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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

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

      • Shanghai, Cina
        • Reclutamento
        • Fudan University Shanghai Cancer Center
        • Contatto:

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
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.
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.
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.
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.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
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.
1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sopravvivenza complessiva (OS)
Lasso di tempo: 1 anno
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.
1 anno

Collaboratori e investigatori

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

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

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 NSCLC (carcinoma polmonare non a piccole cellule)

Prove cliniche su TC potenziata del torace

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