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- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06684418
Modello basato sull'intelligenza artificiale per la previsione delle metastasi linfonodali occulte e il miglioramento del processo decisionale clinico nel cancro polmonare non a piccole cellule
17 gennaio 2025 aggiornato da: Zhengfei Zhu, Fudan University
Modello basato sull'intelligenza artificiale per la previsione delle metastasi linfonodali occulte e il miglioramento del processo decisionale clinico nel cancro polmonare non a piccole cellule: uno studio osservazionale, prospettico, multicentrico
Questo studio osservazionale multicentrico a livello nazionale mira a sviluppare e convalidare un modello multimodale di intelligenza artificiale (AI) per rilevare metastasi linfonodali occulte nei pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) in stadio iniziale.
Nonostante i progressi nella stadiazione linfonodale, il 12,9%-39,3% dei casi di metastasi linfonodali occulte rimangono non rilevati prima dell'intervento, influenzando le decisioni terapeutiche.
Questo studio utilizzerà il deep learning per estrarre le caratteristiche di imaging delle metastasi occulte e combinarle con i dati clinici per costruire un modello di intelligenza artificiale per la previsione del rischio.
Questo studio fornirà approfondimenti sulla fattibilità del rilevamento delle metastasi occulte basato sull’intelligenza artificiale, supportando il processo decisionale clinico e rivelando potenzialmente i meccanismi biologici sottostanti delle metastasi linfonodali nel NSCLC.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
6000
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: Zhengfei Zhu, PhD
- Numero di telefono: +86-18017312901
- Email: fuscczzf@163.com
Luoghi di studio
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Shanghai, Cina
- Reclutamento
- Fudan University Shanghai Cancer Center
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Contatto:
- Zhengfei Zhu, PhD
- Numero di telefono: 18017312901
- Email: fuscczzf@163.com
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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 di probabilità
Popolazione di studio
NSCLC in stadio iniziale che riceve un trattamento curativo (chirurgia o SBRT).
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Carcinoma polmonare non a piccole cellule patologicamente confermato;
- Stadio clinico I (AJCC, 8a edizione, 2017);
- Età≥18 anni;
- Punteggio KPS≥70;
- Pazienti sottoposti a intervento chirurgico radicale primario per NSCLC o trattamento SBRT;
- Valutazione completa dell'imaging della lesione sistemica prima dell'intervento chirurgico radicale primario per NSCLC o del trattamento SBRT (Nota: le dimensioni del tumore ≥ 3 cm o il tumore localizzato centralmente richiedono PET/CT e/o stadiazione mediastinica invasiva);
- Pazienti disposti a collaborare al follow-up dopo intervento chirurgico radicale per NSCLC primario;
- consenso informato del paziente.
Criteri di esclusione:
- Scarsa qualità dell'imaging della tomografia computerizzata;
- L'imaging di base mostra noduli puri di vetro smerigliato (GGO);
- Epilessia incontrollata, malattia del sistema nervoso centrale o storia di disturbi mentali, che secondo il ricercatore interferiscono potenzialmente con la firma del modulo di consenso informato o influenzano la compliance del paziente.;
- Perdita al follow-up.
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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Coorte retrospettiva
Arruolando circa 5.000 pazienti con NSCLC in stadio iniziale da gennaio 2018 a giugno 2024 in 25 centri in Cina, i dati, comprese le scansioni TC del torace e i parametri clinicopatologici, verranno utilizzati per addestrare e convalidare il modello di intelligenza artificiale.
I pazienti saranno suddivisi in gruppi "ad alto rischio" e "a basso rischio" in base al punteggio di rischio del modello e verranno analizzati i benefici clinici di trattamenti come la dissezione linfonodale, la terapia adiuvante e la SBRT.
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Questo è uno studio osservazionale e i pazienti riceveranno un trattamento clinico di routine secondo le linee guida corrispondenti.
Raccoglieremo la TC del torace potenziata e i parametri clinicopatologici del paziente arruolato.
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Coorte potenziale
Arruolando 1.000 pazienti da novembre 2024 a ottobre 2025, questa coorte convaliderà in modo prospettico le prestazioni del modello di intelligenza artificiale ed esplorerà le basi biologiche delle metastasi analizzando i tessuti patologici, il sequenziamento dell'RNA e le caratteristiche del microambiente immunitario tumorale.
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Questo è uno studio osservazionale e i pazienti riceveranno un trattamento clinico di routine secondo le linee guida corrispondenti.
Raccoglieremo la TC del torace potenziata e i parametri clinicopatologici del paziente arruolato.
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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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Sopravvivenza libera da recidiva (RFS)
Lasso di tempo: 1 anno
|
Il tempo che intercorre tra il trattamento chirurgico o la SBRT e la recidiva della malattia o la morte.
I pazienti che non stavano ancora facendo progressi al momento dell'analisi avranno come data limite la data del loro ultimo contatto.
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1 anno
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Sopravvivenza complessiva (OS)
Lasso di tempo: 1 anno
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Il tempo che intercorre tra l'intervento chirurgico o la SBRT e la morte per qualsiasi causa.
Per i pazienti che sono ancora in vita al momento dell'analisi, la data dell'ultimo contatto verrà utilizzata come data limite.
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1 anno
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
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 dicembre 2024
Completamento primario (Stimato)
1 dicembre 2025
Completamento dello studio (Stimato)
30 giugno 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
11 novembre 2024
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
11 novembre 2024
Primo Inserito (Effettivo)
12 novembre 2024
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 marzo 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
17 gennaio 2025
Ultimo verificato
1 gennaio 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Processi patologici
- Neoplasie per sede
- Neoplasie
- Malattie delle vie respiratorie
- Malattie polmonari
- Neoplasie delle vie respiratorie
- Neoplasie toraciche
- Processi neoplastici
- Carcinoma, broncogeno
- Neoplasie bronchiali
- Neoplasie polmonari
- Metastasi neoplastica
- Carcinoma, polmone non a piccole cellule
- Metastasi linfatiche
Altri numeri di identificazione dello studio
- OLNM-AI
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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