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Nuove applicazioni per la valutazione del sarcoma (NASA)

9 aprile 2026 aggiornato da: The Leeds Teaching Hospitals NHS Trust

Questa ricerca mira a migliorare il modo di decidere se un nodulo nei tessuti molli come grasso o muscolo è un tipo di cancro chiamato sarcoma dei tessuti molli o se è benigno (non canceroso). Per fare ciò gli investigatori utilizzeranno scansioni MRI cliniche di routine, ulteriori scansioni MRI quantitative e intelligenza artificiale.

Gli scopi di questa ricerca sono:

Sviluppare algoritmi di intelligenza artificiale in grado di classificare accuratamente le masse dei tessuti molli come benigne o maligne utilizzando immagini RM quantitative e di routine.

Classificare le masse maligne dei tessuti molli nel loro grado patologico. Confronta diversi modelli di intelligenza artificiale su set di test esterni e invisibili per determinare quale offre le migliori prestazioni.

Ai partecipanti verrà chiesto se possono trascorrere fino a un massimo di 10 minuti extra in uno scanner MRI in modo che le immagini extra possano essere acquisite. Un piccolo sottoinsieme di partecipanti verrà invitato nuovamente in modo che gli investigatori possano verificare la riproducibilità delle immagini e del software AI.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Lo scopo di questa ricerca è migliorare il modo di decidere se un nodulo nei tessuti molli come grasso o muscolo è un tipo di cancro chiamato sarcoma dei tessuti molli o se è benigno utilizzando l'intelligenza artificiale (AI).

I sarcomi dei tessuti molli sono un tipo di cancro che può comparire in qualsiasi parte del corpo dove sono presenti tessuti molli come muscoli o grasso. Sebbene i sarcomi siano rari, i noduli benigni nei tessuti molli sono comuni ed è attualmente molto difficile distinguere tra i due utilizzando l’imaging. Ciò significa che molti pazienti con masse benigne vengono sottoposti a biopsie dolorose e le liste di attesa per le biopsie sono lunghe a causa del grande carico di lavoro diagnostico.

Questa ricerca mira a sviluppare un algoritmo AI in grado di distinguere tra masse di tessuti molli benigne e maligne. Sebbene sia possibile sviluppare un algoritmo utilizzando i dati di routine esistenti, i ricercatori vorrebbero indagare se l'aggiunta di immagini MR quantitative potrebbe renderlo più accurato.

Ai pazienti che stanno già effettuando una scansione per il sarcoma verrà chiesto se acconsentono all'acquisizione di immagini RM aggiuntive. Queste immagini verranno utilizzate per fornire informazioni aggiuntive all'IA. Le immagini extra aggiungeranno un massimo di 10 minuti alla scansione MRI standard dei pazienti, il che significa che i pazienti non dovranno fare un viaggio extra o sottoporsi ad alcuna procedura aggiuntiva. I partecipanti allo studio non avranno bisogno di ricevere il contrasto RM come parte di questa ricerca. Le immagini extra non verranno utilizzate per fare una diagnosi durante questa ricerca. A un piccolo sottogruppo di pazienti verrà chiesto se sarebbero disposti a sottoporsi a una seconda scansione in modo che i ricercatori possano vedere quanto siano affidabili le misurazioni, ma questo sarà del tutto facoltativo.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

186

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Regno Unito
      • Leeds, Regno Unito
        • Leeds Teaching Hospitals

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

Pazienti che sono stati sottoposti a risonanza magnetica per una massa dei tessuti molli che potrebbe essere un sarcoma dei tessuti molli e non sono stati ancora sottoposti a trattamento per la lesione.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. Pazienti con una massa dei tessuti molli discussi nel meeting multidisciplinare sul sarcoma
  2. Sottoporsi a risonanza magnetica come parte del loro standard di cura
  3. Il partecipante è disposto e in grado di fornire il consenso informato per la partecipazione allo studio.

Criteri di esclusione:

  1. Al paziente è già stata rimossa chirurgicamente la massa, o parte della massa, prima della scansione MRI
  2. Controindicazione alla risonanza magnetica (ad es. presenza di impianti controindicati, ad es. pacemaker cardiaci, claustrofobia).

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
Coorte originale
A questa coorte verranno aggiunti un massimo di 10 minuti di sequenze MRI quantitative alla fine della scansione MRI standard clinica
Test diagnostico: RM quantitativa
Ai pazienti verrà chiesto di rimanere nello scanner per altri 10 minuti mentre acquisiamo ulteriori immagini RM quantitative

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza diagnostica: analisi ROC di accuratezza, sensibilità e specificità degli algoritmi AI per distinguere tra lesioni benigne e maligne dei tessuti molli
Lasso di tempo: 3 anni
Gli algoritmi di intelligenza artificiale saranno addestrati a distinguere tra lesioni benigne e maligne dei tessuti molli. Per valutare l'accuratezza di questi algoritmi, la sensibilità e la specificità dell'algoritmo saranno calcolate utilizzando la diagnosi del paziente mediante biopsia/resezione chirurgica come gold standard.
3 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza della classificazione: analisi ROC dell'accuratezza, sensibilità e specificità degli algoritmi AI per la classificazione delle lesioni maligne nel loro grado patologico
Lasso di tempo: 3 anni
Gli algoritmi AI saranno addestrati a distinguere tra lesioni maligne dei tessuti molli di grado 1,2 e 3. Per valutare l'accuratezza di questi algoritmi, la sensibilità e la specificità dell'algoritmo saranno calcolate utilizzando la diagnosi del paziente mediante biopsia/resezione chirurgica come gold standard.
3 anni

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

The Leeds Teaching Hospitals NHS Trust

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)

9 agosto 2023

Completamento primario (Effettivo)

30 ottobre 2025

Completamento dello studio (Effettivo)

31 marzo 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

12 settembre 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

2 ottobre 2023

Primo Inserito (Effettivo)

10 ottobre 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

14 aprile 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

9 aprile 2026

Ultimo verificato

1 aprile 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • MP23/150492

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

Tutti i dati verranno resi anonimi prima di essere utilizzati in questa ricerca

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

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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