottamaan käyttöön tekoälyn koneoppimisteknologiaa nenänielun syövän diagnosoinnissa ja hoidossa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tämä suunnitelma tutkii kielen kuvan koneoppimismallien luomista nenänielun karsinoomapotilaille, jotta nenänielun karsinoomaseulonnan positiivinen ennustearvo paranee.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Ei vielä rekrytointia

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

Nenänielun syöpä on yleinen Kiinassa, Kaakkois-Aasiassa ja Pohjois-Afrikassa, ja se liittyy yleensä Epstein-Barr-virusinfektioon (EBV). EBV-spesifisten vasta-aineiden tai EBV-DNA-seulonnan käyttö voi nostaa varhaisen nenänielun syöpädiagnoosin saaneiden potilaiden osuutta noin 20 %:sta yli 70 %:iin. Aiemmissa tutkimuksissa tutkijat havaitsivat, että seulonnan saaneet osallistujat selviytyivät todennäköisemmin pitkällä aikavälillä nenänielun syöpädiagnoosin jälkeen verrattuna kontrolliryhmään, ja nenänielun karsinoomakohtaisen kuoleman riski oli pienempi seulotuilla potilailla (suhteellinen riski 0,22). . Nenänielun karsinoomaseulonnan soveltamista kliinisessä käytännössä haittaavat kuitenkin alhaiset positiiviset ennustearvot, jopa alueilla, joilla EB-virus on levinnyt Kiinassa, positiivinen ennustearvo on vain 4,8 %. Yli 95 %:lle primaarisella serologisella seulonnalla tunnistetuista korkean riskin osallistujista tehtiin tarpeettomia ja aikaa vieviä kliinisiä tutkimuksia ja seurantaa. Erilaisten biomarkkerien yhdistelmää, monivaiheista seulontaa ja uusien biomarkkerien tunnistamista käytetään parantamaan nenänielun syövän seulontastrategioita. Tähän mennessä saavutettu edistys on kuitenkin edelleen epätyydyttävää, jolle on ominaista alhainen herkkyys, monimutkainen toiminta tai korkeat kustannukset. Siksi on kiireellisesti tunnistettava uusia biomarkkereita tai strategioita, joilla on korkea herkkyys ja positiivinen ennustearvo nenänielun karsinooman seulonnassa.

《The New England Journal of Medicine》 vuonna 2023, professori Xia Ningshaon ryhmä raportoi BNLF2-vasta-aineen kokonaisvasta-aineen (P85Ab) tunnistamisesta ja validoinnista uudeksi serologiseksi biomarkkeriksi nenänielun syövän seulonnassa. %, positiivisella ennustearvolla 10,0 %. Lisäksi P85-Ab-positiivisuuden perusteella, jos EB-kaksoisvasta-aineiden (EBV-tumaantigeeni 1 [EBNA1]-IgA ja EBV-spesifinen viruskapsidiantigeeni [VCA]-IgA) lisähavaintoja suoritetaan, keski- tai keskisuuri riski EB-kaksoisvasta-aineita omaaville henkilöille voidaan tehdä nenänielun syöpätutkimus, mikä voi nostaa nenänielun karsinoomaseulonnan positiivisen ennustusarvon 29,6–44,6 prosenttiin, eli jokaista 2-3 nenänielun syöpätapausta kohden voidaan diagnosoida yksi nenänielun karsinoomatapaus. Tämän tutkimuksen herkkyys on erittäin korkea, mutta positiivinen ennustearvo on vain 10%. Jopa yhdistettynä perinteiseen EB-kaksoisvasta-aineseurantaan ja nenän endoskopiaan, kolmasosa - puolet ei-nenänielun karsinoomapotilaista käy silti tarpeettomien ja aikaa vievien kliinisten tutkimusten läpi. Siksi on edelleen tarpeen tutkia yksinkertaisia ​​ja kustannustehokkaita menetelmiä positiivisen ennustusarvon strategian parantamiseksi nenänielun karsinoomaseulonnassa.

