CADx - Radiomics pour distinguer l'origine des tumeurs ovariennes (CADx)
Radiologie assistée par ordinateur pour la détection du cancer et la stratification thérapeutique - Tumeurs ovariennes bénignes ou malignes.
Chez les femmes atteintes d'une tumeur ovarienne, il est souvent difficile de savoir si la tumeur est bénigne ou maligne. Pour différencier, des marqueurs tumoraux (CA125 et CEA), une échographie transvaginale et, selon l'image échographique et la concentration en CA125, un scanner sont réalisés. La qualité de l'imagerie radiologique dans le diagnostic de la pathologie abdominale n'est souvent pas suffisamment précise, ce qui rend les interventions supplémentaires inutiles pour une classification et une interprétation correctes de la tumeur.
Objectif : Améliorer la précision pour distinguer les maladies bénignes des maladies malignes chez les patientes présentant une masse ovarienne en utilisant un algorithme de détection assistée par ordinateur.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Cette recherche porte sur l'amélioration de la précision de la détermination de la nature (bénigne ou maligne) des tumeurs ovariennes en faisant appel à l'intelligence artificielle en créant un algorithme de tomodensitométrie. En effet, une classification préopératoire correcte des tumeurs ovariennes est essentielle pour un traitement approprié. Les modèles de prédiction existants conduisent souvent à des renvois inutiles vers des hôpitaux d'oncologie gynécologique, ce qui entraîne des coûts plus élevés et un stress accru pour le patient. Il est donc important d'évaluer d'autres stratégies pour différencier les tumeurs ovariennes bénignes et malignes.
L'intelligence artificielle (IA) pour la radiologie est actuellement développée par l'Université de technologie d'Eindhoven (TU/e) et Philips Research Europe et pourrait fournir une solution potentielle à ce problème.
L'algorithme actuellement développé (CADx), utilisant une machine à vecteurs de support (SVM), a montré au sein d'une petite population d'environ 100 patients une sensibilité de 74% et une spécificité de 74%. Ce sont des résultats prometteurs pour entraîner cet algorithme encore plus loin avec plus d'images de tomodensitométrie et l'ajout de variables cliniques et même de biopsies liquides.
Type d'étude : cohorte d'étude rétrospective Il s'agit d'une analyse rétrospective sur des données connues dans lesquelles le diagnostic définitif des patients a déjà été établi et l'analyse actuelle n'affectera pas le plan de traitement.
Aucun produit destiné aux patients n'est utilisé, seul le diagnostic assisté par ordinateur est utilisé sur l'imagerie radiologique existante, à savoir les tomodensitogrammes.
Cette étude est liée à deux autres essais néerlandais dans lesquels des biomarqueurs de tumeurs ovariennes sont évalués afin de découvrir l'origine des tumeurs ovariennes avant l'opération.
La première est l'étude de prédiction HE4, avec l'ID de protocole local NL58253.031.16. La seconde est l'étude OVI-DETECT, avec clinicaltrial.gov numéro NCT04971421.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Jurgen Piek, MD-PhD
- Numéro de téléphone: 040 - 239 91 11
- E-mail: jurgen.piek@catharinaziekenhuis.nl
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Anna Koch, MD
- Numéro de téléphone: 020-512 4303
- E-mail: a.koch@nki.nl
Lieux d'étude
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Amsterdam, Pays-Bas
- Pas encore de recrutement
- Amsterdam Medical Center
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Contact:
- Stijn Mom, MD-PhD
- Numéro de téléphone: 020-7328300
- E-mail: c.mom@amsterdamumc.nl
-
Breda, Pays-Bas
- Recrutement
- Amphia Hospital
-
Contact:
- Janneke Hoogstad, MD-PhD
- Numéro de téléphone: (076) 595 10 03
- E-mail: JHoogstad@amphia.nl
-
Sous-enquêteur:
- Dineke Smedts, MD-PhD
-
-
Brabant
-
Eindhoven, Brabant, Pays-Bas, 5623EJ
- Recrutement
- Catharina Hospital
-
Contact:
- Jurgen M Piek, MD. PhD.
- Numéro de téléphone: +31(0)40 239 9111
- E-mail: jurgen.piek@catharinaziekenhuis.nl
-
-
Noord Holland
-
Amsterdam, Noord Holland, Pays-Bas, 1066 CX
- Recrutement
- Netherlands Cancer Institute
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Contact:
- Christianne Lok, MD; PhD
- Numéro de téléphone: 020 512 2957
- E-mail: c.lok@nki.nl
-
Leiden, Noord Holland, Pays-Bas, 2333 ZA
- Recrutement
- Leiden University Medical Center
-
Contact:
- Cor D de Kroon, MD, PhD
- Numéro de téléphone: 071-5299288
- E-mail: cordekroon@lumc.nl
-
-
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:
- les patientes atteintes d'une tumeur ovarienne dont on ne sait pas si elle est bénigne ou maligne (Risk of Malignancy Index (RMI) >200)
- Endurer un acte chirurgical
- preuve histologique de tumeur
Critère d'exclusion:
- rapport de pathologie indéfini
- absence de description correcte de la mise en scène dans le rapport de la salle d'opération, le cas échéant
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Sensibilité et spécificité de l'algorithme CADx
Délai: 3 - 4 ans
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Pourcentage de détermination correcte de la malignité par l'indice de risque de malignité (RMI) par rapport à la détermination exacte par évaluation CAD chez les patientes atteintes d'une tumeur ovarienne
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3 - 4 ans
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Sensibilité et spécificité de l'algorithme CADx avec des variables supplémentaires
Délai: 3 - 4 ans
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Corrélation des résultats de l'analyse CAD chez certains patients avec l'analyse de l'ADN tumoral circulant (ct) et des marqueurs protéiques tumoraux ou d'autres variables cliniques supplémentaires
|
3 - 4 ans
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Collaborateurs et enquêteurs
Publications et liens utiles
Liens utiles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
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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Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
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