DNA-metylering kombinert med kunstig intelligens for å identifisere lungeknuter (MAGIC)
14. januar 2024 oppdatert av: The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
DNA-metylering kombinert med kunstig intelligens-avbildning for tidlig godartet og ondartet differensiering av lungeknuter: en observasjonell, enkeltsenter klinisk studie (MAGIC-studie)
Lungekreft er den ledende årsaken til kreftdødsfall, og nøkkelen til å redusere dødeligheten hos lungekreftpasienter er tidlig diagnose og behandling. For tiden er DNA-metylering av perifert blod en ny in vitro molekylær markør for svulster. I mellomtiden kan diagnosesystemet for kunstig intelligens forbedres ytterligere. den diagnostiske evnen. Formålet med denne studien er å anvende det overordnede DNA-metyleringsnivået (dvs. metyleringsprofilen) og den endrede metyleringsgraden til spesifikke gener som tumordiagnostiske indekser, og kombinert med kunstig intelligens-avbildningsteknologi for tidlig og nøyaktig diagnose av lungekreft, for å oppnå tidlig oppdagelse, diagnose og behandling av lungekreft, og for å effektivt redusere dødeligheten av lungekreft.
Studieoversikt
Status
Rekruttering
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Antatt)
100
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiekontakt
- Navn: Linfu Zhou
- Telefonnummer: 0086-13611573618
- E-post: linfu.zhou@126.com
Studer Kontakt Backup
- Navn: Yichun Wang
- Telefonnummer: 0086-18761638702
- E-post: wangyichun8702@163.com
Studiesteder
-
-
Jiangsu
-
Nanjing, Jiangsu, Kina, 210029
- Rekruttering
- Jiangsu Province Hospital
-
Ta kontakt med:
- Linfu Zhou
- Telefonnummer: +8613611573618
- E-post: linfu.zhou@126.com
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
N/A
Prøvetakingsmetode
Sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Pasienter med enkelt lungeknute funnet ved CT-skanning.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- (1) Pasienter med lungeknuter diagnostisert ved bildediagnostikk;
- (2) Ingen kontraindikasjoner for blodinnsamling;
- (3) Frivillig fullført DNA-metyleringstesting;
- (4) Signerte informert samtykke og utførte alle studiepålagte prosedyrer.
Ekskluderingskriterier:
- (1) Gravide eller ammende (6 måneder) kvinner;
- (2) Anamnese med malignitet eller kjent malignitet eller precancerøse lesjoner eller kjent tuberkulose innen 3 år;
- (3) autoimmune systemlidelser;
- (4) Gjennomgå en hvilken som helst diagnostisk punkteringsterapi, slik som perkutan lungebiopsi, transbronkial, pre-registreringsbiopsi eller kirurgiske prosedyrer (innen 6 måneder); (5) Mottakere av organtransplantasjoner eller tidligere ikke-autologe (allogene) benmargstransplantasjoner eller stamcelletransplantasjoner; (6) Mottatt antibiotikabehandling innen 14 dager eller påført et medikament som øker hvite blodlegemer innen 45 dager før blodprøvetakingen.
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Pulmonal Nodule Group
pasienten samsvarer med lungeknuter på CT-bilder
|
DNA ble ekstrahert fra pasientens plasma, deretter ble DNA bisulfitt omdannet og testet ved DNA-metyleringsanalyse. Resultatene ble kombinert med AI-bilder for å skille mellom benigne og ondartede lungeknuter.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Effekten av tidlig diagnose av godartede og ondartede lungeknuter ved hjelp av blod-DNA-metyleringsresultater kombinert med AI-avbildning
Tidsramme: 10 måneder
|
Konstruksjon av en diagnostisk modell for DNA-metylering kombinert med AI-avbildning.
Sammenligning av resultatene av modellen med patologisk diagnose, inkludert sensitivitet, spesifisitet, positiv prediktiv verdi (PPV) og negativ prediktiv verdi (NPV).
|
10 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
1. desember 2022
Primær fullføring (Antatt)
30. juni 2024
Studiet fullført (Antatt)
31. desember 2024
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
14. januar 2024
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
14. januar 2024
Først lagt ut (Antatt)
23. januar 2024
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Antatt)
23. januar 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
14. januar 2024
Sist bekreftet
1. januar 2024
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Andre studie-ID-numre
- 2023SR257
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
NEI
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .