非小細胞肺がんにおける縦隔ステーション IV リンパ節転移の予測
CTラジオミクスに基づく非小細胞肺癌における縦隔グループIVリンパ節転移の予測モデル
調査の概要
詳細な説明
背景: 肺がんは、世界で最も罹患率と死亡率が高い悪性腫瘍の 1 つです。 非小細胞肺癌 (NSCLC) は肺癌の約 85% を占め、その 5 年生存率は約 19% です。 縦隔リンパ節転移は、非小細胞肺癌 (NSCLC) における一般的な転移経路であり、その発生はリンパ排液パターンと密接に関連しています。 肺葉腫瘍が異なれば、リンパの流れのパターンも異なります。 縦隔リンパ節の 4 番目と 7 番目のステーションがリンパ節転移の発生率が高い領域であることが多くの研究で示されています。 特に、ステーション 4 のリンパ節転移は患者の転帰の不良と関連していました。 全身リンパ節郭清には通常、ステーション 7 を含む少なくとも 3 セットの縦隔リンパ節が含まれますが、ステーション 4 の郭清には統一されたプロトコルはありません。 この状況は、肺がん患者の病期および予後の評価に悪影響を及ぼします。 CT検査は縦隔リンパ節の状態を評価する重要なツールですが、精度は高くありません。 新しい CT ラジオミクスは、リンパ節転移の診断精度において大きな応用の可能性を示しています。 ラジオミクスを使用してステーションリンパ節を評価することは、リンパ節転移の診断の精度を向上させるのに役立ち、リンパ節郭清の範囲を決定するためのより科学的な根拠を提供することも期待されます。
目的: CT イメージングによって第 4 縦隔グループのリンパ節転移を予測し、病理学的ゴールド スタンダードと比較することでリンパ節郭清の範囲と段階の決定に役立てます。
研究デザイン:2017年から2024年3月までに斉魯病院心臓胸部外科に入院した新たに診断された非小細胞肺がん患者の臨床および病理学的データが遡及的に収集された。 150 人の患者の臨床病理学的データと画像データが収集される予定です。 包含基準には、初診時に第4グループのリンパ節の病理学的検査および手術前2週間以内に強化CTスキャンを受けた患者が含まれた。 登録されたすべての患者についてリンパ節の関心領域 (ROI) がスケッチされ、すべてのリンパ節が転移性グループと非転移性グループに分けられました。 研究の目的は、これらの患者の画像データを分析し、臨床的因子:年齢、肺葉、性別、画像徴候など、および病理学的因子:病理学的タイプ、組織学的タイプ、等 さらに、各リンパ節の短径を測定して、さまざまな短径基準に基づいて転移率を決定しました。 機械学習技術を利用して予測モデルを構築します。 モデルの目的は、転移のあるリンパ節と転移のないリンパ節の 4 番目のグループの特徴を特定し、抽出することでした。 最終的な病理学的結果と注意深く比較することにより、研究者らはリンパ節転移の状態を予測する際のモデルの精度と有効性を評価します。 このモデルはリンパ節転移のリスクを定量化し、医師がより個別化された治療計画を立てるのに役立ちます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Yanru Kang, postgraduate
- 電話番号:18334864091
- メール:2083884573@qq.com
研究場所
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Shandong
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Jinan、Shandong、中国、250063
- 募集
- Qilu Hospital of Shandong University
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コンタクト:
- Kang yanru, graduate student
- 電話番号:18334864091
- メール:2083884573@qq.com
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参加基準
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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 胸部外科にて外科的切除および系統的リンパ節郭清が行われ、術後の病理所見はNSCLCであることが確認され、完全な病理診断データが保存されていた。
- 胸部CT増強スキャンは手術前2週間以内に完了している
- 画質は分析基準を満たしており、臨床データは完全です。
- ステーション 4 で転移性または非転移性が病理学的に確認されたリンパ節が選択されました
除外基準:
- 術前化学放射線療法またはその他の治療
- 遠隔転移または他の悪性腫瘍が存在する
- 不完全な臨床データまたは画像アーティファクト
- ステーション 4 では転移性または非転移性リンパ節は見つかりませんでした。
研究計画
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 |
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コントロール
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このモデルは、機械学習アルゴリズムを採用して、非小細胞肺がん患者の CT 画像データを分析します。
これは、縦隔の第 4 グループのリンパ節のサイズ、形状、辺縁、密度などの特徴の特定と評価に焦点を当てています。
このモデルは、リンパ節転移に関連する特徴を抽出することにより、医師がより正確な診断を下すのに役立ちます。
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場合
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このモデルは、機械学習アルゴリズムを採用して、非小細胞肺がん患者の CT 画像データを分析します。
これは、縦隔の第 4 グループのリンパ節のサイズ、形状、辺縁、密度などの特徴の特定と評価に焦点を当てています。
このモデルは、リンパ節転移に関連する特徴を抽出することにより、医師がより正確な診断を下すのに役立ちます。
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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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曲線下面積(AUC)
時間枠:2025年6月
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リンパ節転移を予測するモデルの能力と臨床的実用性を評価する
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2025年6月
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受信機オペレータ特性曲線(ROC)
時間枠:2025年6月
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異なる閾値における異なるモデルの感度と特異度
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2025年6月
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Siegel RL, Miller KD, Wagle NS, Jemal A. Cancer statistics, 2023. CA Cancer J Clin. 2023 Jan;73(1):17-48. doi: 10.3322/caac.21763.
- Takano N, Ariyasu R, Koyama J, Sonoda T, Saiki M, Kawashima Y, Oguri T, Hisakane K, Uchibori K, Nishikawa S, Kitazono S, Yanagitani N, Ohyanagi F, Horiike A, Gemma A, Nishio M. Improvement in the survival of patients with stage IV non-small-cell lung cancer: Experience in a single institutional 1995-2017. Lung Cancer. 2019 May;131:69-77. doi: 10.1016/j.lungcan.2019.03.008. Epub 2019 Mar 21.
- Zhou D, Yue D, Zhang Z, Tian P, Feng Y, Liu Z, Zhang B, Wang M, Zhao X, Wang C. Prognostic significance of 4R lymph node dissection in patients with right primary non-small cell lung cancer. World J Surg Oncol. 2022 Jul 1;20(1):222. doi: 10.1186/s12957-022-02689-w.
- Shamji FM, Beauchamp G, Sekhon HJS. The Lymphatic Spread of Lung Cancer: An Investigation of the Anatomy of the Lymphatic Drainage of the Lungs and Preoperative Mediastinal Staging. Thorac Surg Clin. 2021 Nov;31(4):429-440. doi: 10.1016/j.thorsurg.2021.07.005.
- Hanaoka J, Yoden M, Okamoto K, Kaku R, Ohshio Y. Mediastinal lymph node evaluation, especially at station 4L, in left upper lobe lung cancer. J Thorac Dis. 2022 Sep;14(9):3321-3334. doi: 10.21037/jtd-22-537.
- Mascalchi M, Zompatori M. Mediastinal Lymphadenopathy in Lung Cancer Screening: A Red Flag. Radiology. 2022 Mar;302(3):695-696. doi: 10.1148/radiol.212501. Epub 2021 Nov 23. No abstract available.
- Yoshida Y, Saeki N, Yotsukura M, Nakagawa K, Watanabe H, Yatabe Y, Watanabe SI. Visualization of patterns of lymph node metastases in non-small cell lung cancer using network analysis. JTCVS Open. 2022 Oct 13;12:410-425. doi: 10.1016/j.xjon.2022.10.003. eCollection 2022 Dec.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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