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PET/CT画像に基づく肺癌の病理学的・遺伝学的サブタイプ分類のための階層型マルチモーダルAIフレームワーク

PET/CT画像に基づく肺癌の病理学的・遺伝学的サブタイピングのための階層型マルチモーダルAIフレームワーク

PET/CT画像および臨床情報(年齢、性別、喫煙歴、がんの家族歴、現病歴、およびいくつかの腫瘍バイオマーカーなど)を使用して、肺がんの病理学的および遺伝的サブタイピングのための階層型マルチモーダルAIフレームワークを確立した

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

マルチモーダルAIフレームワークは、階層的かつ正確な層別化プロセスを促進するために開発されました。 第1レベルでは、肺がんと診断された患者における小細胞肺がんと非小細胞肺がん(NSCLC)の正確な鑑別が行われます。 第2レベルでは、NSCLC患者をさらに腺がん、扁平上皮がん、その他の比較的稀なサブタイプに分類します。 第3レベルでは、肺腺がん患者で最も一般的に観察されるEGFR駆動遺伝子の変異状態を予測します。 全体のコホートは、トレーニングコホート(後ろ向き)、検証コホート(後ろ向き)、テストコホート(後ろ向き)、および前向きコホートに分けられました。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

5500

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510403
        • 募集
        • Guangdong Second Provincial General Hospital
        • コンタクト:
    • Hubei
      • Wuhan、Hubei、中国、430071
        • 募集
        • Zhongnan Hospital
        • コンタクト:
      • Wuhan、Hubei、中国、430030
        • 募集
        • Wuhan TongJi Hospital
        • コンタクト:
    • Jiangsu
      • Yangzhou、Jiangsu、中国、225001
        • 募集
        • Northern Jiangsu People's Hospital
        • コンタクト:
    • Liaoning
      • Shenyang、Liaoning、中国、110801
        • 募集
        • First Hospital of China Medical University
        • コンタクト:
    • Sichuan
      • Chengdu、Sichuan、中国、610041
        • 募集
        • West China Hospital
        • コンタクト:
    • Zhejiang
      • Hangzhou、Zhejiang、中国、310022
        • 募集
        • Zhejiang Cancer Hospital
        • コンタクト:
      • Hangzhou、Zhejiang、中国、310006
        • 募集
        • The First Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University
        • コンタクト:
      • Hangzhou、Zhejiang、中国、310009
        • 募集
        • Department of Nuclear Medicine and PET/CT Center, The Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

この研究の対象集団は、前治療として18F-FDG PET/CTを受けた肺がん患者です。 この研究は、PET/CTに基づく画像特徴と臨床変数と病理学的サブタイプとの関係を評価します。

説明

組み入れ基準:

  • 病理学的に確認された新規診断NSCLC
  • 年齢 ≥ 18歳
  • 治療前の18F-FDG PET/CTスキャンを実施
  • 過去に抗腫瘍治療を受けていない
  • 他の悪性腫瘍の既往歴がない

除外基準:

● FDG取り込みのない純粋すりガラス影

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
トレーニングコホート
すべての患者は治療前の18F-FDG PET/CTスキャンを受けました。
PETイメージング分析、データマイニング、およびAIモデル開発
検証コホート
すべての患者は、治療前に18F-FDG PET/CTスキャンを受けました。
PETイメージング分析、データマイニング、およびAIモデル開発
テストコホート
すべての患者は、治療前の18F-FDG PET/CTスキャンを受けました。
PETイメージング分析、データマイニング、およびAIモデル開発
前向きコホート
すべての患者は、治療前の18F-FDG PET/CTスキャンを受けました。
PETイメージング分析、データマイニング、およびAIモデル開発

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
時間枠
小細胞肺癌と非小細胞肺癌の正確な鑑別
時間枠:1年
1年

二次結果の測定

結果測定
時間枠
NSCLCの組織学的サブタイプ分類(腺癌、扁平上皮癌、その他のNSCLCサブタイプを含む)
時間枠:1年
1年

その他の成果指標

結果測定
時間枠
EGFR遺伝子変異状態の正確な同定
時間枠:1年
1年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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協力者

捜査官

  • 主任研究者:Hong Zhang、Department of Nuclear Medicine and PET/CT Center, The Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2024年8月1日

一次修了 (推定)

2027年8月1日

研究の完了 (推定)

2027年8月1日

試験登録日

最初に提出

2026年3月6日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年3月6日

最初の投稿 (実際)

2026年3月11日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年3月11日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年3月6日

最終確認日

2026年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2024-0689

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。