Mesterséges intelligencia előrejelző eszköz a csecsemőmirigy-hámdaganatokban (INTHYM)
Mesterséges intelligencia a csecsemőmirigy-hámdaganatok kórszövettani osztályozására és kiújulásának előrejelzésére
Ennek a multicentrikus megfigyelési vizsgálatnak a célja a thymus epiteliális daganatok osztályozásának javítása és a kiújulás kockázatának előrejelzése AI modellek segítségével. A digitális patológia és a klinikai változók elemzésével a projekt orvosolja a WHO jelenlegi osztályozási rendszerének eltéréseit.
Fő kérdések:
- Az AI-modellek javíthatják-e a csecsemőmirigy epiteliális daganatok osztályozásának pontosságát?
- Az AI-modellek jobban előrejelzik-e az ismétlődési kockázatokat, mint a WHO osztályozási rendszere?
Résztvevő feladatai:
- Digitális patológiai elemzés.
- Készítsen mesterséges intelligencia modelleket a pontos osztályozáshoz és az ismétlődés kockázatának előrejelzéséhez.
Összehasonlító csoport:
A kutatók összehasonlítják a mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett osztályozást a WHO-rendszerrel, hogy megállapítsák, hogy az AI-modellek pontosabb altípusokat biztosítanak-e, és jobban megjósolják-e az ismétlődés kockázatát.
Dizájnt tanulni:
Ez a nemzetközi projekt három rotterdami, maastrichti és lyoni adatbázist használ, amelyek közül az egyik az AI-modellkészítéshez, a másik kettő pedig a külső validáláshoz használható.
Végső cél:
Olyan mesterséges intelligencia modellek kidolgozása, amelyek támogatják a patológusokat a csecsemőmirigy-hámdaganatok pontos altípusának meghatározásában, megelőzve az alul- vagy túlkezelést adjuváns sugárterápiával a személyre szabottabb és hatékonyabb kezelés érdekében.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Részletes leírás
A thymus epithelialis daganatok ritka daganatok az elülső mediastinumban. A kezelés sarokköve a műtéti reszekció. A posztoperatív sugárterápia általában kiterjedtebb lokális betegségben, inkomplett reszekcióban és/vagy agresszívebb altípusokban szenvedő betegeknél javasolt, a WHO kórszövettani besorolása szerint.
Ebben a besorolásban megkülönböztetjük az A, AB, B1, B2, B3 típusú timomát és a thymus carcinomát. A tanulmányok nagy eltéréseket mutattak ki a patológusok között ezen daganatok altípusának meghatározásában. Ráadásul a WHO-besorolás önmagában nem jósolja meg pontosan a kiújulás kockázatát, mivel az altípusokon belül a betegek prognózisa eltérő.
Digitális patológia és releváns klinikai változók felhasználásával mesterséges intelligencia modelleket fejlesztünk ki, hogy javítsuk a csecsemőmirigy-hámdaganatok hisztopatológiai osztályozásának pontosságát, és jobban előre jelezzük a kiújulás kockázatát.
Ebben a multicentrikus és nemzetközi projektben három meglévő adatbázist használnak fel Rotterdamból, Maastrichtból és Lyonból. Minden modell esetében egy adatbázist használnak az AI-modellek felépítéséhez, a másik kettőt pedig a külső ellenőrzéshez.
A projekt végső célja olyan mesterséges intelligencia modellek kidolgozása, amelyek támogatják a patológust a csecsemőmirigy-hámdaganatok helyes altípusának meghatározásában, annak érdekében, hogy megakadályozzák a betegek adjuváns sugárkezeléssel történő alul- vagy túlkezelését.
