Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Gépi tanulási modell kidolgozása az orrgarat karcinóma szűrésére nyelvi képalkotás alapján

2023. november 10. frissítette: Fifth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University

Gépi tanulási modell kidolgozása orrgarat karcinóma szűrésére nyelvi képalkotás alapján: leendő multicentrikus keresztmetszeti vizsgálat

Az orrgaratrák gyakori Kínában, Délkelet-Ázsiában és Észak-Afrikában, és általában az Epstein-Barr vírus (EBV) fertőzéssel társul. Az EBV-specifikus antitestek vagy az EBV DNS-szűrés segítségével körülbelül 20%-ról 70%-ra növelhető a korai nasopharyngealis carcinomával diagnosztizált betegek aránya. A nasopharyngealis carcinoma szűrés klinikai gyakorlatban történő alkalmazását azonban az alacsony pozitív prediktív értékek hátráltatják, még azokon a területeken is, ahol Kínában elterjedt az EB vírus, a pozitív prediktív érték mindössze 4,8%. Ezért sürgősen szükség van olyan új biomarkerek vagy stratégiák azonosítására, amelyek nagy érzékenységgel és pozitív prediktív értékkel rendelkeznek a nasopharyngealis karcinóma szűrésére.

A Lancet 《eClinicalMedicine》 című alfolyóiratban 2023-ban megjelent tanulmány kimutatta, hogy a gépi tanuláson alapuló nyelvi képmodell stabil diagnosztikai módszerként szolgálhat a gyomorrák esetében (AUC=0,89), és több központban is klinikailag validálták. Ez a tanulmány arra ösztönzi a kutatókat, hogy a mesterséges intelligencia gépi tanulási technológiáját bevezessék a nasopharyngealis rák diagnosztizálásába és kezelésébe.

Összefoglalva, ez a terv a nyelvkép-gépi tanulási modellek létrehozását vizsgálja nasopharyngealis karcinómás betegeknél, hogy javítsák a nasopharyngealis karcinóma szűrés pozitív prediktív értékét.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

Az orrgaratrák gyakori Kínában, Délkelet-Ázsiában és Észak-Afrikában, és általában az Epstein-Barr vírus (EBV) fertőzéssel jár. Az EBV-specifikus antitestek vagy az EBV DNS-szűrés segítségével körülbelül 20%-ról 70%-ra növelhető a korai nasopharyngealis carcinomával diagnosztizált betegek aránya. Korábbi tanulmányokban a kutatók azt találták, hogy a szűrésen átesett résztvevők nagyobb valószínűséggel értek el hosszú távú túlélést orrgaratrák diagnosztizálása után, mint a kontrollcsoport, és a nasopharyngealis karcinóma-specifikus halálozás kockázata alacsonyabb volt a szűrt betegek körében (relatív kockázat 0,22). . A nasopharyngealis carcinoma szűrés klinikai gyakorlatban történő alkalmazását azonban az alacsony pozitív prediktív értékek hátráltatják, még azokon a területeken is, ahol Kínában elterjedt az EB vírus, a pozitív prediktív érték mindössze 4,8%. Az elsődleges szerológiai szűréssel azonosított magas kockázatú résztvevők több mint 95%-a szükségtelen és időigényes klinikai vizsgálatokon és nyomon követésen esett át. A különböző biomarkerek kombinációját, a többlépcsős szűrést és az új biomarkerek azonosítását használják a nasopharyngealis rákszűrési stratégiák teljesítményének javítására. Az eddig elért előrehaladás azonban továbbra sem kielégítő, alacsony érzékenység, bonyolult működés vagy magas költségek jellemzik. Ezért sürgősen szükség van olyan új biomarkerek vagy stratégiák azonosítására, amelyek nagy érzékenységgel és pozitív prediktív értékkel rendelkeznek a nasopharyngealis karcinóma szűrésére.

