Cette page a été traduite automatiquement et l'exactitude de la traduction n'est pas garantie. Veuillez vous référer au version anglaise pour un texte source.

Un modèle d'IA prédit l'efficacité de la chimiothérapie néoadjuvante pour le cancer du sein : une étude de cohorte multicentrique et bidirectionnelle

15 juillet 2024 mis à jour par: Yunfang Yu, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Un grand modèle linguistique d'IA basé sur la fusion de données multitâches et multimodales prédit avec précision l'efficacité de la chimiothérapie néoadjuvante pour le cancer du sein : une étude de cohorte multicentrique et bidirectionnelle

La chimiothérapie néoadjuvante est une partie importante du traitement systématique du cancer du sein et il est d'une grande importance clinique de prédire l'efficacité de la chimiothérapie néoadjuvante à un stade précoce. L’émergence du modèle d’intelligence artificielle multimodale a apporté de nouvelles idées. Cependant, la capacité limitée de l’intelligence artificielle à intégrer des données multimodales, le manque de modèles multimodaux et le niveau insuffisant de preuves dans la promotion clinique de l’intelligence artificielle sont autant de problèmes scientifiques qui doivent être résolus. Au début de l'étude, une variété de modèles de prédiction précis et de diagnostic auxiliaire et de traitement du cancer du sein par intelligence artificielle ont été construits sur la base de l'imagerie par résonance magnétique et de la pathomique, etc., et de l'efficacité des modèles pour prédire l'effet curatif du néoadjuvant. la chimiothérapie pour le cancer du sein a été explorée. Afin d'améliorer encore l'efficacité prédictive du modèle et de combler les lacunes de l'étude systématique du modèle de fusion de données multimodales, cette étude clinique vise à combiner des images pathologiques, l'imagerie par résonance magnétique, le texte du rapport de diagnostic et les variables cliniques pour établir un un grand modèle linguistique intelligent basé sur la fusion de données multitâches et multimodales pour prédire avec précision l'efficacité de la chimiothérapie néoadjuvante pour le cancer du sein. Une étude de cohorte multicentrique et bidirectionnelle a été menée pour explorer l'efficacité prédictive du modèle.

Aperçu de l'étude

Statut

Inscription sur invitation

Les conditions

Description détaillée

Il s'agit d'une étude de cohorte multicentrique et bidirectionnelle. Une cohorte de formation rétrospective, une cohorte de validation rétrospective et une cohorte de test prospective ont été conçues.

Les données des patients traités dans le service nord de l'hôpital Sun Yat-sen Memorial de l'université Sun Yat-sen du 1er janvier 2002 au 31 août 2023 ont été collectées rétrospectivement pour la cohorte de formation, et les données des patients traités dans le service sud de Sun Yat. -sen Memorial Hospital de l'Université Sun Yat-sen pour la cohorte de validation interne ; Les données sur les patients traités dans des centres externes entre le 1er janvier 2002 et le 31 août 2023 ont été collectées rétrospectivement pour une cohorte de validation externe. Les données sur les patients admis à l’hôpital Sun Yat-sen Memorial de l’université Sun Yat-sen après le 1er janvier 2024 ont été collectées de manière prospective pour la cohorte test. Les données des patients collectées comprenaient : des images pathologiques et des textes de rapport d'échantillons de ponction mammaire avant la chimiothérapie néoadjuvante, des images de résonance magnétique mammaire et des textes de rapport avant une chimiothérapie néoadjuvante, des rapports pathologiques postopératoires et des informations cliniques, etc. Un grand modèle linguistique d'intelligence artificielle basé sur l'intégration de données multitâches et multimodales a été établi pour prédire avec précision l'efficacité de la chimiothérapie néoadjuvante pour le cancer du sein, et son efficacité prédictive a été testée par une cohorte de validation rétrospective et une cohorte prospective de tests en double aveugle. La cohorte rétrospective de cette étude a été suivie pour collecter des données cliniques, des rapports et imagerie par résonance magnétique, des rapports de pathologie chirurgicale des patients, etc. Lorsque les patients présentaient une récidive de la maladie, la durée de DFS des patients était enregistrée et lorsque les patients n'avaient pas de récidive de la maladie, la durée du dernier suivi était enregistrée. Une enquête sur les données de base a été réalisée lors de l'hospitalisation de patients potentiels de la cohorte. Des rapports pathologiques de tumeurs du sein enlevées chirurgicalement après une chimiothérapie néoadjuvante ont été obtenus au cours du suivi, ainsi que l'heure de la récidive de la maladie et l'heure du décès des patientes. Des informations cliniques telles que l'imagerie par résonance magnétique et des rapports ont été collectés au cours du suivi. Suivi jusqu'à la fin de l'étude de 2 ans.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

