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Sistema assistito dall'intelligenza artificiale per diagnosi e prognosi accurate dei tumori filloidi al seno

22 febbraio 2024 aggiornato da: nieyan, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Sviluppo di un sistema basato sull'intelligenza artificiale per la diagnosi e la prognosi precise dei tumori filloidi al seno

Il tumore filloide al seno (PT) è un tumore fibroepiteliale raro, che rappresenta dall'1% al 3% di tutti i tumori al seno, classificato dall'OMS in benigno, borderline e maligno, sulla base di caratteristiche istopatologiche quali bordo del tumore, cellularità stromale, atipia stromale , attività mitotica e crescita eccessiva stromale. I PT maligni rappresentano il 18%-25%, con elevati tassi di recidiva locale (fino al 65%) e metastasi a distanza (16%-25%). Il PT benigno potrebbe progredire in malignità dopo recidive multiple. Pertanto, una diagnosi precoce e accurata e l’identificazione di bersagli terapeutici sono cruciali per migliorare i risultati e i tassi di sopravvivenza.

Negli ultimi anni c’è stato un crescente interesse per l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) nella diagnostica medica. L'intelligenza artificiale può integrare informazioni cliniche, immagini istopatologiche e dati multi-omici per assistere nella diagnosi patologica e clinica, nella previsione della prognosi e nella profilazione molecolare. L'intelligenza artificiale ha mostrato risultati promettenti in varie aree, inclusa la diagnosi di diversi tumori come il cancro del colon-retto, il cancro al seno cancro e cancro alla prostata. Tuttavia, il PT differisce dal cancro al seno nella diagnosi e nell’approccio terapeutico. Pertanto, la creazione di un sistema basato sull’intelligenza artificiale per la diagnosi precisa e la valutazione della prognosi del PT è fondamentale per la medicina personalizzata.

Il gruppo di ricerca, guidato dal dottor Nie Yan, è uno dei pochi nella provincia del Guangdong e anche a livello nazionale, specializzato nella ricerca sulla PT. Il loro team ha condotto ricerche sulla progressione maligna, sui meccanismi di metastasi e sui marcatori molecolari del PT. Il team ha identificato meccanismi chiave, come la differenziazione da fibroblasto a miofibroblasto, e il ruolo dei macrofagi associati al tumore nel promuovere questa differenziazione. Hanno anche identificato marcatori molecolari, tra cui miR-21, α-SMA, CCL18 e CCL5, che sono più accurati nel predire il rischio di recidiva del tumore rispetto alla tradizionale classificazione istopatologica.

Il progetto ha raccolto dati di alta qualità da quasi un migliaio di pazienti con PT al seno, inclusi dati di imaging, istopatologia e sopravvivenza, e ha eseguito il sequenziamento del gene del trascrittoma su campioni di tessuto. Mirano a costruire un database multi-omico completo per il PT al seno e a creare un modello basato sull’intelligenza artificiale per la diagnosi precoce e la previsione della prognosi. Questa ricerca ha il potenziale per migliorare la diagnosi e il trattamento della PT al seno, affrontare le disparità nella cura della PT al seno nelle diverse regioni della Cina e contribuire allo sviluppo di nuovi bersagli terapeutici.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

4000

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Cina, 510120
        • Reclutamento
        • Sun Yat-Sen Memorial Hospital, Sun Yat-Sen University
        • Contatto:
      • Guangzhou, Guangdong, Cina, 510050
        • Reclutamento
        • Sun Yat-sen University Cancer Center
        • Contatto:
          • Feng Ye, Prof.Dr.
          • Numero di telefono: 15914388994
      • Guangzhou, Guangdong, Cina, 510145
        • Reclutamento
        • The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
        • Contatto:
          • Hui Mai, Prof.Dr.
          • Numero di telefono: 13925129112
      • Guangzhou, Guangdong, Cina, 511400
        • Reclutamento
        • Guangdong Maternal and Child Health Hospital
        • Contatto:
          • Yu Tan, Prof.Dr.
          • Numero di telefono: 13632356526

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

I pazienti sono tutti coloro che hanno frequentato il Sun Yat-Sen Memorial Hospital dell'Università di Sun Yat-Sen.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti con diagnosi di tumore filloide della mammella

Criteri di esclusione:

  • Immagini sfocate, artefatti dell'immagine

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
Tumore filloide al seno
Pazienti con diagnosi di tumore filloide della mammella
Test diagnostico: immagine
Materiali per l'imaging medico del paziente, tra cui ecografia, mammografia, TC, risonanza magnetica

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sensibilità
Lasso di tempo: Cinque anni
La probabilità di un risultato positivo del test, a condizione che sia veramente positivo.
Cinque anni
Tasso di falsi negativi
Lasso di tempo: Cinque anni
Determinare la probabilità di risultare negativo in una popolazione positiva.
Cinque anni
Specificità
Lasso di tempo: Cinque anni
La probabilità di un risultato negativo del test è condizionata a un vero negativo.
Cinque anni
Tasso di falsi positivi
Lasso di tempo: Cinque anni
Determinare le probabilità di risultare positivi in ​​una popolazione negativa.
Cinque anni
Curva caratteristica operativa del ricevitore
Lasso di tempo: Cinque anni
La curva ROC è una curva basata su una serie di diverse classificazioni dicotomiche (valori di cut-off o soglie decisionali), con il tasso di veri positivi (sensibilità) come coordinata verticale e il tasso di falsi positivi (specificità 1) come coordinata verticale. coordinata orizzontale.
Cinque anni
Area sotto la curva roc
Lasso di tempo: Cinque anni
L'AUC è definita come l'area sotto la curva ROC racchiusa tra gli assi e quanto più l'AUC è vicina a 1,0, tanto più autentico è il test.
Cinque anni

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Collaboratori

Sun Yat-sen University
The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
Peking University Shenzhen Hospital
Guangdong Provincial Maternal and Child Health Hospital

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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)

1 marzo 2023

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2027

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

22 febbraio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

22 febbraio 2024

Primo Inserito (Stimato)

29 febbraio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)

29 febbraio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

22 febbraio 2024

Ultimo verificato

1 febbraio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • SYSKY-2023-351-02

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

Descrizione del piano IPD

nessun piano per rendere i dati dei singoli partecipanti disponibili ad altri ricercatori.

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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