Nouvelles applications pour l’évaluation des sarcomes (NASA)
Cette recherche vise à améliorer la façon de déterminer si une masse dans les tissus mous tels que la graisse ou les muscles est un type de cancer appelé sarcome des tissus mous, ou si elle est bénigne (non cancéreuse). Pour ce faire, les enquêteurs utiliseront des IRM cliniques de routine, des IRM quantitatives supplémentaires et l'intelligence artificielle.
Les objectifs de cette recherche sont :
Développer des algorithmes d'IA capables de classer avec précision les masses des tissus mous comme bénignes ou malignes à l'aide d'images IRM de routine et quantitatives.
Classer les masses malignes des tissus mous selon leur grade pathologique. Comparez différents modèles d'IA sur des ensembles de tests externes invisibles pour déterminer lequel offre les meilleures performances.
Il sera demandé aux participants s'ils peuvent passer jusqu'à un maximum de 10 minutes supplémentaires dans un scanner IRM afin que les images supplémentaires puissent être acquises. Un petit sous-ensemble de participants sera invité à nouveau afin que les enquêteurs puissent vérifier la reproductibilité des images et du logiciel d'IA.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
L'objectif de cette recherche est d'améliorer la manière de déterminer si une masse dans les tissus mous tels que la graisse ou les muscles est un type de cancer appelé sarcome des tissus mous, ou si elle est bénigne grâce à l'intelligence artificielle (IA).
Les sarcomes des tissus mous sont un type de cancer qui peut apparaître n’importe où dans le corps où se trouvent des tissus mous tels que les muscles ou la graisse. Bien que les sarcomes soient rares, les tumeurs bénignes des tissus mous sont courantes et il est actuellement très difficile de faire la différence entre les deux par imagerie. Cela signifie que de nombreux patients présentant des masses bénignes sont référés pour des biopsies douloureuses et que les listes d'attente pour les biopsies sont longues en raison de la lourde charge de travail diagnostique.
Cette recherche vise à développer un algorithme d’IA capable de différencier les masses bénignes et malignes des tissus mous. Bien qu'un algorithme puisse être développé à l'aide de données de routine existantes, les chercheurs aimeraient déterminer si l'ajout d'images IRM quantitatives pourrait le rendre plus précis.
Il sera demandé aux patients qui subissent déjà un examen du sarcome s'ils consentent à l'acquisition d'images IRM supplémentaires. Ces images seront utilisées pour fournir des informations supplémentaires à l’IA. Les images supplémentaires ajouteront un maximum de 10 minutes à l'IRM standard des patients, ce qui signifie que les patients n'auront pas besoin de faire un voyage supplémentaire ni de subir des procédures supplémentaires. Les participants à l'étude n'auront pas besoin de recevoir un produit de contraste IRM dans le cadre de cette recherche. Les images supplémentaires ne seront pas utilisées pour établir un diagnostic lors de cette recherche. Il sera demandé à un petit sous-ensemble de patients s’ils seraient prêts à venir pour une deuxième analyse afin que les chercheurs puissent voir la fiabilité des mesures, mais cela sera entièrement facultatif.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Leeds, Royaume-Uni
- Leeds Teaching Hospitals
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients présentant une masse des tissus mous discutés lors de la réunion multidisciplinaire sur les sarcomes
- Passer une IRM dans le cadre de leur norme de soins
- Le participant est disposé et capable de donner son consentement éclairé pour participer à l'essai.
Critère d'exclusion:
- Le patient a déjà subi une ablation chirurgicale de la masse, ou d'une partie de la masse, avant son IRM.
- Contre-indication à l'IRM (par ex. présence d'implants contre-indiqués, par ex. stimulateurs cardiaques, claustrophobie).
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Cohorte originale
Cette cohorte disposera d'un maximum de 10 minutes de séquences d'IRM quantitatives ajoutées à la fin de l'IRM clinique standard
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Il sera demandé aux patients de rester dans le scanner pendant 10 minutes supplémentaires pendant que nous acquérons des images IRM quantitatives supplémentaires.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision du diagnostic - Analyse ROC de la précision, de la sensibilité et de la spécificité des algorithmes d'IA pour distinguer les lésions bénignes et malignes des tissus mous
Délai: 3 années
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Les algorithmes d’IA seront formés pour distinguer les lésions bénignes et malignes des tissus mous.
Pour évaluer l'exactitude de ces algorithmes, la sensibilité et la spécificité de l'algorithme seront calculées en utilisant le diagnostic du patient à partir de la biopsie/résection chirurgicale comme étalon-or.
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3 années
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Exactitude de la classification - Analyse ROC de l'exactitude, de la sensibilité et de la spécificité des algorithmes d'IA pour classer les lésions malignes selon leur grade pathologique
Délai: 3 années
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Les algorithmes d'IA seront entraînés pour distinguer les lésions malignes des tissus mous de grade 1, 2 et 3.
Pour évaluer l'exactitude de ces algorithmes, la sensibilité et la spécificité de l'algorithme seront calculées en utilisant le diagnostic du patient à partir de la biopsie/résection chirurgicale comme étalon-or.
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3 années
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
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
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- MP23/150492
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Description du régime IPD
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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