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다중 모드 AI 모델을 사용하여 항암화학요법에 대한 위암 반응 예측

2024년 6월 8일 업데이트: Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

진행성 위암의 신보강 화학요법에 대한 병리학적 완전 반응을 예측하기 위한 방사성 병리학 다중 모드 기계 학습 모델: 후향적 관찰 연구

이 연구의 목표는 신보강 화학요법(NAC)을 받는 진행성 위암 환자의 병리학적 완전 반응(pCR)을 예측하기 위해 방사성과 병리학적 특징을 결합한 다중 모드 모델을 개발하는 것입니다. 연구진은 환자로부터 개입 전 CT 영상과 병리학적 슬라이드를 수집하고, 방사성 및 병리학적 특징을 추출하고, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하려고 했습니다. 모델은 별도의 환자 집단을 사용하여 검증됩니다. 이 연구는 위암에서 pCR의 예측을 향상시키는 것을 목표로 방사성 또는 병리학적 특징만을 기반으로 한 모델보다 성능이 뛰어난 방사성 병리성 모델을 구축할 계획입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

500

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 중국
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510655
        • 모병
        • The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
        • 연락하다:

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

신보강 화학요법 및 근치 위절제술을 받은 위 또는 식도위 접합부의 조직학적으로 확인된 선암종 환자;

설명

포함 기준:

  • NAC 및 근치 위절제술을 받은 조직학적으로 확인된 위 또는 식도위 접합부 선암종 환자;
  • 중재가 시작되기 전에 복부 다중검출기 컴퓨터 단층촬영(CT) 검사, 위 내시경 및 종양 조직 생검을 받은 환자;
  • 고형 종양의 반응 평가 기준 버전 1.1에 따라 평가할 수 있는 병변

제외 기준:

  • CT 검사 시 위가 충분히 채워지지 않아 CT 영상에서 종양 병변이 구별되지 않는 환자
  • 부적절한 샘플링으로 인해 병리학적 슬라이드에서 종양 세포를 구별할 수 없는 환자;
  • 데이터가 부족한 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
근치적 종양 절제술을 이용한 신보강 화학요법
(i) CT 검사 시 위가 충분히 채워지지 않아 CT 영상에서 종양 병변을 구별할 수 없는 환자. (ii) 부적절한 샘플링으로 인해 병리학적 슬라이드에서 종양 세포를 구별할 수 없는 환자; (iii) 데이터가 부족한 환자.
의약품: 근치적 종양 절제술을 이용한 신보강 화학요법
모든 환자는 병리학적으로 진행성 위암으로 진단되었고, 모두 신보강 화학요법을 받았고, 신보강 화학요법이 완료된 후 모든 환자는 근치 종양 절제술(필요에 따라 부분 위절제술 또는 위전절제술)을 받았습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
병리학적 완전 반응
기간: 근치 절제 수술 후 30일 이내에 평가합니다.
병리학적 완전 반응(pCR)은 원발성 종양 병변 및 해부된 림프절에 생존 가능한 세포가 남아 있지 않은 것으로 정의되었습니다.
근치 절제 수술 후 30일 이내에 평가합니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

수사관

  • 수석 연구원: Junsheng Peng, MD, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

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)

2013년 2월 1일

기본 완료 (실제)

2022년 9월 30일

연구 완료 (추정된)

2026년 12월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 6월 4일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 6월 8일

처음 게시됨 (실제)

2024년 6월 11일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 6월 11일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 6월 8일

마지막으로 확인됨

2024년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • E2021088

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

IPD 계획 설명

이 연구 결과를 뒷받침하는 데이터는 Dr. Junsheng Peng(이메일: pengjsh@mail.sysu.edu.cn)에게서 얻을 수 있습니다. 합리적인 요청에 따라.

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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