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유방 엽상종양의 정확한 진단 및 예후를 위한 AI 지원 시스템

2024년 2월 22일 업데이트: nieyan, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

유방 엽상종양의 정밀진단 및 예후를 위한 인공지능 기반 시스템 개발

유방 엽상 종양(PT)은 전체 유방 종양의 1~3%를 차지하는 희귀한 섬유상피 종양으로, WHO에서는 종양 경계, 간질 세포질, 간질 이형성 등의 조직병리학적 특징을 기준으로 양성, 경계선, 악성으로 분류합니다. , 유사분열 활동 및 간질 과증식. 악성 PT는 18~25%를 차지하며 높은 국소 재발률(최대 65%)과 원격 전이율(16~25%)을 나타냅니다. 양성 PT는 여러 번 재발한 후 악성 종양으로 진행될 수 있습니다. 따라서 조기의 정확한 진단과 치료 목표 식별은 결과와 생존율을 향상시키는 데 중요합니다.

최근 인공지능(AI)을 의료 진단에 적용하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. AI는 임상 정보, 조직병리학적 이미지, 다중 오믹스 데이터를 통합해 병리 및 임상 진단, 예후 예측, 분자 프로파일링을 지원할 수 있습니다. AI는 대장암, 유방암 등 다양한 암 진단을 포함해 다양한 분야에서 유망한 결과를 보여왔습니다. 암, 전립선암. 그러나 PT는 유방암과 진단 및 치료 접근 방식이 다릅니다. 따라서 개인맞춤의학에서는 PT의 정확한 진단과 예후평가를 위한 AI 기반 시스템의 구축이 매우 중요하다.

Nie Yan 박사가 이끄는 연구팀은 광둥성에서 심지어 전국적으로도 PT 연구를 전문으로 하는 소수의 팀 중 하나입니다. 연구팀은 PT의 악성 진행, 전이 메커니즘, 분자 표지에 대한 연구를 수행해 왔습니다. 연구팀은 섬유아세포에서 근섬유아세포로의 분화와 같은 주요 메커니즘과 이러한 분화를 촉진하는 종양 관련 대식세포의 역할을 확인했습니다. 그들은 또한 전통적인 조직병리학적 등급에 비해 종양 재발 위험을 예측하는 데 더 정확한 miR-21, α-SMA, CCL18 및 CCL5를 포함한 분자 마커를 확인했습니다.

이 프로젝트는 영상, 조직병리학 및 생존 데이터를 포함하여 거의 천 명의 유방 PT 환자로부터 고품질 데이터를 수집했으며 조직 샘플에 대한 전사체 유전자 서열 분석을 수행했습니다. 유방 PT에 대한 종합적인 다중 오믹스 데이터베이스를 구축하고, 조기 진단 및 예후 예측을 위한 AI 기반 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 연구는 유방 PT의 진단 및 치료를 개선하고, 중국 내 여러 지역에 걸친 유방 PT 치료의 격차를 해결하며, 새로운 치료 목표 개발에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

4000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

  • 중국
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510120
        • 모병
        • Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University
        • 연락하다:
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510050
        • 모병
        • Sun Yat-sen University Cancer Center
        • 연락하다:
          • Feng Ye, Prof.Dr.
          • 전화번호: 15914388994
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510145
        • 모병
        • The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
        • 연락하다:
          • Hui Mai, Prof.Dr.
          • 전화번호: 13925129112
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 511400
        • 모병
        • Guangdong Maternal and Child Health Hospital
        • 연락하다:
          • Yu Tan, Prof.Dr.
          • 전화번호: 13632356526

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

환자는 모두 쑨원대학교 쑨원기념병원을 다녔던 사람들이다.

설명

포함 기준:

  • 유방의 엽상종양으로 진단받은 환자

제외 기준:

  • 흐린 이미지, 이미징 아티팩트

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
유방 엽상체 종양
유방 엽상종양 진단을 받은 환자
진단 검사: 이미징
초음파, 유방조영술, CT, MRI 등 환자의료영상자료

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
감광도
기간: 오년
테스트 결과가 실제로 긍정적이라는 조건 하에 긍정적인 테스트 결과가 나올 확률입니다.
오년
위음성 비율
기간: 오년
양성 집단에서 음성 판정을 받을 확률을 결정합니다.
오년
특성
기간: 오년
참 음성을 조건으로 음성 테스트 결과가 나올 확률입니다.
오년
위양성 비율
기간: 오년
음성 모집단에서 양성 판정을 받을 확률을 결정합니다.
오년
수신기 동작 특성 곡선
기간: 오년
ROC 곡선은 일련의 서로 다른 이분법적 분류(절단 값 또는 결정 임계값)를 기반으로 하는 곡선으로, 진양성 비율(민감도)을 수직 좌표로 하고 위양성 비율(1-특이성)을 좌표로 사용합니다. 수평 좌표.
오년
Roc 곡선 아래 면적
기간: 오년
AUC는 축으로 둘러싸인 ROC 곡선 아래의 면적으로 정의되며, AUC가 1.0에 가까울수록 분석의 신뢰성이 높아집니다.
오년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

협력자

Sun Yat-sen University
The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
Peking University Shenzhen Hospital
Guangdong Provincial Maternal and Child Health 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

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 3월 1일

기본 완료 (추정된)

2027년 12월 31일

연구 완료 (추정된)

2027년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 2월 22일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 2월 22일

처음 게시됨 (추정된)

2024년 2월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 2월 29일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 2월 22일

마지막으로 확인됨

2024년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • SYSKY-2023-351-02

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

개별 참가자 데이터를 다른 연구자에게 제공할 계획은 없습니다.

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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