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Un modello di intelligenza artificiale prevede l'efficacia della chemioterapia neoadiuvante per il cancro al seno: uno studio di coorte multicentrico e bidirezionale

15 luglio 2024 aggiornato da: Yunfang Yu, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Un modello linguistico di grandi dimensioni basato sull'intelligenza artificiale basato sulla fusione di dati multitask e multimodale prevede con precisione l'efficacia della chemioterapia neoadiuvante per il cancro al seno: uno studio di coorte multicentrico e bidirezionale

La chemioterapia neoadiuvante è una parte importante del trattamento sistematico del cancro al seno ed è di grande importanza clinica prevederne l’efficacia in fase iniziale. L’emergere del modello di intelligenza artificiale multimodale ha portato nuove idee al riguardo. Tuttavia, la capacità limitata dell’intelligenza artificiale di integrare dati multimodali, la mancanza di modelli multimodali e l’insufficiente livello di evidenza nella promozione clinica dell’intelligenza artificiale sono tutti problemi scientifici che devono essere risolti. Nella fase iniziale dello studio, sono stati costruiti una varietà di modelli di previsione accurata dell'intelligenza artificiale e di diagnosi ausiliaria e di trattamento del cancro al seno basati sulla risonanza magnetica e sulla patomica, ecc., e sull'efficacia dei modelli nel prevedere l'effetto curativo della terapia neoadiuvante è stata esplorata la chemioterapia per il cancro al seno. Al fine di migliorare ulteriormente l'efficienza predittiva del modello e colmare la lacuna nello studio sistematico del modello di fusione dei dati multimodale, questo studio clinico intende combinare immagini patologiche, risonanza magnetica, testo del rapporto diagnostico e variabili cliniche per stabilire un modello artificiale modello linguistico di intelligenza artificiale basato sulla fusione di dati multi-task e multimodali per prevedere con precisione l’efficacia della chemioterapia neoadiuvante per il cancro al seno. È stato condotto uno studio di coorte multicentrico e bidirezionale per esplorare l’efficacia predittiva del modello.

Panoramica dello studio

Stato

Iscrizione su invito

Condizioni

Descrizione dettagliata

Questo è uno studio di coorte multicentrico e bidirezionale. Sono state progettate una coorte di formazione retrospettiva, una coorte di validazione retrospettiva e una coorte di test prospettici.

I dati dei pazienti trattati nel reparto nord del Sun Yat-sen Memorial Hospital dell'Università di Sun Yat-sen dal 1 gennaio 2002 al 31 agosto 2023 sono stati raccolti retrospettivamente per la coorte di formazione e i dati dei pazienti trattati nel reparto sud di Sun Yat -sen Memorial Hospital dell'Università Sun Yat-sen per il gruppo di validazione interna; I dati sui pazienti trattati presso centri esterni tra il 1 gennaio 2002 e il 31 agosto 2023 sono stati raccolti retrospettivamente per una coorte di validazione esterna. I dati sui pazienti ricoverati al Sun Yat-sen Memorial Hospital presso l’Università di Sun Yat-sen dopo il 1° gennaio 2024 sono stati raccolti in modo prospettico per la coorte di test. I dati dei pazienti raccolti includevano: immagini patologiche e testi dei referti di campioni di puntura del seno prima della chemioterapia neoadiuvante, immagini della risonanza magnetica mammaria e testi dei referti prima della chemioterapia neoadiuvante, referti patologici postoperatori e informazioni cliniche, ecc. È stato stabilito un modello linguistico di intelligenza artificiale basato sull’integrazione di dati multi-task e multi-modale per prevedere con precisione l’efficacia della chemioterapia neoadiuvante per il cancro al seno e la sua efficacia predittiva è stata testata da una coorte di validazione retrospettiva e da una coorte di test prospettici in doppio cieco. La coorte retrospettiva di questo studio è stata seguita per raccogliere dati clinici, imaging e referti di risonanza magnetica e referti di patologia chirurgica dei pazienti, ecc.. Quando i pazienti presentavano una recidiva della malattia, veniva registrato il tempo DFS dei pazienti, mentre quando i pazienti non presentavano recidiva della malattia veniva registrato l'ultimo tempo di follow-up. L’indagine sui dati di base è stata completata durante il ricovero di potenziali pazienti della coorte. Durante il follow-up sono state ottenute segnalazioni patologiche di tumori al seno rimossi chirurgicamente dopo chemioterapia neoadiuvante, nonché l'ora della recidiva della malattia e l'ora della morte delle pazienti. Durante il follow-up sono state raccolte informazioni cliniche come la risonanza magnetica e i referti. Follow-up fino alla fine dello studio di 2 anni.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

