선행화학요법에 대한 위암 반응의 AI 예측
2023년 9월 26일 업데이트: Di Dong, Chinese Academy of Sciences
신보강 화학요법에 대한 위암 반응의 딥러닝 기반 예측
본 연구에서는 위암 환자에서 신보강 화학요법의 효능에 대한 딥러닝 기반 지능형 예측 모델을 개발하고자 합니다.
지능형 모델은 환자의 CT 영상 데이터, 생검 병리학 영상, 임상 정보를 활용해 신보강 항암치료 후 효능과 예후를 예측해 위암 환자의 맞춤형 치료 결정에 도움을 준다.
연구 개요
상세 설명
본 연구에서는 위암 환자의 신보강 항암치료 결과를 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하고자 합니다. 참가자의 CT 스캔, 생검 병리학 이미지 및 임상 프로필을 활용하는 이 모델은 신보강 화학요법 후의 효과와 후속 예후를 예측하여 참가자의 개별화된 치료 선택을 돕는 것을 목표로 합니다.
데이터 수집: 조사관은 여러 병원에서 1,800개의 회고 사례와 200개의 예상 사례로부터 데이터를 수집합니다. 회고적 데이터는 각각 모델을 훈련하고 검증하기 위해 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어집니다. 모델의 성능은 향후 예상 데이터 세트를 사용하여 평가됩니다.
임상 정보: 여기에는 참가자의 성별, 연령, 종양 표지자, 병기, 유형, 특정 치료 계획, 치료 전 및 치료 후 실험실 결과 등이 포함됩니다.
영상 데이터: 신보조 화학요법 전 1개월 이내에 촬영한 CT 영상 데이터(최소 정맥 단계 CT 영상 포함).
병리학 데이터: 치료 전 1개월 이내에 촬영한 헤마톡실린 및 에오신(HE)으로 염색된 위 종양 생검의 병리학 이미지.
TRG 등급: Ryan TRG 등급 시스템을 사용한 수술 샘플의 병리학 보고서를 기반으로 합니다.
예후 종점: 기록된 종점은 3년 무진행 생존(PFS) 및 5년 전체 생존(OS)입니다. 질병 이외의 요인으로 인한 사망은 모두 예후 분석에서 제외됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
200
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Di Dong, Ph.D.
- 전화번호: +86 13811833760
- 이메일: di.dong@ia.ac.cn
연구 장소
-
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Milan, 이탈리아
- 모병
- San Raffaele University Hospital, Italy
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연락하다:
- Francesco De Cobelli
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Beijing, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Peking University People's Hospital
-
연락하다:
- Yi Wang
-
Beijing, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Peking Union Medical College Hospital
-
연락하다:
- Zhenyu Jin
-
Beijing, 중국
- 모병
- Peking University Cancer Hospital & Institute
-
연락하다:
- Lei Tang
-
Beijing, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
-
연락하다:
- Xinming Zhao
-
Changsha, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Xiangya Hospital of Central South University
-
연락하다:
- Weihua Liao
-
Fuzhou, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Fujian cancer hospital
-
연락하다:
- Yangming Li
-
Fuzhou, 중국
- 모병
- Fujian Medical University Union Hospital
-
연락하다:
- Changming Huang
-
Guangzhou, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Nanfang Hospital of Southern Medical University
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연락하다:
- Guoxin Li
-
Guangzhou, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Affiliated Cancer Hospital & Institute of Guangzhou Medical University
-
연락하다:
- Shuzhong Cui
-
Guangzhou, 중국
- 아직 모집하지 않음
- First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
-
연락하다:
- Shenping Yu
-
Guangzhou, 중국
- 모병
- Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
-
연락하다:
- Xiaochun Meng
-
Kunming, 중국
- 모병
- Yunnan Cancer Hospital
-
연락하다:
- Zhenhui Li
-
Nanning, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Cancer Hospital of Guangxi Medical University
-
연락하다:
- Guanqiao Jin
-
Qingdao, 중국
- 아직 모집하지 않음
- The Affiliated Hospital of Qingdao University
-
연락하다:
- Hexiang Wang
-
Shanghai, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Ruijin Hospital
-
연락하다:
- Jun Zhang
-
Shenyang, 중국
- 아직 모집하지 않음
- First Hospital of China Medical University
-
연락하다:
- Zhenning Wang
-
Suzhou, 중국
- 아직 모집하지 않음
- The First Affiliated Hospital of Soochow University
-
연락하다:
- Jie Bao
-
Tianjin, 중국
- 아직 모집하지 않음
- Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital
-
연락하다:
- Zhaoxiang Ye
-
Zhengzhou, 중국
- 모병
- Henan Cancer Hospital
-
연락하다:
- Jing Li
-
Zhengzhou, 중국
- 모병
- The First Affiliated Hospital Of Zhengzhou University
-
연락하다:
- Jianbo Gao
-
Zhenjiang, 중국
- 모병
- Zhenjiang First People's Hospital
-
연락하다:
- Xiuhong Shan
-
-
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
연구 집단은 다양한 병원의 위암 환자로 구성됩니다.
