- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04893200
Modello di previsione basato sulla radiomica del tumore diffuso attraverso lo spazio aereo nell'adenocarcinoma polmonare
La radiomica potrebbe prevedere la diffusione del tumore attraverso lo spazio aereo nell'adenocarcinoma polmonare in tutte le impostazioni di tomografia computerizzata?
La diffusione attraverso lo spazio aereo (STAS) è stata segnalata come fattore prognostico negativo nei pazienti con carcinoma polmonare sottoposti a resezione sublobare. La sua valutazione preoperatoria potrebbe quindi essere utile per personalizzare il trattamento chirurgico. La radiomica è stata recentemente proposta per predire la STAS nei pazienti con adenocarcinoma polmonare. Tuttavia, tutti gli studi hanno rigorosamente selezionato sia l'imaging che i pazienti, portando a risultati difficilmente applicabili alla pratica clinica quotidiana. Lo scopo di questo studio è testare un modello di previsione di STAS basato sulla radiomica in un set di dati basato sulla pratica e verificarne la validità e le potenzialità traslazionali.
I dati radiologici e clinici di 100 pazienti consecutivi con adenocarcinoma polmonare resecato sono stati raccolti retrospettivamente per la sezione di addestramento. Come nella comune pratica clinica, le immagini TC preoperatorie sono state acquisite indipendentemente da diversi medici e da diversi ospedali. Pertanto, il nostro set di dati presenta un'elevata varianza nel modello e nella produzione di scanner, protocollo di acquisizione e ricostruzione, fase di contrasto endovenosa e dimensione dei pixel. Per testare l'effetto della normalizzazione in dati molto variabili, le immagini TC preoperatorie e la regione di interesse del tumore sono state preelaborate con quattro diverse pipeline. Le caratteristiche sono state estratte utilizzando la piradiomica e selezionate considerando sia la potenza di separazione che la robustezza all'interno delle tubazioni. Successivamente, è stato creato un modello di previsione di STAS basato sulla radiomica utilizzando le caratteristiche associate più significative. Questo modello è stato poi validato in un gruppo di 50 pazienti arruolati prospetticamente come gruppo di validazione esterno per testarne l'efficacia nella previsione della STAS.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Roma, Italia, 00139
- Dipartimento di chirurgia Generale e Specialistica "Paride Stefanini"
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Pazienti con adenocarcinoma polmonare sospetto o cito-istologicamente provato sottoposti a intervento chirurgico per carcinoma polmonare;
- Immagini TC preoperatorie disponibili
- Età maggiore di 18 anni
Criteri di esclusione:
- Infiltrazione della parete toracica
- Radio di induzione o chemioterapia
- Resezione chirurgica incompleta
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Adenocarcinoma polmonare
Le immagini di pazienti con adenocarcinoma polmonare trattato chirurgicamente sono state raccolte ed elaborate per la costruzione del modello di previsione basato sulla radiomica
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Sensibilità
Lasso di tempo: 24 ore prima dell'operazione
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Testare la sensibilità di Radiomics per prevedere STAS utilizzando l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore
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24 ore prima dell'operazione
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Specificità
Lasso di tempo: 24 ore prima dell'operazione
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Testare la specificità della radiomica per prevedere STAS utilizzando l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore
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24 ore prima dell'operazione
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Marco Anile, MD, La Sapienza Università di Roma
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Jiang C, Luo Y, Yuan J, You S, Chen Z, Wu M, Wang G, Gong J. CT-based radiomics and machine learning to predict spread through air space in lung adenocarcinoma. Eur Radiol. 2020 Jul;30(7):4050-4057. doi: 10.1007/s00330-020-06694-z. Epub 2020 Feb 28.
- Chen D, She Y, Wang T, Xie H, Li J, Jiang G, Chen Y, Zhang L, Xie D, Chen C. Radiomics-based prediction for tumour spread through air spaces in stage I lung adenocarcinoma using machine learning. Eur J Cardiothorac Surg. 2020 Jul 1;58(1):51-58. doi: 10.1093/ejcts/ezaa011.
- Zhuo Y, Feng M, Yang S, Zhou L, Ge D, Lu S, Liu L, Shan F, Zhang Z. Radiomics nomograms of tumors and peritumoral regions for the preoperative prediction of spread through air spaces in lung adenocarcinoma. Transl Oncol. 2020 Oct;13(10):100820. doi: 10.1016/j.tranon.2020.100820. Epub 2020 Jul 1.
- Bassi M, Russomando A, Vannucci J, Ciardiello A, Dolciami M, Ricci P, Pernazza A, D'Amati G, Mancini Terracciano C, Faccini R, Mantovani S, Venuta F, Voena C, Anile M. Role of radiomics in predicting lung cancer spread through air spaces in a heterogeneous dataset. Transl Lung Cancer Res. 2022 Apr;11(4):560-571. doi: 10.21037/tlcr-21-895.
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- RADIOMICS
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