Previsione AI della risposta del cancro gastrico alla chemioterapia neoadiuvante
26 settembre 2023 aggiornato da: Di Dong, Chinese Academy of Sciences
Previsione basata sul deep learning della risposta del cancro gastrico alla chemioterapia neoadiuvante
Questo studio mira a sviluppare un modello predittivo intelligente basato sul deep learning per l’efficacia della chemioterapia neoadiuvante nei pazienti con cancro gastrico.
Utilizzando i dati di imaging TC dei pazienti, le immagini patologiche della biopsia e le informazioni cliniche, il modello intelligente predirà l'efficacia e la prognosi della chemioterapia post-neoadiuvante, offrendo assistenza nelle decisioni terapeutiche personalizzate per i pazienti con cancro gastrico.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Questo studio cerca di sviluppare un modello di deep learning per prevedere gli esiti della chemioterapia neoadiuvante nei pazienti con cancro gastrico. Sfruttando le scansioni TC, le immagini bioptiche e i profili clinici dei partecipanti, questo modello mira a prevedere l'efficacia della chemioterapia post-neoadiuvante e la successiva prognosi, aiutando così nelle scelte terapeutiche personalizzate per questi partecipanti.
Raccolta dati: gli investigatori raccoglieranno dati da 1.800 casi retrospettivi e 200 casi potenziali da più ospedali. I dati retrospettivi saranno suddivisi in set di addestramento e di test rispettivamente per addestrare e convalidare il modello. Le prestazioni del modello verranno successivamente valutate utilizzando il potenziale set di dati.
Informazioni cliniche: comprendono sesso, età, marcatori tumorali, stadiazione, tipo, piani di trattamento specifici del partecipante, risultati di laboratorio pre e post trattamento, ecc.
Dati di imaging: dati di imaging TC acquisiti entro un mese prima della chemioterapia neoadiuvante, includendo almeno l'imaging TC della fase venosa.
Dati anatomopatologici: immagini anatomopatologiche di una biopsia di tumore gastrico colorata con ematossilina ed eosina (HE) scattate entro un mese prima del trattamento.
Classificazione TRG: basata sul referto patologico dei campioni chirurgici utilizzando il sistema di classificazione Ryan TRG.
Endpoint prognostici: gli endpoint registrati sono la sopravvivenza libera da progressione (PFS) a 3 anni e la sopravvivenza globale (OS) a 5 anni. Tutti i decessi dovuti a fattori non patologici sono esclusi dall’analisi della prognosi.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
200
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Di Dong, Ph.D.
- Numero di telefono: +86 13811833760
- Email: di.dong@ia.ac.cn
Luoghi di studio
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Beijing, Cina
- Non ancora reclutamento
- Peking University People's Hospital
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Contatto:
- yi wang
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Beijing, Cina
- Non ancora reclutamento
- Peking Union Medical College Hospital
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Contatto:
- Zhenyu Jin
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Beijing, Cina
- Reclutamento
- Peking University Cancer Hospital & Institute
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Contatto:
- Lei Tang
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Beijing, Cina
- Non ancora reclutamento
- Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
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Contatto:
- Xinming Zhao
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Changsha, Cina
- Non ancora reclutamento
- Xiangya Hospital of Central South University
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Contatto:
- Weihua Liao
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Fuzhou, Cina
- Non ancora reclutamento
- Fujian Cancer Hospital
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Contatto:
- Yangming Li
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Fuzhou, Cina
- Reclutamento
- Fujian Medical University Union Hospital
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Contatto:
- Changming Huang
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Guangzhou, Cina
- Non ancora reclutamento
- Nanfang Hospital of Southern Medical University
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Contatto:
- Guoxin Li
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Guangzhou, Cina
- Non ancora reclutamento
- Affiliated Cancer Hospital & Institute of Guangzhou Medical University
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Contatto:
- Shuzhong Cui
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Guangzhou, Cina
- Non ancora reclutamento
- First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
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Contatto:
- Shenping Yu
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Guangzhou, Cina
- Reclutamento
- Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
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Contatto:
- Xiaochun Meng
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Kunming, Cina
- Reclutamento
- Yunnan Cancer Hospital
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Contatto:
- Zhenhui Li
-
Nanning, Cina
- Non ancora reclutamento
- Cancer Hospital of Guangxi Medical University
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Contatto:
- Guanqiao Jin
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Qingdao, Cina
- Non ancora reclutamento
- The Affiliated Hospital of Qingdao University
-
Contatto:
- Hexiang Wang
-
Shanghai, Cina
- Non ancora reclutamento
- Ruijin Hospital
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Contatto:
- Jun Zhang
-
Shenyang, Cina
- Non ancora reclutamento
- First Hospital of China Medical University
-
Contatto:
- Zhenning WANG
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Suzhou, Cina
- Non ancora reclutamento
- The First Affiliated Hospital of Soochow University
-
Contatto:
- Jie Bao
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Tianjin, Cina
- Non ancora reclutamento
- Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital
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Contatto:
- Zhaoxiang Ye
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Zhengzhou, Cina
- Reclutamento
- Henan Cancer Hospital
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Contatto:
- Jing Li
-
Zhengzhou, Cina
- Reclutamento
- The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
-
Contatto:
- Jianbo Gao
-
Zhenjiang, Cina
- Reclutamento
- Zhenjiang First People's Hospital
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Contatto:
- Xiuhong Shan
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Milan, Italia
- Reclutamento
- San Raffaele University Hospital, Italy
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Contatto:
- Francesco De Cobelli
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
No
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
La popolazione dello studio comprende pazienti affetti da cancro gastrico provenienti da vari ospedali.