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Becsült)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi kapcsolat
- Név: Anna Salut Esteve Domínguez
- Telefonszám: 0107043491
- E-mail: a.estevedominguez@erasmusmc.nl
Tanulmányi helyek
-
-
South Holland
-
Rotterdam, South Holland, Hollandia, 3015 GD
- Toborzás
- Erasmus MC
-
Kapcsolatba lépni:
- Anna Salut Esteve Domínguez
- E-mail: a.estevedominguez@erasmusmc.nl
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Gyermek
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Tanulmányi népesség:
Ez a tanulmány a csecsemőmirigy-hámdaganattal diagnosztizált egyénekre összpontosít. A tanulmány három adatkészletből származó betegeket tartalmaz: Erasmus MC (710 beteg), Maastro (137 beteg) és University Hospital Lyon (181 beteg).
További információ:
- Erasmus MC (710 beteg): Tartalmazza az életkorra, a nemre és a diagnózisra vonatkozó információkat; minden betegnek több teljes diaképe is lehet.
- Maastro (137 beteg): Minden betegnek több teljes diaképe is lehet.
- Lyoni Egyetemi Kórház (181 beteg): Minden betegnek több teljes diaképe is lehet.
Leírás
Bevételi kritériumok:
A konkrét diagnózissal rendelkező résztvevők jogosultak a vizsgálatba való bevonásra. A megfelelő diagnózisok közé tartoznak a timoma és a thymus carcinoma különböző altípusai, különösen:
- Thymoma A
- Thymoma AB
- Thymoma B1
- Thymoma B2
- Thymoma B3
- Thimic karcinóma
A befogadás konszenzusos diagnózison alapul, 70%-nál kisebb egyetértési szinttel. Ezt a kritériumot a modell betanítási szakaszában alkalmazzák.
Ismétlődési kritériumok:
Azok a résztvevők, akiknél az 5 éves időszakon belül dokumentáltan kiújultak, jogosultak a vizsgálat ezen aspektusára. Ezt a kritériumot elsősorban az érvényesítési szakaszban alkalmazzák.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
TET-ben szenvedő betegek
A következő TET-altípusokkal diagnosztizált betegek:
|
Az AI Diagnostics fejlett algoritmusokat használ a precíz szövettani képelemzéshez, hogy segítsen diagnosztizálni a betegségeket, beleértve az altípusokat is.
Más nevek:
|
|
Ismétlődés
A csecsemőmirigy-hámdaganatban szenvedő betegek, akiknél kiújultak.
|
Ez a mesterséges intelligencia eszköz értékeli a csecsemőmirigy-daganat adatait és egyéb klinikai adatokat, és kiszámítja a kiújulás kockázatát azzal a céllal, hogy elemezze, van-e összefüggés a csecsemőmirigy-hámdaganatok bizonyos altípusaival és a klinikai adatokkal.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
WP1 – Adatbázisok/Adatok előfeldolgozása
Időkeret: M1-M18
|
Az EMC-adatállomány 179 TET-beteget tartalmaz, tapasztalt TET-patológusok által osztályozott.
A patológusok közötti jó megegyezéssel rendelkező eseteket az AI-modellek képzésére használják fel.
Az értékelés egy nemzetközi szakértői testület által értékelt digitalizált patológiai tárgylemezeket foglalja magában.
A MUMC-adatbázis (137 beteg) és a CHUL-adatbázis (181 beteg) további adatokat szolgáltat, beleértve a klinikai változókat is.
A releváns tényezők közé tartozik az életkor, a nem, a tumor térfogata, a stádium, a reszekció teljessége, az autoimmun rendellenességek és a kezelés részletei.
|
M1-M18
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
WP2 - Mély tanulási modell a TET osztályozáshoz és az ismétlődés előrejelzéséhez
Időkeret: M6-M32
|
Ez az eredmény egy mesterséges intelligencia-keretrendszer létrehozása két fő céllal.
Először vizsgálja meg a TET-altípusokat négy különböző modell segítségével, kiemelve a sejttípust, a morfológiai struktúrákat és egy kombinációt.
Másodszor, osztályozza a betegeket az 5 éven belüli kiújulási kimenetel alapján.
