AIベースのマルチモーダルデータを用いたEGFR変異肺がん患者における標的治療効果の予測
2025年12月16日 更新者：Xiaorong Dong、Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
AI駆動型マルチモーダルデータに基づくEGFR変異を有する肺癌患者の標的治療効果予測に関する後方視的解析研究
本研究の主な目的は、標的治療を受けるEGFR陽性非小細胞肺癌患者の予後予測におけるマルチモーダル画像情報およびモデルの価値を探求し、精密腫瘍治療および対応する治療法に適した集団を選択するための基盤を提供することです。
患者の症例データを遡及的に分析し、術前CT画像、H&E染色全スライドデジタル病理画像、ならびに術前または術後の遺伝子検査報告書から腫瘍および腫瘍周囲領域のラジオミクス特徴を抽出しました。
これらの特徴は、多次元病理学的特徴および遺伝子発現分布特性と組み合わせてマルチモーダル放射病理ゲノミクスモデルを構築し、標的治療を受ける肺癌患者に対してより精密な予後評価を提供します。
調査の概要
詳細な説明
本研究は観察研究であり、華中科技大学同済医学院附属協和病院において2021年1月から2024年12月までに根治手術を受けた、病期IB-IIIAの浸潤性肺腺癌と診断された500例の患者データを遡及的に組み入れることを目的としています。また、他の多施設からの合計1,000例の患者データも含まれます。
本研究は、病院の電子カルテシステムを通じて、対象者の人口統計学的特徴、病理学的所見、画像所見、遺伝子検査、および臨床的特徴に関する情報を収集・記録します。
患者の生存状況は、電話による追跡調査および家庭訪問を通じて取得されます。
腫瘍および腫瘍周囲領域の放射線学的特徴は、術前CT画像、H&E染色されたデジタル全スライド病理画像、および遺伝子検査報告書から抽出されます。
これらは、患者症例からの多次元病理学的特徴および遺伝子発現分布特性と組み合わせられ、画像、病理、人口統計学、遺伝学を統合したマルチオミクスモデルを構築し、肺癌患者に対する標的治療のより正確な予後評価を提供します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
1000
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：Xiaorong Dong, Dr
- メール：xiaorongdong@hust.edu.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Na Li, Dr
- 電話番号：02785726114
- メール：ln19931020@126.com
研究場所
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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国、430022
- Wuhan Union Hospital
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コンタクト：
- Na Li, Dr
- 電話番号：02785726114
- メール：ln19931020@126.com
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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
- 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
2021年1月から2024年12月までに根治手術を受けたEGFR変異を持つステージIB-IIIA浸潤性肺腺癌と診断された1000人の患者のデータを遡及的に含めました。
説明
選択基準：
- 年齢18〜80歳で、肺癌に対する根治手術（R0切除）を受ける患者；
- 術後病理学的病期がIB-IIIAで、病理学的に腺癌と確認された患者；
- EGFR遺伝子検査が陽性で、EGFR 19del/L858R変異を有する患者；
- 術後にEGFR-TKI標的補助療法を受ける患者；
- 完全かつ明確な術前画像データ、遺伝子検査報告書、および病理報告書が利用可能な患者。
除外基準：
- EGFR陰性の患者；
- 不完全な外科的切除（R1、R2）を受けた患者；
- 術後にEGFR-TKI標的療法を受けなかった患者；
- 再発または進行期の患者；
- 術前または術後のデータが不完全な患者；
- 術後30日以内に死亡した患者。
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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無病生存期間
時間枠：二年
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この研究のエンドポイントは、手術から初回再発または死亡までの時間間隔として定義され、24か月まで評価された無病生存期間（DFS）でした。
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二年
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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。
捜査官
- 主任研究者：Xiaorong Dong, Dr、Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
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
- Vaidya P, Bera K, Gupta A, Wang X, Corredor G, Fu P, Beig N, Prasanna P, Patil PD, Velu PD, Rajiah P, Gilkeson R, Feldman MD, Choi H, Velcheti V, Madabhushi A. CT derived radiomic score for predicting the added benefit of adjuvant chemotherapy following surgery in stage I, II resectable non-small cell lung cancer: a retrospective multicohort study for outcome prediction. Lancet Digit Health. 2020 Mar;2(3):e116-e128. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30002-9. Epub 2020 Feb 13.
- Chen M, Lu H, Copley SJ, Han Y, Logan A, Viola P, Cortellini A, Pinato DJ, Power D, Aboagye EO. A Novel Radiogenomics Biomarker for Predicting Treatment Response and Pneumotoxicity From Programmed Cell Death Protein or Ligand-1 Inhibition Immunotherapy in NSCLC. J Thorac Oncol. 2023 Jun;18(6):718-730. doi: 10.1016/j.jtho.2023.01.089. Epub 2023 Feb 10.
- Lin H, Hua J, Gong Z, Chen M, Qiu B, Wu Y, He W, Wang Y, Feng Z, Liang Y, Long W, Li R, Kuang Q, Chen Y, Lu J, Luo S, Zhao W, Yan L, Chen X, Shi Z, Xu Z, Mo Z, Liu E, Han C, Cui Y, Yang X, Chen X, Liu J, Pan X, Madabhushi A, Lu C, Liu Z. Multimodal radiopathological integration for prognosis and prediction of adjuvant chemotherapy benefit in resectable lung adenocarcinoma: A multicentre study. Cancer Lett. 2025 Apr 28;616:217557. doi: 10.1016/j.canlet.2025.217557. Epub 2025 Feb 13.
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 (推定)
2025年12月25日
一次修了 (推定)
2027年7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
2025年11月24日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年12月16日
最初の投稿 (実際)
2025年12月17日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年12月17日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年12月16日
最終確認日
2025年10月1日
詳しくは
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。