Lancet-alalehdessä 《eClinicalMedicine》 vuonna 2023 julkaistu tutkimus osoitti, että koneoppimiseen perustuva kielenkuvamalli voi toimia vakaana mahasyövän diagnoosimenetelmänä (AUC=0,89). ja se on kliinisesti validoitu useissa keskuksissa. Tämä tutkimus innostaa tutkijoita ottamaan käyttöön tekoälyn koneoppimisteknologiaa nenänielun syövän diagnosoinnissa ja hoidossa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tämä suunnitelma tutkii kielen kuvan koneoppimismallien luomista nenänielun karsinoomapotilaille, jotta nenänielun karsinoomaseulonnan positiivinen ennustearvo paranee.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

5000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Opiskelupaikat

      • Zhuhai, Kiina
        • The Fifth Affiliated Hospital of Sun Yat sen University

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Tähän tutkimukseen on tarkoitus sisällyttää koulutusryhmä, johon kuuluu 600 äskettäin diagnosoitua nenänielun karsinoomapotilasta ja 800 tervettä henkilöä sekä 800 henkilöä, joilla on tavallisia nenänielun sairauksia ja muita kasvaimia. Harjoitusryhmän mukaan: validointiryhmä=6:4, määritä validointiryhmän jäsenten lukumäärä. Yhteensä ihmisiä on noin 5000.

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  • Histologialla/sytologialla varmistetut syöpäpotilaat
  • Harjoitteluryhmän nenänielun syöpäpotilaat diagnosoidaan aluksi
  • Koehenkilöt osallistuvat tutkimukseen vapaaehtoisesti

Poissulkemiskriteerit:

  • Lääkitystä tai ruokavaliota käyttävät henkilöt voivat vaikuttaa heidän kielensä kuvaan (kuten alumiinimagnesiumkarbonaatti, perinteisen kiinalaisen lääketieteen raparperi jne.)
  • Tutkijat päättelivät, että koehenkilöillä oli muita tekijöitä, jotka saattoivat pakottaa heidät lopettamaan tutkimuksen.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
Koulutusryhmä
Kokeellinen ryhmä: alun perin diagnosoidun nenänielun karsinooman populaatio [600 henkilöä]; Kontrolliryhmä: 2400 tervettä henkilöä+nenänielun sairauspotilaat+muut kasvaimet.
Älykkäiden kuvantamislaitteiden käyttäminen kohteen kielen kuvien keräämiseen
Validointiryhmä
Validointiryhmä: Kokeellinen ryhmä: Nenänielun syöpäpopulaatio [400 henkilöä]; Kontrolliryhmä: 1600 tervettä henkilöä + nenänielun sairauksia sairastavat potilaat + muut kasvaimet.
Älykkäiden kuvantamislaitteiden käyttäminen kohteen kielen kuvien keräämiseen

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Diagnostisen mallin käyrän alla oleva pinta-ala (AUC).
Aikaikkuna: 12 kuukautta
Määritä nenänielun karsinooman kielen kuvamallin seulontatehokkuus
12 kuukautta

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Tutkijat

  • Päätutkija: Qi Zeng, Doctor, Fifth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Yleiset julkaisut

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Arvioitu)

Keskiviikko 15. marraskuuta 2023

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Perjantai 15. marraskuuta 2024

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Maanantai 1. joulukuuta 2025

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 2. marraskuuta 2023

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Perjantai 10. marraskuuta 2023

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Maanantai 13. marraskuuta 2023

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Maanantai 13. marraskuuta 2023

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Perjantai 10. marraskuuta 2023

Viimeksi vahvistettu

Keskiviikko 1. marraskuuta 2023

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

PÄÄTTÄMÄTÖN

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

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 .

Kliiniset tutkimukset Kielen kuva

Tilaa