- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT07392567
Prospektiv validering av en KI-modell for prediksjon av levermetastaser ved kolorektal kreft
Et multicenter, prospektivt, observasjonsstudie for validering av en multimodal deep learning-modell for å forutsi metakrone levermetastaser hos pasienter med kolorektal kreft etter kurativ reseksjon
Dette er en prospektiv, multisentrisk, observasjonsstudie designet for å validere den prediktive nøyaktigheten til en forhåndsutviklet multimodal dyp læringsmodell. Modellen integrerer preoperativ kontrastforsterket CT-skanning, digitaliserte postoperative patologi bilder og standard kliniske data for å estimere risikoen for levermetastaser innen to år etter kurativ kirurgi hos pasienter med stadium I-III kolorektal kreft.
Hovedmålet er å evaluere modellens ytelse i en uavhengig, prospektivt inkludert pasientkohort. Deltakerne vil motta standard behandling i henhold til kliniske retningslinjer. Studien involverer ingen eksperimentelle intervensjoner; den innebærer utelukkende innsamling og analyse av rutinemessig genererte kliniske data. Målet er å vurdere modellens potensial for klinisk oversettelse ved å tilby et pålitelig verktøy for stratifisering av pasienters risiko for levermetastaser, noe som kan bidra til informerte, personlige overvåkingsstrategier.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Yang WU, M.D.
- Telefonnummer: 13636076910
- E-post: 255001907@qq.com
Studiesteder
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Kina
- Rekruttering
- Tongji Hospital
-
Hovedetterforsker:
- Wanguang Zhang, M.D.
-
Ta kontakt med:
- Yang WU, M.D.
- Telefonnummer: 13636076910
- E-post: 255001907@qq.com
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Alder 18–75 år, uavhengig av kjønn.
- Klinisk diagnose av primær kolon- eller rektumadenokarsinom (stadium I–III). Planlagt kurativ radikal reseksjon for kolorektalkreft.
- Preoperativ kontrastforsterket CT-skanning av abdomen/bekken utført innen 1 måned før operasjon, med akseptabel bildekvalitet.
- Ingen tegn til fjernmetastaser (inkludert synkron levermetastase) ved preoperativ undersøkelse.
- ECOG ytelsesstatus 0 eller 1.
- Pasient eller deres juridiske representant deltar frivillig og gir skriftlig samtykke.
Eksklusjonskriterier:
- Postoperativ patologisk bekreftelse av ikke-primær kolorektal adenokarsinom eller tilstedeværelse av fjernmetastaser.
- Intraoperativ fastsettelse av ikke-R0-reseksjon, eller utførelse av kun palliativ kirurgi/ostomi.
- Tidligere historie med andre ondartede svulster.
- Tidligere historie med leverkirurgi eller levertransplantasjon.
- Død i perioperativ periode (innen 30 dager etter operasjon).
- Avslag på deltakelse i oppfølging, tilbaketrekking av samtykke, eller tapt til oppfølging.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Prospektiv valideringskohort
Denne enkeltkohorten består av pasienter med stadium I-III kolorektalkreft som rekrutteres prospektivt etter å ha gjennomgått kurativ reseksjon.
Ingen intervensjoner administreres som del av denne studien.
Kohorten brukes til ekstern validering av den forhåndsdefinerte multimodal dyp læringsmodellens ytelse i å forutsi risikoen for metakron levermetastase.
Alle pasienter mottar standard behandling og oppfølging i henhold til kliniske retningslinjer.
|
Dette er en ikke-terapeutisk, prognostisk studie.
Intervensjonen som undersøkes er anvendelsen av en forhåndsspesifisert multimodal dyp læringsmodell som integrerer preoperativ CT-bildebehandling, digital patologi og kliniske data for å stratifisere pasienters risiko for å utvikle metakrone levermetastaser.
Denne modellen fungerer som et prognostisk verktøy og blir ikke brukt til å veilede pasienthåndtering i denne studien.
Ytelsen vurderes prospektivt mot de faktiske kliniske utfallene.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Arealet under mottakeroperasjonskarakteristikkkurven (AUC)
Tidsramme: 2 år etter operasjonen
|
Den diskriminerende ytelsen til den forhåndsspesifiserte multimodale dyp læringsmodellen for å forutsi forekomsten av metakron levermetastase innen 2 år etter kurativ reseksjon.
Modellen integrerer preoperativ kontrastforsterket CT, digital patologi og kliniske data.
Ytelsen evalueres på hele det prospektivt inkluderte valideringskohorten.
|
2 år etter operasjonen
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Levermetastasefri overlevelse (LMFS) etter risikogruppe
Tidsramme: Fra operasjonsdatoen til datoen for første dokumenterte levermetastase eller siste oppfølging, vurdert opptil 3 år.
|
Forskjellen i levermetastasefri overlevelse mellom høyrisiko- og lavrisikogruppene, som stratifisert av modellen.
LMFS er definert som tiden fra operasjon til den første radiologiske diagnosen av levermetastase.
|
Fra operasjonsdatoen til datoen for første dokumenterte levermetastase eller siste oppfølging, vurdert opptil 3 år.
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Andre studie-ID-numre
- TJ-IRB202601017
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
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. .