I partecipanti sono individui con diagnosi di cancro gastrico avanzato e attualmente sottoposti a trattamenti chemioterapici neoadiuvanti.
La selezione si basa su criteri quali età, diagnosi specifica, storia di trattamenti passati e chiarezza delle immagini mediche e patologiche.
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Età 18 anni o più;
- Diagnosi patologica di cancro gastrico avanzato in conformità con gli standard di stadiazione TNM dell'AJCC americana;
- Non sono stati sottoposti ad alcun trattamento antitumorale sistematico prima della chemioterapia neoadiuvante e non hanno subito un intervento chirurgico per progressione locale o metastasi a distanza;
- Hanno ricevuto chemioterapia neoadiuvante standard come raccomandato dalle linee guida cliniche e hanno documentato i dettagli del trattamento;
- Immagini TC e biopsie patologiche effettuate rigorosamente entro un mese prima dell'inizio del trattamento neoadiuvante;
- I pazienti possiedono informazioni cliniche preoperatorie complete e una classificazione TRG postoperatoria.
Criteri di esclusione:
- Pazienti le cui immagini TC o patologiche non sono chiare, rendendo impossibile la valutazione della lesione;
- Pazienti con diagnosi di altri tumori concomitanti.
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Pazienti con cancro gastrico sottoposti a chemioterapia neoadiuvante
Questo gruppo comprende partecipanti con diagnosi di cancro gastrico avanzato.
I partecipanti saranno trattati con regimi chemioterapici neoadiuvanti standard raccomandati dalle linee guida cliniche.
I dettagli del trattamento, incluso il nome generico dei farmaci, la forma di dosaggio, il dosaggio, la frequenza e la durata, verranno registrati in base al regime specifico.
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Ai partecipanti a questo gruppo viene diagnosticato un cancro gastrico e sono programmati per sottoporsi a chemioterapia neoadiuvante come parte del loro regime di trattamento.
I farmaci chemioterapici specifici, i dosaggi e gli orari saranno determinati in base alle linee guida cliniche stabilite e alle condizioni specifiche del partecipante.
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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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Area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC) per la previsione TRG da parte del modello AI
Lasso di tempo: due mesi
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L'AUC verrà utilizzata per valutare le prestazioni del modello AI nel prevedere il grading TRG dei pazienti con cancro gastrico dopo chemioterapia neoadiuvante.
Un AUC pari a 1 indica una previsione perfetta, mentre un AUC pari a 0,5 indica una previsione non migliore del caso.
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due mesi
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Accuratezza della previsione TRG da parte del modello AI
Lasso di tempo: due mesi
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L'accuratezza misura la proporzione di previsioni vere positive e vere negative effettuate dal modello AI tra tutte le previsioni.
Indica la capacità del modello di classificare correttamente i pazienti nei rispettivi gradi TRG.
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due mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sopravvivenza libera da progressione (PFS) a 3 anni
Lasso di tempo: Tre anni
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La durata dalla data di conferma del paziente alla data di progressione del tumore o di morte del paziente, a seconda di quale evento si verifichi per primo.
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Tre anni
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Sopravvivenza globale (OS) a 5 anni
Lasso di tempo: Cinque anni
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La durata dalla data di conferma del paziente alla data di morte del paziente.
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Cinque anni
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Direttore dello studio: Yali Zang, Ph.D., Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
10 settembre 2023
Completamento primario (Stimato)
31 agosto 2024
Completamento dello studio (Stimato)
31 dicembre 2029
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
13 agosto 2023
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
6 settembre 2023
Primo Inserito (Effettivo)
13 settembre 2023
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
28 settembre 2023
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
26 settembre 2023
Ultimo verificato
1 settembre 2023
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- CASMI004
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
SÌ
Descrizione del piano IPD
I dati dei singoli partecipanti (IPD) possono essere resi disponibili ad altri ricercatori su richiesta.
I ricercatori interessati dovrebbero presentare una proposta di ricerca ragionevole e un'applicazione per l'utilizzo dei dati.
Tutte le unità partecipanti a questo studio esamineranno e valuteranno la proposta e la domanda per determinare se condividere i dati.
Periodo di condivisione IPD
I dati saranno disponibili 1 anno dopo il completamento dello studio e rimarranno disponibili per un periodo di 5 anni.
Criteri di accesso alla condivisione IPD
I ricercatori interessati dovrebbero presentare una proposta di ricerca dettagliata e una richiesta di utilizzo dei dati per la revisione.
Tutte le unità partecipanti a questo studio valuteranno la domanda per determinare l'idoneità all'accesso ai dati.
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
- LINFA
- CODICE_ANALITICO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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