유방암에서 감시 림프절 전이의 혈청 및 조직 대사 산물 기반 예측
2023년 9월 26일 업데이트: Shantou Central Hospital
유방암은 전 세계적으로 여성의 이환율과 사망률이 가장 높은 악성 종양입니다.
액와 림프절의 정확한 병기는 전이성 평가 및 유방암 환자의 치료 양식에 관한 결정에 중요합니다.
전초림프절 생검을 시행한 환자 중 약 70%가 병리학적 음성 소견을 보였고, 이들 환자의 70%는 불필요한 수술을 받았다.
현재 영상 및 병리학적 진단은 유방암에서 림프절 전이의 주요 척도입니다.
그러나 한계는 남아 있었습니다.
딥 러닝, 기계 학습 알고리즘을 포함한 인공 지능은 특히 방사선과 및 병리학 기반 진단에서 기계 기반 수집, 학습 및 이전 정보 처리를 통해 보다 정확한 예측이 가능한 기술로 등장했습니다.
정밀의료 개념의 강화와 비침습적 기술의 발전에 따라 인공지능 기술을 활용하여 영상 및 병리정보를 결합한 감시림프절 전이 진단을 위한 혈청 및 조직 기반 예측 모델을 개발하여 유방암 환자의 림프절 전이 모니터링 및 조기 개입을 위한 구체적이고 효율적이며 비침습적인 생물학적 지표.
따라서 발견 코호트와 모델링 코호트를 포함하여 전초 림프절 생검을 받는 초기 유방암 환자의 혈청 샘플을 후향적으로 포함합니다.
대사산물은 발견 코호트에서 검출되고 스크리닝된 다음 모델링 코호트에서 표적 검출을 위한 표적 대사산물로 선별되었습니다.
수술 전 영상 및 병리학적 정보와 결합하여 혈청 대사 산물에 기반한 유방암 전초 림프절 전이의 예측 모델이 확립될 것입니다.
그 후, 다기관 유방암 환자는 우리 모델의 정확성과 안정성을 검증하기 위해 전향적으로 포함할 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
2400
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Xiaorong Lin, Dr.
- 전화번호: 13790891600
- 이메일: clarelynn_lin@163.com
연구 장소
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Guangdong
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Shantou, Guangdong, 중국
- 모병
- Shantou Central Hospital
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연락하다:
- Xiaorong Lin, Dr.
- 전화번호: 13790891600
- 이메일: clarelynn_lin@163.com
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
후향적 코호트: 이 연구는 초기 유방암 환자 724명의 데이터를 후향적으로 수집했습니다.
예상 코호트: 예측 모델의 정확도가 96%에 달할 것으로 예상했으며 예상 탈락률은 10%였습니다. 전향적 코호트에 최소 586개의 유방암을 포함해야 했습니다. 따라서 우리는 586명의 유방암 환자의 혈청 샘플을 전향적으로 등록하여 대사산물의 양을 감지하고 이들 환자로부터 방사선학적 및 병리학적 정보를 수집하여 다음 분석을 할 계획입니다.
설명
포함 기준: 병리학적으로 확인된 유방암 환자; 화학 요법 또는 내분비 요법을 포함하는 수술 전 요법 및 원격 전이 없음; 센티넬 림프절 생검으로 유방 절제술 또는 유방 보존 수술을 받았습니다. 수술 전 말초 혈액 샘플 제공에 동의하고 질병의 수술 전 및 수술 후 평가를 위한 영상, 병리학적 및 추적 데이터에 접근할 수 있는 환자.
제외 기준: 이전 신보강 요법; 진단 당시 원격 전이의 존재; 유방암 이외의 원발성 악성종양; 양측성 유방암 또는 이전의 반대쪽 유방암; 센티넬 림프절 생검 없이 유방암에 대해 수정된 근치 수술을 받거나; 병리학적 데이터 및 후속 데이터가 불완전한 경우; 임산부; 연구자에 의해 연구에 포함될 자격이 없다고 결정된 다른 환자.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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코호트 발견
발견 코호트는 대사 차이의 발견 및 스크리닝에 사용되었습니다.
감시림프절 전이가 있거나 없는 유방암 환자를 의미하는 SLN+ 그룹과 SLN- 그룹의 두 그룹이 포함되었습니다.
이 환자 코호트에서 혈청 및 조직 대사산물의 풍부함과 분포가 관찰될 것입니다.
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모델링 코호트
모델링 코호트는 표적 대사체 검출을 위해 포함된 환자 코호트를 나타냅니다.
SLN+ 그룹과 SLN- 그룹의 두 그룹이 포함되었습니다.
