Modello di apprendimento profondo basato sulla spettroscopia Raman per la diagnosi precoce precoce del pan-cancro
Un nuovo metodo basato sulla spettroscopia Raman per la diagnosi precoce dei pannelli supportata da Deep Learning: uno studio prospettico, a braccio singolo, multicentrico
L'obiettivo di questo studio osservazionale è esplorare se un approccio assistito da apprendimento profondo a base di Raman può essere utilizzato per sviluppare un metodo efficace per lo screening precoce del pannello. Lo studio include sia individui sani che pazienti a rischio di cancro e pazienti con tumori diagnosticati. La domanda principale a cui mira a rispondere è:
- Valutare l'accuratezza e la specificità del modello di apprendimento profondo per identificare le caratteristiche specifiche del cancro nei dati spettrali Raman e se questo metodo può classificare accuratamente i pazienti in base al rischio.
- Determina quale modello è più adattabile per lo spettro Raman
- Dare l'analisi interpretabile per la diagnosi generata dal modello che i partecipanti sono già diagnosticati e follow-up per determinare il tipo di cancro.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
- Cancro esofageo
- Condizioni precancerose
- Pancreatite
- Ulcera gastrica
- Fisiologia normale
- Screening del cancro
- Tumori gastrici
- Cancro colorettale (CRC)
- Esofagite
- Diagnosi del cancro
- Cirrosi, Fegato
- Cancro al fegato, adulto
- Cancro al pancreas, adulto
- Adenoma colon polipo
- Spettroscopia Raman
- Tumori maligni
- Modello di apprendimento profondo
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Questo studio mira a esplorare l'uso di modelli di apprendimento profondo per la classificazione dei pazienti in base all'analisi della spettroscopia Raman dei campioni di siero nel sangue, distinguendo tra individui in condizioni fisiologiche e pazienti con vari tipi di tumori maligni. Lo studio viene condotto attraverso una collaborazione multicentrica, in cui i campioni di sangue vengono raccolti da partecipanti sani e pazienti i cui istopatologici diagnosticati in condizioni precancerose e tumori maligni primari.
Tutti i campioni di sangue vengono raccolti dagli esami del sangue clinici di routine dei pazienti condotti durante il ricovero in ospedale o altre valutazioni mediche necessarie. Il siero viene estratto e sottoposto all'analisi della spettroscopia Raman. I dati spettrali subiscono una rigorosa pipeline di preelaborazione, che include il ricampionamento dell'allineamento per standardizzare i dati, la rimozione di base per eliminare le variazioni indesiderate e la normalizzazione per garantire l'uniformità in tutti i campioni. Garantire che i dati siano in forma ottimale per la formazione del modello di apprendimento profondo.
Vengono quindi impiegati vari modelli di apprendimento profondo per analizzare gli spettri Raman elaborati e sviluppare un sistema di classificazione in grado di distinguere tra i controlli di pan-cancro e sani. Il set di dati preelaborato è stato suddiviso in tre sottoinsiemi per la formazione del modello e la valutazione delle prestazioni: 80% per la formazione, 10% per la convalida e il 10% per i test. I set di dati vengono applicati alla formazione del modello al fine di ottenere modelli di identificazione nei dati spettrali correlati alla presenza di tumori specifici o a uno stato sano per ottenere una diagnosi classificata.
Per migliorare l'interpretazione dei modelli di apprendimento profondo, la grad-cam (mappatura di attivazione della classe ponderata per gradiente) viene utilizzata per visualizzare il processo decisionale dei modelli. Consentendo l'identificazione delle regioni degli spettri Raman che sono più influenti nella decisione di classificazione del modello, fornendo una comprensione trasparente di come il modello si differenzia tra le varie classi.
In definitiva, questo studio mira a dimostrare il potenziale della spettroscopia Raman combinata con le tecniche di apprendimento profondo per offrire un metodo non invasivo, accurato e interpretabile per la rilevazione e la classificazione del cancro, con implicazioni per la diagnosi precoce e le strategie di trattamento personalizzate.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Jiasheng Xu, MD
- Numero di telefono: +86 18720996980
- Email: 1821286450@qq.com
Luoghi di studio
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Jiangxi
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Nanchang, Jiangxi, Cina, 330006
- Reclutamento
- The First Affiliated Hospital to Nanchang University
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Contatto:
- Yuhuan Jiang
- Numero di telefono: +86 18720998212
- Email: 18166043076@163.com
-
Nanchang, Jiangxi, Cina, 330008
- Reclutamento
- The Second Affiliated Hospital to Nanchang University
-
Contatto:
- Xiaozhong Wang
- Numero di telefono: +86 0791-86300410
- Email: xiaozhongwangncu@163.com
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Cina, 200040
- Reclutamento
- Huashan Hospital Affiliated to Fudan University
-
Contatto:
- Ming Guan
- Numero di telefono: +86 19901643902
- Email: guanming88@yahoo.com
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, Cina, 310009
- Reclutamento
- The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine
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Contatto:
- Kefeng Ding
- Numero di telefono: +86 13906504783
- Email: dingkefeng@zju.edu.cn
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Diagnosi istopatologica di tumori maligni, tra cui carcinoma del colon -retto, carcinoma gastrico, carcinoma epatico, carcinoma pancreatico e carcinoma esofageo.
