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비소세포폐암에서 종격동 IV림프절 전이의 예측

2024년 8월 5일 업데이트: Qilu Hospital of Shandong University

CT 방사선학을 기반으로 한 비소세포폐암의 종격동 IV군 림프절 전이 예측 모델

종격동 림프절 전이는 비소세포폐암(NSCLC)의 일반적인 전이 경로이며, 그 발생은 림프 배수 패턴과 밀접하게 관련되어 있으며, 이는 서로 다른 폐엽 NSCLC에서 다르기 때문에 개별화된 제제를 만드는 데 어려움이 있습니다. 치료 전략. NSCLC의 정확한 치료를 위해서는 정확한 병기결정이 전제조건입니다. 컴퓨터 단층촬영(CT) 검사는 종격동 림프절 전이를 평가하는 중요한 도구로, 치료 계획을 세우고 환자의 예후를 평가하는 데 중요합니다. 그러나 영상의 소견이 미미하여 전이성 림프절을 진단하는 것은 어렵습니다. 특히 4번과 7번 영역의 전이성 림프절이 그렇습니다. 구역 4와 구역 7은 모두 종격동 림프절 전이의 핫스팟입니다. 그러나 임상 지침에서는 구역 4의 림프절 절제에 대한 명확한 조항을 제시하지 않으며, 이는 NSCLC 환자의 수술 전 임상 병기 결정 및 예후 평가를 특히 중요하게 만듭니다. 새롭게 떠오르는 CT 방사선학 기술은 CT 영상의 대용량 데이터를 통합 분석함으로써 기존 CT 스캔에서 간과될 수 있는 미묘한 특징을 포착해 림프절 전이의 비침습적 진단 정확도에 큰 응용 가능성을 보여줍니다. 본 연구의 목적은 NSCLC의 종격동 림프절 전이를 정확하게 판단하고 적절한 림프절 해부 범위를 설정하며 치료 전략을 최적화하고, 환자의 예후 개선.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

배경: 폐암은 세계에서 가장 높은 이환율과 사망률을 보이는 악성종양 중 하나이다. 비소세포폐암(NSCLC)은 폐암의 약 85%를 차지하며, 5년 생존율은 약 19%이다. 종격동 림프절 전이는 비소세포폐암종(NSCLC)에서 흔한 전이 경로이며, 그 발생은 림프 배수 패턴과 밀접한 관련이 있습니다. 다양한 폐엽 종양의 림프 배수 패턴도 다릅니다. 많은 연구에서 종격동 림프절의 4번째와 7번째 부위가 림프절 전이 발생률이 높은 부위인 것으로 나타났습니다. 특히 4번 스테이션의 림프절 전이는 환자 결과가 좋지 않은 것과 관련이 있었습니다. 전신 림프절 해부에는 일반적으로 스테이션 7을 포함하여 최소 3세트의 종격동 림프절이 포함되지만 스테이션 4 해부에 대한 통일된 프로토콜은 없습니다. 이러한 상황은 폐암 환자의 병기와 예후 평가에 부정적인 영향을 미친다. CT 검사는 종격동 림프절 상태를 평가하는 중요한 도구이지만 정확도는 높지 않습니다. 신흥 CT 방사선학은 림프절 전이 진단의 정확성에 있어 큰 응용 가능성을 보여주었습니다. 스테이션 림프절을 평가하기 위한 방사선학의 사용은 림프절 전이 진단의 정확성을 높이는 데 도움이 되며, 림프절 해부 범위를 결정하는 데에도 보다 과학적인 근거를 제공할 것으로 기대됩니다.

목적: CT 영상을 통해 제4종격동군의 림프절 전이를 예측하고, 병리학적 최적표준과 비교하여 림프절 절제술의 범위와 단계를 결정하는 데 도움을 주고자 합니다.

