Prospectieve validatie en toepassing van een op kunstmatige intelligentie gebaseerd model voor het evalueren van de werkzaamheid van borstkankerpatiënten na neoadjuvante therapie
17 oktober 2024 bijgewerkt door: PENG YUAN, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
Borstkanker is kanker nummer één ter wereld geworden.
Hoewel de therapeutische werkzaamheid ervan toeneemt, is de manier waarop niet-invasieve evaluatie van de werkzaamheid van neoadjuvante therapie (NAT) bij borstkankerpatiënten kan worden bereikt en zo een operatie kan worden vermeden, een knelpuntprobleem geworden dat moet worden doorbroken bij de klinische diagnose en behandeling.
Bestaande niet-invasieve evaluatiestrategieën zijn beperkt tot single-center, single-modality modellering, en hebben problemen zoals lage prestaties en slechte veelzijdigheid.
Daarom werden in de vroege fase van dit onderzoek multimodale gegevens over borstkankerpatiënten uit meerdere centra in het hele land verzameld en werd het opzetten van een kunstmatige intelligentie (AI)-voorspellingsmodel voor de werkzaamheid voorlopig voltooid.
Op deze basis wil dit project de multi-center prospectieve validatiestudie van het voorspellingsmodel verder verbeteren.
De onderzoeksresultaten zullen helpen het wetenschappelijke probleem van niet-invasieve beoordeling van de werkzaamheid van NAT bij borstkankerpatiënten op te lossen en een nieuw paradigma te bieden voor het onderzoek naar hoogwaardige AI-diagnose- en behandelingshulpsystemen die toepasbaar zijn op meerdere centra.
Studie Overzicht
Gedetailleerde beschrijving
(1) Verzamel prospectief originele MRI-beelden van de borst (DCE- en ADC-sequenties) en overeenkomstige klinische en chirurgische pathologische gegevens van borstkankerpatiënten in meerdere centra voor en na een neoadjuvante behandeling, sla deze op en transporteer ze via mobiele harde schijven, en voer de verwerkte gegevens in het gevestigde model voor het bepalen van de werkzaamheid, opgeslagen in een speciale cloudserver; (2) Gebruik kunstmatige intelligentie om het ROI-gebied automatisch af te bakenen en de beeldvormende genomica en deep learning-kenmerken daarin te extraheren, en combineer de klinische pathologische kenmerken van de patiënten om de effectiviteit van het gevestigde pCR-werkzaamheidsbepalingsmodel verder prospectief te verifiëren.
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Geschat)
300
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studiecontact
- Naam: peng yuan, doctor
- Telefoonnummer: 01087787242
- E-mail: yuanpengyp01@163.com
Studie Locaties
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, China, 100021
- Werving
- Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
-
Contact:
- Peng Yuan
- Telefoonnummer: 13811967690
- E-mail: yuanpengyp01@163.com
-
Beijing, Beijing, China, 100000
- Werving
- Sanhuan Cancer Hospital, Chaoyang District, Beijing(Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, close medical alliance)
-
Contact:
- zhang yu rong
- Telefoonnummer: 010-67487559
- E-mail: shzlyyllwyh@163.com
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Bemonsteringsmethode
Kanssteekproef
Studie Bevolking
Bij dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van sequentiële inschrijving (het voortdurend rekruteren van patiënten totdat aan de vereiste van de steekproefomvang is voldaan).
De proefpersonen zijn patiënten met een neoadjuvante behandeling voor borstkanker die van januari 2024 tot december 2026 werden behandeld in het Beijing Second Hospital, het Beijing Luhe Hospital aangesloten bij de Capital Medical University en het Beijing Sanhuan Cancer Hospital.
Elk onafhankelijk medisch centrum zal 100 patiënten omvatten, wat een totaal van 300 patiënten oplevert.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Patiënten die tussen 1 januari 2024 en 31 oktober 2025 in bovengenoemde onderzoekscentra zijn behandeld;
- ≥18 jaar oud, vrouw, ECOG-score ≤2;
- Pathologische biopsie bevestigde invasieve borstkanker;
- AJCC (8e editie) fase I-III;
- MRI-beeldgegevens voor en na neoadjuvante therapie;
- Geplande borstamputatie of borstsparende operatie na neoadjuvante therapie, en verkregen postoperatieve pathologische informatie.
Uitsluitingscriteria:
- Bilaterale borstkanker, meerdere laesies of occulte borstkanker;
- Slechte MRI-gegevenskwaliteit;
- Patiënten die vóór inschrijving andere antitumorbehandelingen hadden gekregen;
- Patiënten met andere kwaadaardige tumoren
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Borstkankerpatiënten die een pathologisch volledige respons bereikten na neoadjuvante therapie
Alle ingeschreven borstkankerpatiënten kregen normale neoadjuvante therapie en daaropvolgende chirurgie zonder tussenkomst in het diagnose- en behandelingsproces.
Er werd geoordeeld dat ze een pathologische volledige respons hadden bereikt op basis van chirurgische pathologie.
|
geen tussenkomst
|
|
Borstkankerpatiënten die geen pathologisch volledige respons bereikten na neoadjuvante therapie
Alle ingeschreven borstkankerpatiënten kregen normale neoadjuvante therapie en daaropvolgende chirurgie zonder tussenkomst in het diagnose- en behandelingsproces.
Op basis van chirurgische pathologie werd geoordeeld dat zij geen pathologische volledige respons bereikten.
|
geen tussenkomst
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Tijdsspanne |
|---|---|
|
Borst-MRI-radiomicskarakteristieken van borstkankerpatiënten tijdens neoadjuvante therapie
Tijdsspanne: MRI-beelden van borstkanker vóór de neoadjuvante therapie en onmiddellijk na voltooiing van de neoadjuvante therapie
|
MRI-beelden van borstkanker vóór de neoadjuvante therapie en onmiddellijk na voltooiing van de neoadjuvante therapie
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Onderzoekers
- Studie directeur: peng yuan, doctor, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
1 januari 2024
Primaire voltooiing (Geschat)
31 december 2026
Studie voltooiing (Geschat)
31 december 2026
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
24 juni 2024
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
17 oktober 2024
Eerst geplaatst (Werkelijk)
18 oktober 2024
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
18 oktober 2024
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
17 oktober 2024
Laatst geverifieerd
1 augustus 2024
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 2024-1- 4021
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
NEE
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .