Prevedere la Risposta Patologica Completa nel Cancro del Retto Utilizzando il Machine Learning
Sviluppo e Validazione di un Modello di Apprendimento Automatico Basato su Caratteristiche Cliniche e di Risonanza Magnetica per Prevedere la Risposta Patologica Completa nel Carcinoma del Retto Dopo Chemioradioterapia Neoadiuvante
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Beijing Municipality
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Beijing, Beijing Municipality, Cina, 100044
- Peking University People's Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Pazienti con adenocarcinoma del retto confermato istopatologicamente;
- Carcinoma del retto avanzato in stadio clinico cT3-4, o cN+, o M1;
- Hanno ricevuto chemioradioterapia neoadiuvante standardizzata o chemioterapia neoadiuvante;
- Sono stati sottoposti a escissione totale del mesoretto (TME) dopo il completamento della terapia neoadiuvante, con disponibilità di dati patologici postoperatori completi.
Criteri di esclusione:
- Precedente anamnesi di altri tumori maligni;
- Dati clinici incompleti;
- Sottoposti a chirurgia d'urgenza durante la nCRT;
- Complicati da infezione sistemica o malattie ematologiche.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Risposta Patologica Completa (pCR) definita dal Grado di Regressione Tumorale (TRG)
Lasso di tempo: Valutato durante l'esame istopatologico di routine del campione chirurgico resecato immediatamente dopo l'intervento chirurgico radicale (tipicamente entro 1-2 settimane dall'intervento).
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L'endpoint primario è l'occorrenza della pCR, valutata da due patologi indipendenti utilizzando il sistema AJCC/CAP Tumor Regression Grade (TRG).
TRG 0 (nessuna cellula cancerosa vitale, solo fibrosi o mucin pools) è definito come un esito positivo (pCR). TRG da 1 a 3 sono combinati e definiti come un esito negativo (non-pCR). Le prestazioni predittive del modello saranno valutate utilizzando diverse metriche tra cui l'Area Under the ROC Curve (AUC), la curva Precision-Recall (PR), la curva di Calibrazione e l'Analisi della Curva Decisionale (DCA). |
Valutato durante l'esame istopatologico di routine del campione chirurgico resecato immediatamente dopo l'intervento chirurgico radicale (tipicamente entro 1-2 settimane dall'intervento).
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Area sotto la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (AUC) del modello di predizione
Lasso di tempo: Al completamento dello sviluppo e della convalida del modello
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Per valutare le prestazioni di discriminazione del modello per la previsione di pCR
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Al completamento dello sviluppo e della convalida del modello
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Sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (PPV) e valore predittivo negativo (NPV) del modello predittivo
Lasso di tempo: Al completamento dello sviluppo e della validazione del modello
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Per valutare l'accuratezza diagnostica del modello al valore di cut-off ottimale
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Al completamento dello sviluppo e della validazione del modello
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Curva di calibrazione del modello di previsione
Lasso di tempo: Al completamento dello sviluppo e della validazione del modello
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Per valutare la coerenza tra la probabilità prevista di pCR e il tasso di pCR effettivamente osservato
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Al completamento dello sviluppo e della validazione del modello
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Beneficio netto del modello quantificato dall'analisi della curva decisionale (DCA)
Lasso di tempo: Al completamento dello sviluppo e della validazione del modello
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Per valutare l'utilità clinica del modello attraverso diverse soglie di probabilità
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Al completamento dello sviluppo e della validazione del modello
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Importanza delle variabili quantificata dall'analisi SHapley Additive exPlanations (SHAP)
Lasso di tempo: Al termine dello sviluppo e della validazione del modello
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Per interpretare il contributo di ciascun predittore alla previsione del modello
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Al termine dello sviluppo e della validazione del modello
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Cattedra di studio: Hong-Peng Jiang, docter, Peking University People's Hospital
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Maas M, Nelemans PJ, Valentini V, Das P, Rodel C, Kuo LJ, Calvo FA, Garcia-Aguilar J, Glynne-Jones R, Haustermans K, Mohiuddin M, Pucciarelli S, Small W Jr, Suarez J, Theodoropoulos G, Biondo S, Beets-Tan RG, Beets GL. Long-term outcome in patients with a pathological complete response after chemoradiation for rectal cancer: a pooled analysis of individual patient data. Lancet Oncol. 2010 Sep;11(9):835-44. doi: 10.1016/S1470-2045(10)70172-8. Epub 2010 Aug 6.
- Kong JC, Guerra GR, Warrier SK, Lynch AC, Michael M, Ngan SY, Phillips W, Ramsay G, Heriot AG. Prognostic value of tumour regression grade in locally advanced rectal cancer: a systematic review and meta-analysis. Colorectal Dis. 2018 Jul;20(7):574-585. doi: 10.1111/codi.14106. Epub 2018 May 8.
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Completamento primario
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Altri numeri di identificazione dello studio
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- 2026PHB131-001
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