深層学習に基づいて上咽頭癌の化学放射線療法に伴う重篤な口腔粘膜炎を予測するための前向き観察研究
2024年1月4日 更新者：Fang-Yun Xie、Sun Yat-sen University
この観察研究の目的は、CNN ベースの DL 法を適用して IMRT 線量分布の 3 次元空間情報を抽出し、重篤な放射線療法および化学療法による口腔粘膜炎 (SRCOM) の発生確率を予測し、モデルに基づくモデルと比較することです。 SRCOM の予測精度を向上させるために線量測定、NTCP、またはドセオミクスを利用することにより、臨床計画設計を導き、OM の発生確率を低減し、重篤な合併症を予防し、上咽頭癌患者の生活の質を向上させる潜在的価値がある可能性があります。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
480
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
- 名前：Fang-Yun Xie, M.D.
- 電話番号：+8613902205880
- メール：xiefy@sysucc.org.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Pu-Yun OuYang, M.D.
- 電話番号：+8618565382769
- メール：ouyangpy@sysucc.org.cn
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 募集
- Sun Yat-sen University Cancer Center
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コンタクト：
- Fang-Yun Xie, professor
- 電話番号：+86-20-87342926
- メール：xiefy@sysucc.org.cn
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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
- 子
- 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
IMRTを受けている一次治療を受けたNPC患者
説明
包含基準:
- 初期診断、病理組織学的診断、病理型は非角化性癌（WHO病理分類による）。
- 最初の強度変調放射線療法 (強度変調放射線療法、IMRT)。
- 以前に放射線治療を受けていません。
除外基準:
- 再発性上咽頭癌の患者。
- 放射線治療計画を取得できません。
- 悪性腫瘍の既往歴;以前の放射線治療。
- 原発巣および子宮頸部転移巣に対しては外科的治療が行われている（診断治療を除く）。
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
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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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RTOG/EROTC 急性放射線反応スコア基準
時間枠：放射線療法による治療期間は平均 7 週間
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口腔粘膜の毒性記録 患者の反応は専門の訓練を受けた腫瘍専門医によって行われます
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放射線療法による治療期間は平均 7 週間
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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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捜査官
- 主任研究者：Fang-Yun Xie, M.D.、Sun Yat-sen University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Wolden SL, Chen WC, Pfister DG, Kraus DH, Berry SL, Zelefsky MJ. Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) for nasopharynx cancer: update of the Memorial Sloan-Kettering experience. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2006 Jan 1;64(1):57-62. doi: 10.1016/j.ijrobp.2005.03.057. Epub 2005 Jun 2.
- Li K, Yang L, Hu QY, Chen XZ, Chen M, Chen Y. Oral Mucosa Dose Parameters Predicting Grade >/=3 Acute Toxicity in Locally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma Patients Treated With Concurrent Intensity-Modulated Radiation Therapy and Chemotherapy: An Independent Validation Study Comparing Oral Cavity versus Mucosal Surface Contouring Techniques. Transl Oncol. 2017 Oct;10(5):752-759. doi: 10.1016/j.tranon.2017.06.011. Epub 2017 Jul 21.
- Elad S, Yarom N, Zadik Y, Kuten-Shorrer M, Sonis ST. The broadening scope of oral mucositis and oral ulcerative mucosal toxicities of anticancer therapies. CA Cancer J Clin. 2022 Jan;72(1):57-77. doi: 10.3322/caac.21704. Epub 2021 Oct 29.
- Soutome S, Yanamoto S, Nishii M, Kojima Y, Hasegawa T, Funahara M, Akashi M, Saito T, Umeda M. Risk factors for severe radiation-induced oral mucositis in patients with oral cancer. J Dent Sci. 2021 Oct;16(4):1241-1246. doi: 10.1016/j.jds.2021.01.009. Epub 2021 Feb 9.
- Li PJ, Li KX, Jin T, Lin HM, Fang JB, Yang SY, Shen W, Chen J, Zhang J, Chen XZ, Chen M, Chen YY. Predictive Model and Precaution for Oral Mucositis During Chemo-Radiotherapy in Nasopharyngeal Carcinoma Patients. Front Oncol. 2020 Nov 5;10:596822. doi: 10.3389/fonc.2020.596822. eCollection 2020.
- Gabrys HS, Buettner F, Sterzing F, Hauswald H, Bangert M. Design and Selection of Machine Learning Methods Using Radiomics and Dosiomics for Normal Tissue Complication Probability Modeling of Xerostomia. Front Oncol. 2018 Mar 5;8:35. doi: 10.3389/fonc.2018.00035. eCollection 2018.
- Zhen X, Chen J, Zhong Z, Hrycushko B, Zhou L, Jiang S, Albuquerque K, Gu X. Deep convolutional neural network with transfer learning for rectum toxicity prediction in cervical cancer radiotherapy: a feasibility study. Phys Med Biol. 2017 Oct 12;62(21):8246-8263. doi: 10.1088/1361-6560/aa8d09.
- Ibragimov B, Toesca D, Chang D, Yuan Y, Koong A, Xing L. Development of deep neural network for individualized hepatobiliary toxicity prediction after liver SBRT. Med Phys. 2018 Oct;45(10):4763-4774. doi: 10.1002/mp.13122. Epub 2018 Sep 10.
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)
2023年8月14日
一次修了 (推定)
2024年9月30日
研究の完了 (推定)
2024年12月30日
試験登録日
最初に提出
2023年9月4日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年9月11日
最初の投稿 (実際)
2023年9月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年1月5日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年1月4日
最終確認日
2024年1月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- B2022-420-Y01
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
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
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