- Pazienti in condizioni fisiologiche normali senza tumori maligni o lesioni precancerose.
- Pazienti con tumore maligno senza ricevere interventi, tra cui chemioterapia, chirurgia, radioterapia, immunoterapia o altri trattamenti antitumorali.
- Pazienti con diagnosi istopatologica di eventuali lesioni precancerose o malattia non maligna.
Criteri di esclusione:
- Pazienti con tumori di metastasi o nella condizione di due o più tipi di tumori maligni allo stesso tempo
- Pazienti di trattamento post-cancro.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Fisiologia normale
Pazienti senza tumori o lesioni precancerose
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Cancro del colon -retto
Pazienti con diagnosi di carcinoma del colon-retto (pre-intervento)
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Cancro gastrico
Pazienti con diagnosi di carcinoma gastrico (pre-intervento)
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Cancro epatico
Pazienti con diagnosi di carcinoma epatico (pre-intervento)
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Esofageo
Pazienti con diagnosi di carcinoma esofageo (pre-intervento)
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Tumore del pancreas
Pazienti con diagnosi di carcinoma del pancreas (pre-intervento)
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Ulcera gastrica
Pazienti con ulcere gastriche senza cancro
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Adenoma del colon -retto
Pazienti con adenoma del colon -retto senza cancro
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Cirrosi epatica
Pazienti con cirrosi epatica senza cancro
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Pancreatite
Pazienti con pancreatite senza cancro
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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Esofagite
Pazienti con esofagite senza cancro
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Tutti i campioni di sangue dei pazienti partecipanti sono stati ottenuti da esami del sangue clinici di routine condotti durante il ricovero ospedaliero o altre valutazioni mediche necessarie, seguite dall'estrazione sierica.
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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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Un modello di apprendimento profondo per la classificazione del pannello ad alta precisione
Lasso di tempo: Dall'iscrizione ai pazienti al completamento della costruzione del modello, dovrebbe essere finalizzato entro due mesi dalla raccolta dei dati.
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Stabilire modelli di apprendimento profondo con elevata specificità e sensibilità per la classificazione del pannello, in grado di distinguere diversi tipi di pan-cancro (distinguere tra pazienti in condizioni fisiologiche, lesione precancerosa e tumore maligno) basato sulla spettroscopia Raman.
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Dall'iscrizione ai pazienti al completamento della costruzione del modello, dovrebbe essere finalizzato entro due mesi dalla raccolta dei dati.
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Caratteristiche del cambio Raman per l'interpretazione e la visualizzazione delle decisioni del modello
Lasso di tempo: Dalla fine della costruzione del modello alla fine dell'analisi interpretabile del modello - previsto 2 mesi dopo la costruzione del modello
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Esecuzione di analisi interpretabili della diagnosi derivata dal risultato primario usando Grad-CAM per visualizzare e illustrare il processo decisionale del modello.
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Dalla fine della costruzione del modello alla fine dell'analisi interpretabile del modello - previsto 2 mesi dopo la costruzione del modello
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Cattedra di studio: Kefeng Ding, MD, Department of Colorectal Surgery, The Second Hospital of Zhejiang University School of Medicine
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie del sistema endocrino
- Processi patologici
- Neoplasie per sede
- Malattie intestinali
- Neoplasie per tipo istologico
- Neoplasie gastrointestinali
- Neoplasie dell'apparato digerente
- Malattie dell'apparato digerente
- Malattie gastrointestinali
- Malattie dello stomaco
- Neoplasie intestinali
- Malattie del retto
- Neoplasie delle ghiandole endocrine
- Neoplasie della testa e del collo
- Malattie pancreatiche
- Malattie del fegato
- Neoplasie, ghiandolari ed epiteliali
- Adenocarcinoma
- Neoplasie del fegato
- Malattie del colon
- Malattie esofagee
- Gastroenterite
- Carcinoma
- Malattie duodenali
- Ulcera peptica
- Neoplasie
- Neoplasie allo stomaco
- Pancreatite
- Carcinoma, epatocellulare
- Neoplasie colorettali
- Neoplasie esofagee
- Patologia
- Neoplasie pancreatiche
- Fibrosi
- Cirrosi epatica
- Adenoma
- Esofagite
- Ulcera allo stomaco
- Condizioni precancerose
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2024-1060
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