Ablációs vizsgálatot végeznek a legmodernebb mélytanulási osztályozókkal (ResNet, Inception).
|
M6-M32
|
Egyéb eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
WP3: Klinikai értékelés
Időkeret: M6-M36
|
Az 1-3 AI-modellek az EMC-adatbázison, míg az AI-model 4-es modellek a MUMC+-adatbázison épülnek fel és érvényesítésre kerülnek mindkettőn.
A modell teljesítményét érzékenység, specifitás, negatív/pozitív prediktív érték alapján értékeljük.
A döntési elemzési görbék számszerűsítik a klinikai előnyt, és azonosítják a leginkább hasznosítható betegcsoportokat.
|
M6-M36
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Publikációk és hasznos linkek
Általános kiadványok
- Wolf JL, van Nederveen F, Blaauwgeers H, Marx A, Nicholson AG, Roden AC, Strobel P, Timens W, Weissferdt A, von der Thusen J, den Bakker MA. Interobserver variation in the classification of thymic lesions including biopsies and resection specimens in an international digital microscopy panel. Histopathology. 2020 Nov;77(5):734-741. doi: 10.1111/his.14167. Epub 2020 Sep 24.
- Molina TJ, Bluthgen MV, Chalabreysse L, de Montpreville VT, de Muret A, Dubois R, Hofman V, Lantuejoul S, le Naoures C, Mansuet-Lupo A, Parrens M, Piton N, Rouquette I, Secq V, Girard N, Marx A, Besse B. Impact of expert pathologic review of thymic epithelial tumours on diagnosis and management in a real-life setting: A RYTHMIC study. Eur J Cancer. 2021 Jan;143:158-167. doi: 10.1016/j.ejca.2020.11.011. Epub 2020 Dec 11.
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Becsült)
A tanulmány befejezése (Becsült)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- Maastro Clinic
- 72725524 (Egyéb támogatási/finanszírozási szám: Hanarth Fonds)
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
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. .
Klinikai vizsgálatok a Thimic karcinóma
-
National Cancer Institute (NCI)BefejezveThimic karcinóma | Thymoma | Thymic Carcinoid | A csecsemőmirigy neuroendokrin daganataiEgyesült Államok
-
National University Health System, SingaporeBefejezveThymic Carcinoid | 1. típusú többszörös endokrin neoplázia (MEN-1)Szingapúr
-
National Cancer Institute (NCI)Aktív, nem toborzóKarcinoid daganat | Működő hasnyálmirigy neuroendokrin daganat | Közepes fokozatú tüdő neuroendokrin neoplazma | Lokálisan előrehaladott hasnyálmirigy neuroendokrin daganat | Lokálisan előrehaladott, nem reszekálható emésztőrendszeri neuroendokrin daganat | Alacsony fokú tüdő neuroendokrin daganat és egyéb feltételekEgyesült Államok
Klinikai vizsgálatok a Mesterséges intelligencia diagnosztika
-
Carmat SAFelfüggesztett
-
Carmat SAToborzás
-
Carmat SAToborzásElőrehaladott szívelégtelenségFranciaország
-
University of LorraineBefejezveGyermek, csak | Neurogén hólyag | Spina Bifida | Hólyag diszfunkcióFranciaország
-
North Bristol NHS TrustEKF DiagnosticsVisszavontA magzati vér laktátjának méréseEgyesült Királyság
-
Medfield DiagnosticsBefejezve
-
Mansoura UniversityBefejezveBetegelégedettség | Klinikai eredmények | Protézis szövődményeiEgyiptom
-
SynCardia Systems. LLCMarketingre jóváhagyva
-
Aesculap Implant SystemsBefejezveDegeneratív porckorong betegségEgyesült Államok
-
MP Biomedicals, LLCMP Biomedicals Asia Pacific Pte. Ltd.BefejezveHTLV-I fertőzések | HTLV-II fertőzések | Humán T-limfotrop vírus 1 | Humán T-limfotrop vírus 2 | HTLV I asszociált T-sejtes leukémia limfóma | HTLV I asszociált mielopátiákEgyesült Államok