교모세포종 치료 개선: 유사 진행과 진행 구분
일상적인 임상 데이터에 기계 학습 기술을 적용하여 유사 진행과 진행을 구분하여 교모세포종 치료 개선
교모세포종은 가장 공격적인 종류의 뇌암이며 다른 암보다 평균 20년 더 많은 수명을 잃습니다. 암이 다시 자라는지 확인하기 위해 수술 전과 치료 후 몇 개월마다 뇌의 MRI 이미지를 촬영합니다. 의사가 이러한 이미지에서 보는 것이 성장하는 암을 나타내는지 또는 치료의 부작용을 나타내는지 구분하기 어려울 수 있습니다. 암에 대한 치료 부작용의 출현의 유사성은 혼란스럽고 "가상 진행"(진정한 암 진행과 반대됨)으로 알려져 있습니다.
의사가 치료 부작용의 출현을 암 성장으로 착각하면 치료가 실패했다고 생각하고 환자의 치료를 너무 일찍 변경하거나 임상 시험에 투입할 수 있습니다. 이는 환자에게 완전한 치료가 제공되지 않을 수 있으며 일부 임상 시험의 결과를 신뢰할 수 없음을 의미합니다.
이 연구의 목적은 암이 다시 자라는 시기를 보다 정확하게 식별할 수 있도록 치료 과정에서 일상적으로 얻은 뇌의 MRI 이미지를 사용할 컴퓨터 프로그램을 의사에게 제공하는 것입니다.
연구 개요
상태
정황
상세 설명
pseudoprogression의 영향은 환자 치료 및 의료 연구에 중요합니다. 기존의 증거는 일상적인 MRI 이미지를 사용하여 생존을 예측하고 유사 진행과 진행을 구별하기 위해 지원 벡터 기계 및 딥 러닝 분류 모델을 사용하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. 조사관은 파라메트릭 응답 맵을 사용하여 일상적인 MRI 이미지에서 시간이 지남에 따라 신호 변화를 포착하고(자체가 개발한 최첨단 수술 후-수술 전 이미지 등록 방법을 통해) 이러한 분류기를 사용하여 유사 진행과 진행을 구별하기를 원합니다. 연구자들이 제안하는 연구는 유사 진행 문제에 대한 해결책을 제공하고 NHS 전반에 걸쳐 쉽고 효율적으로 구현되기 위해 필요합니다. 중요한 것은 이것이 고급 이미징 기술에 의존하지 않는다는 것입니다.
지난 24개월 동안 KCH에서 수집한 데이터에 따르면 주요 신경아교종 영상 센터에서도 환자의 66%만이 고급 영상(예: DSC-MRI)는 조영증강이 증가하는 시점, 즉 진행이 가능한 시점에 시행한다. 이 연구의 주요 목표는 분류기를 훈련시키기 위해 일상적인 임상 MRI 데이터를 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 분류기의 유용성이 높아질 것입니다. 일상적인 MRI 데이터는 모든 이미징 센터에서 수집할 수 있기 때문입니다. 따라서 새로운 분류기는 고급 이미징 기술에 의존할 수 있는 대체 분류기보다 훨씬 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
분류 모델의 초기 교육, 테스트 및 교차 검증은 공개적으로 액세스할 수 있는 이미징 아카이브 및 런던의 King's College Hospital(KCH)에서 얻은 교모세포종의 MRI 데이터를 사용하여 수행됩니다. 임상 검증을 위해 훈련된 모델은 전향적으로 모집된 환자의 MRI 데이터를 사용하여 테스트를 거칩니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Thomas C Booth, Dr
- 전화번호: 02078489568
- 이메일: thomas.booth@kcl.ac.uk
연구 연락처 백업
- 이름: Shuaib, MSc
- 이메일: haris.shuaib@kcl.ac.uk
연구 장소
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Brighton, 영국, BN2 5BE
- 모병
- Royal Sussex County Hospital, Brighton and Sussex University Hospitals NHS Trust
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수석 연구원:
- Ed Chandy
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Cardiff, 영국, CF14 2TL
- 모병
- Velindre Cancer Centre, Velindre University NHS Trust
-
수석 연구원:
- James Powell
-
Dundee, 영국, DD1 9SY
- 모병
- Ninewells Hospital and Medical School, NHS Tayside
-
수석 연구원:
- Avinash Kanodia
-
Hull, 영국, HU3 2KZ
- 모병
- Hull Royal Infirmary, Hull University Teaching Hospitals NHS Trust
-
수석 연구원:
- Chris Rowland Hill
-
Leeds, 영국, LS1 3EX
- 모병
- Leeds General Infirmary, The Leeds Teaching Hospitals NHS Trust
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수석 연구원:
- Ryan Mathew
-
London, 영국, W6 8RF
- 모병
- Charing Cross Hospital, Imperial College Healthcare NHS Trust
-
London, 영국, SE1 9RT
- 모병
- Guy's Hospital, Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust
-
수석 연구원:
- Haris Shuaib
-
London, 영국, SE5 9RS
- 모병
- King's College Hospital, King's College Hospital NHS Trust
-
London, 영국, WC1N 3BG
- 모병
- National Hospital for Neurology and Neurosurgery, University College London Hospitals NHS Foundation Trust
-
수석 연구원:
- Steffi Thust
-
Manchester, 영국, M20 4BX
- 모병
- The Christie Hospital, The Christie NHS Foundation Trust
-
수석 연구원:
- Sean Tenant
-
Newcastle, 영국, NE7 7DN
- 모병
- Newcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation Trust- Newcastle Freeman Hospital
-
수석 연구원:
- Joanne Lewis
-
Nottingham, 영국, NG7 2UH
- 모병
- Nottingham University Hospitals NHS Trust- City Hospital
-
Plymouth, 영국, PL6 8DH
- 모병
- University Hospitals Plymouth NHS Trust
-
수석 연구원:
- Mark Thurston
-
Preston, 영국, PR2 9HT
- 모병
- Lancashire Teaching Hospitals NHS Foundation Trust
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수석 연구원:
- Erica Beamount
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Sutton, 영국, SM2 5PT
- 모병
- The Royal Marsden Hospital, Royal Marsden NHS Foundation Trust
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수석 연구원:
- Liam Welsh
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-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 교모세포종 진단(세계보건기구 IV등급)
- 표준 Stupp 치료 요법을 받고 있는 환자
- 수술 전 스캔과 화학방사선 요법 후 적어도 한 번의 후속 스캔을 받았습니다.
제외 기준:
- 불충분한 임상 및 방사선학적 추적
- 환자의 치료가 중재적 시험에 모집되고 환자의 시험 치료에 대한 충분한 정보가 알려지지 않는 등 표준 Stupp 요법에서 크게 벗어납니다.
- Stupp 요법을 완료하기 전에 베바시주맙과 같은 혈관신생 억제제 치료를 받는 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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인공지능 모델의 정확도
기간: 최대 36개월
|
진양성과 진음성에 대한 민감도와 특이성의 혼동 행렬로 정의됩니다.
|
최대 36개월
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
인공지능 모델의 실패율
기간: 최대 36개월
|
테스트에서 결과를 제공할 수 없는 비율(예:
품질 저하 또는 데이터 누락으로 인해)
|
최대 36개월
|
공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Thomas Booth, King's College London
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 5.0 15/01/21
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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