이 환자 코호트에서 표적 대사물의 풍부함과 분포가 감지되고 이 코호트의 데이터를 사용하여 예측 모델이 설정됩니다.
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검증 코호트
검증 코호트는 모델링 단계에서 수립한 예측 모델을 검증하기 위해 포함된 환자 코호트를 의미한다.
검증 코호트의 환자는 여러 병원에서 등록됩니다.
또한 SLN+ 그룹과 SLN- 그룹을 포함합니다.
이 환자 코호트에서 표적 대사물의 풍부함과 분포가 감지되고 예측 모델의 정확성과 안정성이 이 코호트에서 검증될 것입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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대사 차이 감지
기간: 2021년 1월 01일부터 2021년 12월 31일까지
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센티넬 림프절 전이가 있거나 없는 유방암 환자의 혈청 대사산물 차이를 분석하고 잠재적인 생물학적 지표를 찾았습니다.
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2021년 1월 01일부터 2021년 12월 31일까지
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예측 모델 수립
기간: 2022년 1월 01일부터 2022년 12월 31일까지
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수술 전 영상 및 병리학적 정보와 결합하여 유방암에서 감시림프절 전이의 예측 모델은 대사 차이를 기반으로 확립될 것입니다.
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2022년 1월 01일부터 2022년 12월 31일까지
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예측 모델 검증
기간: 2023년 1월 01일부터 2023년 12월 31일까지
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더 큰 코호트에서 모델의 안정성과 정확성을 확인하고 임상 번역을 촉진합니다.
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2023년 1월 01일부터 2023년 12월 31일까지
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 연구 책임자: Xiaorong Lin, Dr., Shantou Central Hospital
- 수석 연구원: Hai Hu, Pro., Zhejiang Cancer Hospital
- 수석 연구원: Zhiyong Wu, Dr., Shantou Central Hospital
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
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- Xu Y, Su GH, Ma D, Xiao Y, Shao ZM, Jiang YZ. Technological advances in cancer immunity: from immunogenomics to single-cell analysis and artificial intelligence. Signal Transduct Target Ther. 2021 Aug 20;6(1):312. doi: 10.1038/s41392-021-00729-7.
- Zhou H, Zhu L, Song J, Wang G, Li P, Li W, Luo P, Sun X, Wu J, Liu Y, Zhu S, Zhang Y. Liquid biopsy at the frontier of detection, prognosis and progression monitoring in colorectal cancer. Mol Cancer. 2022 Mar 25;21(1):86. doi: 10.1186/s12943-022-01556-2.
- Richard V, Davey MG, Annuk H, Miller N, Kerin MJ. The double agents in liquid biopsy: promoter and informant biomarkers of early metastases in breast cancer. Mol Cancer. 2022 Apr 4;21(1):95. doi: 10.1186/s12943-022-01506-y.
- Chayakulkheeree J, Pungrassami D, Prueksadee J. Performance of breast magnetic resonance imaging in axillary nodal staging in newly diagnosed breast cancer patients. Pol J Radiol. 2019 Oct 18;84:e413-e418. doi: 10.5114/pjr.2019.89690. eCollection 2019.
- Alimirzaie S, Bagherzadeh M, Akbari MR. Liquid biopsy in breast cancer: A comprehensive review. Clin Genet. 2019 Jun;95(6):643-660. doi: 10.1111/cge.13514. Epub 2019 Feb 27.
- Isaksen JL, Baumert M, Hermans ANL, Maleckar M, Linz D. Artificial intelligence for the detection, prediction, and management of atrial fibrillation. Herzschrittmacherther Elektrophysiol. 2022 Mar;33(1):34-41. doi: 10.1007/s00399-022-00839-x. Epub 2022 Feb 11.
- Bi WL, Hosny A, Schabath MB, Giger ML, Birkbak NJ, Mehrtash A, Allison T, Arnaout O, Abbosh C, Dunn IF, Mak RH, Tamimi RM, Tempany CM, Swanton C, Hoffmann U, Schwartz LH, Gillies RJ, Huang RY, Aerts HJWL. Artificial intelligence in cancer imaging: Clinical challenges and applications. CA Cancer J Clin. 2019 Mar;69(2):127-157. doi: 10.3322/caac.21552. Epub 2019 Feb 5.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2021년 1월 1일
기본 완료 (추정된)
2023년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2026년 8월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 8월 14일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 8월 14일
처음 게시됨 (실제)
2023년 8월 21일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 9월 28일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 9월 26일
마지막으로 확인됨
2023년 9월 1일
추가 정보
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