연구 설계: 2017년부터 2024년 3월까지 Qilu 병원 심장흉부외과에 입원한 새로 진단된 비소세포폐암 환자의 임상 및 병리학적 데이터를 후향적으로 수집했습니다. 150명의 환자에 대한 임상병리학적 데이터와 영상 데이터가 수집될 것으로 예상된다. 포함 기준에는 초기 방문 시 네 번째 림프절 그룹의 병리학적 검사를 받고 수술 전 2주 이내에 강화 CT 스캔을 받은 환자가 포함되었습니다. 등록된 모든 환자에 대해 림프절 관심 영역(ROI)이 스케치되었으며, 모든 림프절은 전이성 그룹과 비전이성 그룹으로 나누어졌습니다. 연구의 목적은 이들 환자의 영상 데이터를 분석하고 임상 요인(나이, 폐엽, 성별, 영상 징후 등)과 병리학적 요인(병리학적 유형, 조직학적 유형, 등. 또한, 각 림프절의 짧은 직경을 측정하여 다양한 짧은 직경 기준에 따라 전이율을 결정했습니다. 머신러닝 기술을 활용하여 예측 모델을 구축합니다. 모델의 목적은 전이가 있거나 없는 림프절의 네 번째 그룹의 특징을 식별하고 추출하는 것이었습니다. 연구자들은 최종 병리학적 결과와 주의 깊게 비교함으로써 림프절 전이 상태를 예측하는 모델의 정확성과 효율성을 평가할 것입니다. 이 모델은 림프절 전이의 위험을 정량화하고 의사가 보다 개인화된 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

150

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Yanru Kang, postgraduate
  • 전화번호: 18334864091
  • 이메일: 2083884573@qq.com

연구 장소

  • 중국
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, 중국, 250063
        • 모병
        • QiLU Hospital of ShanDong University
        • 연락하다:
          • Kang yanru, graduate student
          • 전화번호: 18334864091
          • 이메일: 2083884573@qq.com

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

Qilu 병원 심장흉부외과에 입원한 새로 진단된 비소세포폐암 환자의 임상 및 병리학적 데이터를 후향적으로 수집했습니다. 포함 기준에는 첫 방문 시 네 번째 림프절 그룹의 병리학적 검사를 받고 수술 전 2주 이내에 강화 CT 스캔을 받은 환자가 포함되었습니다.

설명

포함 기준:

  1. 흉부외과에서 수술적 절제술과 체계적 림프절 절제술을 시행하였고, 수술 후 병리 소견에서 비소세포폐암으로 확인되었으며, 완전한 병리학적 진단 자료를 보유하고 있습니다.
  2. 흉부 CT 조영증강 스캔이 수술 전 2주 이내에 완료됨
  3. 이미지 품질이 분석 표준을 충족하고 임상 데이터가 완성되었습니다.
  4. 스테이션 4에서 병리학적으로 전이성 또는 비전이성으로 확인된 림프절을 선택했습니다.

제외 기준:

  1. 수술 전 화학방사선요법 또는 기타 치료
  2. 원격 전이 또는 기타 악성 종양이 존재함
  3. 불완전한 임상 데이터 또는 이미지 아티팩트
  4. 스테이션 4에서는 전이성 또는 비전이성 림프절이 발견되지 않았습니다.

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
제어
진단 검사: 인공지능
이 모델은 머신러닝 알고리즘을 사용해 비소세포폐암 환자의 CT 영상 데이터를 분석한다. 이는 크기, 모양, 경계 및 밀도를 포함하여 종격동 제4군 림프절의 특징을 식별하고 평가하는 데 중점을 둡니다. 모델은 림프절 전이와 관련된 특징을 추출함으로써 의사가 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다.
사례
진단 검사: 인공지능
이 모델은 머신러닝 알고리즘을 사용해 비소세포폐암 환자의 CT 영상 데이터를 분석한다. 이는 크기, 모양, 경계 및 밀도를 포함하여 종격동 제4군 림프절의 특징을 식별하고 평가하는 데 중점을 둡니다. 모델은 림프절 전이와 관련된 특징을 추출함으로써 의사가 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
곡선 아래 면적(AUC)
기간: 2025년 6월
림프절 전이를 예측하는 모델의 능력과 임상적 실행 가능성을 평가합니다.
2025년 6월
수신자 운용자 특성 곡선(ROC)
기간: 2025년 6월
다양한 임계값에서 다양한 모델의 민감도와 특이도
2025년 6월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Qilu Hospital of Shandong University

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)

2024년 8월 1일

기본 완료 (추정된)

2024년 11월 1일

연구 완료 (추정된)

2025년 6월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 6월 12일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 7월 4일

처음 게시됨 (실제)

2024년 7월 11일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 8월 7일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 8월 5일

마지막으로 확인됨

2024년 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • KLYY-202404-041

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

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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