840

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Chine
        • Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Au total, 840 personnes seront inscrites à cette étude, dont 300 patients traités dans le service nord de l'hôpital Sun Yat-sen Memorial de l'université Sun Yat-sen, 200 patients traités dans le service sud de l'hôpital Sun Yat-sen Memorial de Sun. Université Yat-sen, 170 patients traités dans des centres externes. Collecte prospective de données auprès de 170 patients traités à l'hôpital Sun Yat-sen Memorial.

La description

Critère d'intégration:

  • Femmes
  • Diagnostic pathologique du cancer du sein invasif non métastatique (stade II-III)
  • Au moins 4 cycles de chimiothérapie néoadjuvante
  • Une chirurgie radicale a été réalisée après chimiothérapie néoadjuvante
  • Il existe des images pathologiques et des rapports d'échantillons de ponction mammaire avant une chimiothérapie néoadjuvante.
  • «Il existe des images IRM et des rapports d'IRM mammaire dans les 2 semaines précédant la chimiothérapie néoadjuvante.»
  • Il existe des dossiers cliniques standards

Critère d'exclusion:

  • Cancer du sein inflammatoire
  • Cancer du sein bilatéral
  • Cancer du sein de stade IV nouvellement diagnostiqué
  • D'autres tumeurs n'ont pas été complètement enlevées ou moins de 3 ans après la chirurgie
  • Un traitement autre qu'un traitement néoadjuvant a été réalisé avant la chirurgie

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
cohorte de formation
Les données des patients traités dans le service nord de l'hôpital Sun Yat-sen Memorial de l'université Sun Yat-sen du 1er janvier 2002 au 31 août 2023 ont été collectées rétrospectivement pour la cohorte de formation.
cohorte de validation interne
Les données des patients traités dans le service sud de l'hôpital Sun Yat-sen Memorial de l'université Sun Yat-sen du 1er janvier 2002 au 31 août 2023 ont été collectées rétrospectivement pour la cohorte de validation interne.
cohorte de validation externe
Les données sur les patients traités dans des centres externes entre le 1er janvier 2002 et le 31 août 2023 ont été collectées rétrospectivement pour la cohorte de validation externe.
cohorte de tests
Les données sur les patients admis à l'hôpital Sun Yat-sen Memorial de l'Université Sun Yat-sen après le 1er janvier 2024 ont été collectées de manière prospective pour la cohorte test.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Capacité prédictive du modèle de pCR après chimiothérapie néoadjuvante chez les patientes atteintes d'un cancer du sein
Délai: 1 an
La courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (courbe ROC) a été utilisée pour évaluer l'efficacité prédictive du modèle.
1 an

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Capacité prédictive du modèle de DFS après chimiothérapie néoadjuvante chez les patientes atteintes d'un cancer du sein
Délai: 1 an
La courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (courbe ROC) a été utilisée pour évaluer l'efficacité prédictive du modèle.
1 an

Autres mesures de résultats

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Capacité prédictive du modèle pour la sensibilité aux médicaments de chimiothérapie néoadjuvante chez les patientes atteintes d'un cancer du sein
Délai: 1 an
La courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (courbe ROC) a été utilisée pour évaluer l'efficacité prédictive du modèle.
1 an

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Les enquêteurs

  • Chaise d'étude: Yunfang Yu, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Directeur d'études: Herui Yao, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Kai Chen, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Yan Nie, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Xiaohui Duan, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Jingjing Han, Master, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Yanchun Li, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Wei Ren, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Zifan He, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Luhui Mao, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Zebang Zhang, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Tang Li, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Zhenjun Huang, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Chercheur principal: Wei Zhang, Doctor, First Affiliated Hospital of Jinan University

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Estimé)

1 août 2024

Achèvement primaire (Estimé)

1 juin 2025

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 janvier 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

4 juillet 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

15 juillet 2024

Première publication (Réel)

19 juillet 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

19 juillet 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

15 juillet 2024

Dernière vérification

1 juillet 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • SYSKY-2024-276-01

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

S'abonner