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- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT04893200
Modèle de prédiction basé sur la radiomique de la propagation de la tumeur dans l'espace aérien dans l'adénocarcinome pulmonaire
La radiomics pourrait-elle prédire la propagation de la tumeur dans l'espace aérien dans l'adénocarcinome pulmonaire dans tous les paramètres de tomodensitométrie ?
La propagation dans l'espace aérien (STAS) a été rapportée comme un facteur pronostique négatif chez les patients atteints d'un cancer du poumon ayant subi une résection sous-lobaire. Son bilan préopératoire pourrait ainsi être utile pour personnaliser le traitement chirurgical. La radiomique a récemment été proposée pour prédire le STAS chez les patients atteints d'adénocarcinome pulmonaire. Cependant, toutes les études ont rigoureusement sélectionné à la fois l'imagerie et les patients, conduisant à des résultats difficilement applicables à la pratique clinique quotidienne. Le but de cette étude est de tester un modèle de prédiction basé sur la radiomique de STAS dans un ensemble de données basé sur la pratique et de vérifier sa validité et ses potentiels translationnels.
Les données radiologiques et cliniques de 100 patients consécutifs atteints d'un adénocarcinome pulmonaire réséqué ont été recueillies rétrospectivement pour la section d'entraînement. Comme dans la pratique clinique courante, les images CT préopératoires ont été acquises indépendamment par différents médecins et provenant de différents hôpitaux. Par conséquent, notre ensemble de données présente une grande variance dans le modèle et la fabrication du scanner, le protocole d'acquisition et de reconstruction, la phase de contraste endoveineux et la taille des pixels. Pour tester l'effet de la normalisation dans des données très variables, les images CT préopératoires et la région tumorale d'intérêt ont été prétraitées avec quatre pipelines différents. Les caractéristiques ont été extraites à l'aide de la pyradiomique et sélectionnées en tenant compte à la fois du pouvoir de séparation et de la robustesse dans les pipelines. Après cela, un modèle de prédiction basé sur la radiomique de STAS a été créé en utilisant les caractéristiques associées les plus importantes. Ce modèle a ensuite été validé dans un groupe de 50 patients inscrits prospectivement en tant que groupe de validation externe pour tester son efficacité dans la prédiction STAS.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Roma, Italie, 00139
- Dipartimento di chirurgia Generale e Specialistica "Paride Stefanini"
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients atteints d'un adénocarcinome pulmonaire suspecté ou confirmé histologiquement et subissant une chirurgie du cancer du poumon ;
- Images TDM préopératoires disponibles
- Âge supérieur à 18 ans
Critère d'exclusion:
- Infiltration de la paroi thoracique
- Radio induction ou chimiothérapie
- Résection chirurgicale incomplète
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Adénocarcinome pulmonaire
L'imagerie de patients atteints d'un adénocarcinome pulmonaire traité chirurgicalement a été collectée et traitée pour la construction du modèle de prédiction basé sur la radiomique
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Sensibilité
Délai: 24 heures avant l'opération
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Test de la sensibilité de Radiomics pour prédire STAS en utilisant la zone sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur
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24 heures avant l'opération
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Spécificité
Délai: 24 heures avant l'opération
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Test de la spécificité de Radiomics pour prédire STAS en utilisant la courbe caractéristique de fonctionnement de l'aire sous le récepteur
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24 heures avant l'opération
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Marco Anile, MD, La Sapienza Università di Roma
Publications et liens utiles
Publications générales
- Jiang C, Luo Y, Yuan J, You S, Chen Z, Wu M, Wang G, Gong J. CT-based radiomics and machine learning to predict spread through air space in lung adenocarcinoma. Eur Radiol. 2020 Jul;30(7):4050-4057. doi: 10.1007/s00330-020-06694-z. Epub 2020 Feb 28.
- Chen D, She Y, Wang T, Xie H, Li J, Jiang G, Chen Y, Zhang L, Xie D, Chen C. Radiomics-based prediction for tumour spread through air spaces in stage I lung adenocarcinoma using machine learning. Eur J Cardiothorac Surg. 2020 Jul 1;58(1):51-58. doi: 10.1093/ejcts/ezaa011.
- Zhuo Y, Feng M, Yang S, Zhou L, Ge D, Lu S, Liu L, Shan F, Zhang Z. Radiomics nomograms of tumors and peritumoral regions for the preoperative prediction of spread through air spaces in lung adenocarcinoma. Transl Oncol. 2020 Oct;13(10):100820. doi: 10.1016/j.tranon.2020.100820. Epub 2020 Jul 1.
- Bassi M, Russomando A, Vannucci J, Ciardiello A, Dolciami M, Ricci P, Pernazza A, D'Amati G, Mancini Terracciano C, Faccini R, Mantovani S, Venuta F, Voena C, Anile M. Role of radiomics in predicting lung cancer spread through air spaces in a heterogeneous dataset. Transl Lung Cancer Res. 2022 Apr;11(4):560-571. doi: 10.21037/tlcr-21-895.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (RÉEL)
Achèvement primaire (RÉEL)
Achèvement de l'étude (RÉEL)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (RÉEL)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- RADIOMICS
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