A 2023-as New England Journal of Medicine című folyóiratban Xia Ningshao professzor csapata beszámolt az anti-BNLF2 össz-antitest (P85Ab) azonosításáról és validálásáról, mint új szerológiai biomarkerről az orrgaratrák szűrésében. %, 10,0%-os pozitív prediktív értékkel. Továbbá, a P85-Ab pozitivitás alapján, ha az EB kettős antitestek (EBV nukleáris antigén 1 [EBNA1]-IgA és EBV-specifikus virális kapszid antigén [VCA]-IgA) további kimutatása történik, közepes vagy közepesen magas kockázatú. EB kettős antitesttel rendelkező egyének nasopharyngoscopiás vizsgálaton eshetnek át, ami 29,6%-44,6%-ra növelheti a nasopharyngealis carcinoma szűrés pozitív prediktív értékét, azaz minden 2-3 elvégzett nasopharyngoscop után egy orrgarat karcinóma diagnosztizálható. Ennek a vizsgálatnak az érzékenysége nagyon magas, de a pozitív prediktív érték mindössze 10%. Még a hagyományos EB kettős antitest monitorozással és orr endoszkópiával kombinálva is a nem nasopharyngealis carcinomában szenvedő betegek egyharmada-fele még mindig szükségtelen és időigényes klinikai vizsgálatokon esik át. Ezért továbbra is szükséges egyszerű és költséghatékony módszerek feltárása a pozitív prediktív érték stratégiájának javítására a nasopharyngealis carcinoma szűrésnél.

A Lancet 《eClinicalMedicine》 című alfolyóiratban 2023-ban megjelent tanulmány kimutatta, hogy a gépi tanuláson alapuló nyelvi képmodell stabil diagnosztikai módszerként szolgálhat a gyomorrák esetében (AUC=0,89), és több központban is klinikailag validálták. Ez a tanulmány arra ösztönzi a kutatókat, hogy a mesterséges intelligencia gépi tanulási technológiáját bevezessék a nasopharyngealis rák diagnosztizálásába és kezelésébe.

Összefoglalva, ez a terv a nyelvkép-gépi tanulási modellek létrehozását vizsgálja nasopharyngealis karcinómás betegeknél, hogy javítsák a nasopharyngealis karcinóma szűrés pozitív prediktív értékét.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

5000

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

      • Zhuhai, Kína
        • The Fifth Affiliated Hospital of Sun Yat sen University

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Ez a tanulmány egy 600 újonnan diagnosztizált nasopharyngealis karcinómás betegből és 800 egészséges egyénből, valamint 800 gyakori orrgarat-betegségben és egyéb daganatban szenvedő egyénből álló képzési csoportot tervez. A képzési csoportnak megfelelően: érvényesítési csoport=6:4, állítsa be az érvényesítési csoport tagjainak számát. Összesen körülbelül 5000 ember van.

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Szövettani/citológiailag igazolt rákos betegek
  • A képzési csoportba tartozó nasopharyngealis karcinómás betegeket kezdetben diagnosztizálják
  • Az alanyok önként vesznek részt a vizsgálatban

Kizárási kritériumok:

  • A gyógyszert vagy diétát szedő alanyok befolyásolhatják nyelvük képét (például alumínium-magnézium-karbonát, hagyományos kínai orvoslás rebarbara stb.)
  • A kutatók megállapították, hogy az alanyoknak más tényezők is voltak, amelyek arra kényszeríthetik őket, hogy befejezzék a vizsgálatot.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
Képzési csoport
Kísérleti csoport: kezdetben diagnosztizált nasopharyngealis carcinoma populációja [600 fő]; Kontroll csoport: 2400 egészséges személy+nasopharyngealis betegek+egyéb daganatok.
Intelligens képalkotó eszközök használata a tárgynyelv képeinek gyűjtésére
Érvényesítési csoport
Validációs csoport: Kísérleti csoport: Orrgaratrák populáció [400 fő]; Kontroll csoport: 1600 egészséges személy+orrgarat-betegségben szenvedő betegek+egyéb daganatos betegek.
Intelligens képalkotó eszközök használata a tárgynyelv képeinek gyűjtésére

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A diagnosztikai modell görbe alatti területe (AUC).
Időkeret: 12 hónap
Határozza meg a nasopharyngealis carcinoma nyelv képmodell szűrési hatékonyságát!
12 hónap

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Qi Zeng, Doctor, Fifth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Általános kiadványok

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2023. november 15.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2024. november 15.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2025. december 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2023. november 2.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. november 10.

Első közzététel (Tényleges)

2023. november 13.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2023. november 13.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. november 10.

Utolsó ellenőrzés

2023. november 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel