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Développement d'un modèle prédictif pour les métastases péritonéales du cancer gastrique et la cachexie à l'aide de données Bub1 et radiopathomique avec l'apprentissage en profondeur (BUDDLE)

27 février 2025 mis à jour par: Qun Zhao
Cet essai clinique vise à développer un modèle prédictif pour les métastases péritonéales du cancer gastrique (GC) et la cachexie en intégrant les données du gène Bub1 avec des données radiologiques et pathologiques utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur avancées. L'étude se concentrera sur l'utilisation des données de génomique de l'imagerie (radiomique) et d'histopathologiques pour identifier les biomarqueurs précoces pour les métastases péritonéales et la cachexie chez les patients GC. En tirant parti des algorithmes d'apprentissage en profondeur, le projet vise à améliorer la précision et la fiabilité des prévisions, permettant une intervention antérieure et des stratégies de traitement personnalisées. L'objectif ultime est d'améliorer la prise de décision clinique et la prédiction du pronostic chez les patients GC atteints de métastase péritonéale et de cachexie.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

Le cancer gastrique (GC) est l'une des tumeurs malignes les plus courantes et les plus agressives, avec des métastases péritonéales et une cachexie contribuant de manière significative à son mauvais pronostic. Le gène Bub1 a été impliqué dans l'instabilité chromosomique et la progression de GC, mais son rôle dans les métastases péritonéaux et la cachexie reste claire. Cet essai clinique vise à explorer le potentiel d'intégration de l'expression des gènes Bub1 à l'imagerie et aux données pathologiques pour développer un modèle prédictif pour la progression de GC.

L'étude collectera des données complètes de patients GC, y compris les profils génomiques (expression du gène Bub1), les images radiologiques (tomodensitométrie / IRM) et les résultats histopathologiques. L'analyse avancée de la radiomique extraitra les caractéristiques quantitatives des données d'imagerie, tandis que les données pathologiques seront analysées pour les marqueurs histologiques pertinents. L'ensemble de données combiné sera introduit dans un modèle d'apprentissage en profondeur pour identifier les modèles associés aux métastases péritonéales et à la cachexie, en se concentrant sur l'identification des biomarqueurs précoces.

Le modèle d'apprentissage en profondeur subira une formation et une validation itératives en utilisant les données rétrospectives et potentielles des patients. Le principal critère d'évaluation de l'essai est d'évaluer la précision prédictive du modèle pour les métastases péritonéales et le développement de la cachexie, tandis que les critères d'évaluation secondaires incluent son potentiel pour éclairer les stratégies de traitement personnalisées, améliorer les taux de survie et guider la prise de décision clinique.

Cette étude étudiera également la corrélation entre l'expression de Bub1 et les caractéristiques radiopathomiques en GC, fournissant un aperçu des mécanismes sous-jacents entraînant des métastases péritonéales et une cachexie. Les résultats visent à établir un outil prédictif robuste et cliniquement applicable qui peut être intégré à la pratique clinique actuelle pour de meilleurs résultats pour les patients.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

500

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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

La population d'étude sera composée de patients adultes diagnostiqués d'un cancer gastrique (GC) à divers stades de la maladie. Les patients seront sélectionnés en fonction de la présence ou des facteurs de risque de métastase péritonéale et / ou de cachexie, qui seront évalués par des évaluations cliniques, l'imagerie (TDM / IRM) et l'examen histopathologique. Les participants seront recrutés à partir d'une cohorte de patients GC qui ont des données génomiques, radiologiques et pathologiques disponibles, qui sont essentielles pour former le modèle prédictif.

L'étude se concentrera sur les patients avec un large éventail de manifestations GC, y compris les stades précoces et avancés, pour s'assurer que le modèle est applicable dans différents profils de maladies. Cette population diversifiée aidera à évaluer la robustesse et la généralisation du modèle pour prédire les métastases péritonéales et la cachexie, visant une représentation complète de la progression du GC.

La description

Critères d'inclusion:

Les adultes âgés de 18 à 75 ans ont diagnostiqué un cancer gastrique (GC) à tout stade. GC confirmé histopathologiquement avec des données radiologiques (CT / IRM) et pathologiques disponibles (échantillons de biopsie).

Les patients présentant ou à risque de métastase péritonéale et / ou de cachexie, tel que déterminé par évaluation clinique et imagerie.

Capacité à fournir un consentement éclairé et à respecter les protocoles d'étude. Volonté de subir une imagerie de suivi régulière et une évaluation clinique pour la durée de l'étude.

Critères d'exclusion:

Les patients avec d'autres cancers primaires ou des comorbidités graves (par exemple, une maladie cardiovasculaire sévère, un diabète incontrôlé).

Femmes enceintes ou allaitées. Patients avec des contre-indications à l'imagerie IRM ou CT. Ceux qui ont des données cliniques insuffisantes (par exemple, des informations radiopathologiques manquantes) pour la formation modèle.

Les patients qui ne sont pas en mesure ou ne veulent pas se conformer au protocole d'étude, y compris les visites de suivi et les évaluations.

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

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Délai
Précision prédictive du modèle d'apprentissage en profondeur intégré à Bub1 pour les métastases péritonéales du cancer gastrique et la cachexie
Délai: 12 mois pour la formation des modèles, la validation et l'application clinique initiale
12 mois pour la formation des modèles, la validation et l'application clinique initiale

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

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 mars 2025

Achèvement primaire (Estimé)

1 mars 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 mars 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

27 février 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

27 février 2025

Première publication (Réel)

25 mars 2025

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

25 mars 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

27 février 2025

Dernière vérification

1 février 2025

Plus d'information

Termes liés à cette étude

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 .

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