840

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

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Cina
        • Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

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

In questo studio saranno arruolate un totale di 840 persone, inclusi 300 pazienti trattati nel reparto nord del Sun Yat-sen Memorial Hospital dell'Università di Sun Yat-sen, 200 pazienti trattati nel reparto sud del Sun Yat-sen Memorial Hospital di Sun Yat-sen University, 170 pazienti curati in centri esterni. Raccolta prospettica di dati da 170 pazienti trattati al Sun Yat-sen Memorial Hospital.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Donne
  • Diagnosi patologica del carcinoma mammario invasivo non metastatico (stadio II-III)
  • Almeno 4 cicli di chemioterapia neoadiuvante
  • La chirurgia radicale è stata eseguita dopo chemioterapia neoadiuvante
  • Esistono immagini patologiche e referti di campioni di puntura del seno prima della chemioterapia neoadiuvante
  • 'Ci sono immagini MRI e referti di MRI al seno entro 2 settimane prima della chemioterapia neoadiuvante
  • Esistono cartelle cliniche standard

Criteri di esclusione:

  • Cancro al seno infiammatorio
  • Cancro al seno bilaterale
  • Cancro al seno in stadio IV di nuova diagnosi
  • Altri tumori non sono stati rimossi completamente o sono stati rimossi meno di 3 anni dopo l'intervento
  • Prima dell'intervento chirurgico era stato eseguito un trattamento diverso dalla terapia neoadiuvante

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
coorte di addestramento
I dati dei pazienti trattati nel North Ward del Sun Yat-sen Memorial Hospital dell'Università di Sun Yat-sen dal 1 gennaio 2002 al 31 agosto 2023 sono stati raccolti retrospettivamente per la coorte di formazione
gruppo di validazione interna
I dati dei pazienti trattati nel South Ward del Sun Yat-sen Memorial Hospital dell'Università di Sun Yat-sen dal 1 gennaio 2002 al 31 agosto 2023 sono stati raccolti retrospettivamente per la coorte di validazione interna
gruppo di validazione esterna
I dati sui pazienti trattati presso centri esterni tra il 1 gennaio 2002 e il 31 agosto 2023 sono stati raccolti retrospettivamente per la coorte di validazione esterna
coorte di prova
I dati sui pazienti ricoverati al Sun Yat-sen Memorial Hospital dell'Università di Sun Yat-sen dopo il 1 gennaio 2024 sono stati raccolti in modo prospettico per la coorte di test

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Capacità predittiva del modello per pCR dopo chemioterapia neoadiuvante in pazienti con cancro al seno
Lasso di tempo: 1 anno
la curva caratteristica operativa del ricevitore (curva ROC) è stata utilizzata per valutare l'efficienza predittiva del modello
1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Capacità predittiva del modello per la DFS dopo chemioterapia neoadiuvante in pazienti con cancro al seno
Lasso di tempo: 1 anno
la curva caratteristica operativa del ricevitore (curva ROC) è stata utilizzata per valutare l'efficienza predittiva del modello
1 anno

Altre misure di risultato

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Capacità predittiva del modello per la sensibilità ai farmaci chemioterapici neoadiuvanti nei pazienti con cancro al seno
Lasso di tempo: 1 anno
la curva caratteristica operativa del ricevitore (curva ROC) è stata utilizzata per valutare l'efficienza predittiva del modello
1 anno

Collaboratori e investigatori

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

Investigatori

  • Cattedra di studio: Yunfang Yu, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Direttore dello studio: Herui Yao, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Kai Chen, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Yan Nie, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Xiaohui Duan, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Jingjing Han, Master, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Yanchun Li, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Wei Ren, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Zifan He, Doctor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Luhui Mao, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Zebang Zhang, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Tang Li, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Zhenjun Huang, Bachelor, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
  • Investigatore principale: Wei Zhang, Doctor, First Affiliated Hospital of Jinan University

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 (Stimato)

1 agosto 2024

Completamento primario (Stimato)

1 giugno 2025

Completamento dello studio (Stimato)

31 gennaio 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

4 luglio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

15 luglio 2024

Primo Inserito (Effettivo)

19 luglio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

19 luglio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

15 luglio 2024

Ultimo verificato

1 luglio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • SYSKY-2024-276-01

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 .

Prove cliniche su Cancro al seno

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