참가자는 진행성 위암 진단을 받고 현재 신보강 화학요법 치료를 받고 있는 개인입니다.
연령, 구체적인 진단, 과거 치료 이력, 의료 영상 및 병리 영상의 명확성 등을 기준으로 선정됩니다.
설명
포함 기준:
- 18세 이상
- 미국 AJCC의 TNM 병기 결정 기준에 따라 병리학적으로 진행성 위암으로 진단되었습니다.
- 신보강 화학요법 이전에 체계적인 항암 치료를 받은 적이 없으며, 국소 진행이나 원격 전이로 인해 수술을 받은 적이 없습니다.
- 임상 지침에서 권장하는 대로 표준 신보강 화학요법을 받았으며 치료 세부 사항을 문서화했습니다.
- 신보강 치료 시작 전 1개월 이내에 엄격하게 촬영된 CT 영상 및 생검 병리 영상;
- 환자는 포괄적인 수술 전 임상 정보와 수술 후 TRG 등급을 보유하고 있습니다.
제외 기준:
- CT 또는 병리학 영상이 불분명하여 병변 평가가 불가능한 환자;
- 다른 종양이 동시에 진단된 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 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
신보조화학요법을 받고 있는 위암 환자
이 그룹은 진행성 위암 진단을 받은 참가자로 구성됩니다.
참가자는 임상 지침에서 권장하는 표준 신보강 화학 요법으로 치료를 받게 됩니다.
약물의 일반명, 제형, 복용량, 빈도 및 기간을 포함한 치료 세부 사항은 특정 요법에 따라 기록됩니다.
|
이 그룹의 참가자는 위암 진단을 받았으며 치료 요법의 일환으로 신보강 화학요법을 받을 예정입니다.
특정 화학요법 약물, 복용량 및 일정은 확립된 임상 지침과 참가자의 특정 상태에 따라 결정됩니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
AI 모델에 의한 TRG 예측을 위한 수신기 작동 특성 곡선(AUC) 아래 영역
기간: 이 개월
|
AUC는 신보강 화학요법 후 위암 환자의 TRG 등급을 예측하는 AI 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
AUC 1은 완벽한 예측을 나타내고, AUC 0.5는 예측이 우연보다 나을 것이 없음을 나타냅니다.
|
이 개월
|
|
AI 모델을 통한 TRG 예측의 정확성
기간: 이 개월
|
정확도는 모든 예측 중에서 AI 모델이 수행한 참양성 및 참음성 예측의 비율을 측정합니다.
이는 환자를 각각의 TRG 등급으로 올바르게 분류하는 모델의 기능을 나타냅니다.
|
이 개월
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
3년 후 무진행 생존율(PFS)
기간: 삼 년
|
환자 확인 날짜부터 종양 진행 날짜 또는 환자 사망 날짜 중 먼저 발생하는 날짜까지의 기간입니다.
|
삼 년
|
|
5년 전체 생존율(OS)
기간: 오년
|
환자 확인일부터 환자 사망일까지의 기간입니다.
|
오년
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 연구 책임자: Yali Zang, Ph.D., Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
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)
2023년 9월 10일
기본 완료 (추정된)
2024년 8월 31일
연구 완료 (추정된)
2029년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 8월 13일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 9월 6일
처음 게시됨 (실제)
2023년 9월 13일
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
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- CASMI004
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
개별 참가자 데이터(IPD)는 요청 시 다른 연구자에게 제공될 수 있습니다.
관심 있는 연구자는 합리적인 연구 제안과 데이터 활용 신청서를 제시해야 합니다.
본 연구에 참여하는 모든 단위는 제안과 신청서를 검토하고 평가하여 데이터 공유 여부를 결정합니다.
IPD 공유 기간
데이터는 연구 완료 후 1년 후에 제공되며 5년 동안 계속 제공됩니다.
IPD 공유 액세스 기준
관심 있는 연구자는 검토를 위해 상세한 연구 제안서와 데이터 사용 신청서를 제출해야 합니다.
본 연구에 참여하는 모든 단위는 데이터 접근 자격을 결정하기 위해 신청서를 평가할 것입니다.
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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