Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Sztuczna inteligencja w raku jajnika związanym z eNdometriozą i chirurgia precyzyjna w raku jajnika związanym z eNdometriozą (ATENA)

4 grudnia 2021 zaktualizowane przez: Anna Myriam Perrone, IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

Sztuczna inteligencja jako narzędzie wczesnej diagnostyki i precyzyjnej chirurgii raka jajnika związanego z eNdometriozą

Endometrioza (EMS) jest przewlekłą, inwalidzką, zapalną chorobą ginekologiczną, dotykającą 10-15% kobiet w wieku rozrodczym. EMS charakteryzuje się zmianami tkanki przypominającej endometrium poza macicą, obejmującymi otrzewną miednicy i jajniki. Ponadto czasami obserwuje się odległe ogniska. Niestety, etiologia EMS jest mało znana. Chociaż EMS nie jest złośliwy, ma podobne cechy jak rak, takie jak rozwój lokalnych i odległych ognisk, odporność na apoptozę i inwazję innych tkanek z późniejszym uszkodzeniem narządów docelowych. Ponadto pacjentki z EMS (zwłaszcza EMS jajnika) wykazywały wysokie ryzyko (około 3 do 10 razy) rozwoju nabłonkowego raka jajnika (EOC). Badania epidemiologiczne, morfologiczne i molekularne wykazały, że prekursorem EOC jest endometrioza, w tym rak jasnokomórkowy (CCC) endometrioidalny, który oba są nazywane „ rakiem jajnika związanym z EMS (EROC)”. Do tej pory nie jest jasne, dlaczego łagodny EMS powoduje transformację złośliwą. Ten wieloetapowy proces, w przeciwieństwie do raków surowiczych o wysokim stopniu złośliwości, daje możliwość identyfikacji prekursorów raka, umożliwiając wczesną diagnozę i we wczesnych stadiach choroby.

EOC jest najbardziej śmiercionośnym nowotworem ginekologicznym u kobiet z 25% 5-letnim całkowitym przeżyciem (OS) z powodu braku skutecznych narzędzi przesiewowych i szybko rozprzestrzenia się na całej powierzchni otrzewnej (rak), obejmując tym samym wszystkie narządy jamy brzusznej. Rozpoznanie i ocena stopnia zaawansowania klinicznego EOC jest obecnie przeprowadzana na podstawie jakościowej oceny obrazu, chociaż czułość/swoistość jest suboptymalna. Do tej pory czynniki diagnostyczne, określające stopień zaawansowania i prognostyczne są silnie skorelowane ze szkoleniem w zakresie subiektywnej oceny i doświadczeniem klinicysty.

Analiza genomowa oparta na sekwencjonowaniu nowej generacji (NGS) ujawniła obecność mutacji genów związanych z rakiem w EMS. Co więcej, przewlekły proces zapalny EMS obejmuje wiele czynników, takich jak hormony, cytokiny, glikoproteiny i czynniki angiogenne, które, jak się oczekuje, staną się wczesnymi biomarkerami EMS.

Obiecującą nową gałęzią badań nad rakiem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do rozpoznawania nowych wzorców i tekstur obrazu i/lub wykrywania nowych biomarkerów w celu poprawy wczesnej identyfikacji pacjentów z EROC. Sztuczna inteligencja nigdy nie była wykorzystywana do EROC i chcemy zbadać, czy te metody/techniki mogą wesprzeć, a nawet ulepszyć obecną diagnostykę i ocenę ryzyka. Sztuczna inteligencja zostanie wykorzystana do zbudowania nowego trójwymiarowego modelu oceny ryzyka w oparciu o obrazy i wielkość zainteresowania

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

240

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Włochy
    • Bo
      • Bologna, Bo, Włochy, 40138
        • Rekrutacyjny
        • IRCCS- Azienda Ospedaliera-Universitaria di Bologna
        • Główny śledczy:
          • Lidia Strigari

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat do 90 lat (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie dotyczy

Płeć kwalifikująca się do nauki

Kobieta

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Chore w wieku od 18 do 90 lat, z klinicznym i radiologicznym podejrzeniem raka jajnika, kwalifikujące się do operacji, objęte ścieżką opieki klinicznej w U.O.C. Ginekologii Onkologicznej-IRCCS A.O.U w Bolonii (grupa badana) oraz pacjentki w wieku od 18 do 90 lat z klinicznym i radiologicznym podejrzeniem endometriozy lub zdrowe (grupa kontrolna)

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • wiek >18 lat
  • Podejrzenie rozpoznania nabłonkowego raka jajnika
  • Pacjenci kwalifikujący się do zabiegu
  • dostępne obrazowanie radiologiczne
  • świadoma zgoda

Kryteria wyłączenia:

  • Pacjenci z wcześniejszymi różnymi nowotworami złośliwymi
  • Pacjenci po wcześniejszym leczeniu chemioterapeutycznym
  • Pacjenci po wcześniejszym radioterapii miednicy

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
  • Perspektywy czasowe: Spodziewany

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Grupa 1
200 pacjentek z podejrzeniem raka jajnika
grupa 2
40 pacjentek nieonkologicznych czarownicy 20 z endometriozą

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
opracowanie modelu diagnostyczno-prognostycznego opartego na wykorzystaniu sztucznej inteligencji
Ramy czasowe: 2 lata
opracowanie modelu diagnostyczno-prognostycznego opartego na wykorzystaniu sztucznej inteligencji u pacjentek cierpiących na raka jajnika związanego z endometriozą poprzez zebranie wszelkich dostępnych informacji (dane kliniczne, patologiczne, molekularne, genetyczne, radiomiczne)
2 lata

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Korelacja cech specyficznych z charakterystyką kliniczną
Ramy czasowe: 2 lata

Korelacja cech histopatologicznych, zmian immunofenotypowych i molekularnych występujących w nabłonkowych guzach jajnika, w szczególności w guzach jajnika związanych z endometriozą, z wykorzystaniem profilu immunohistochemicznego i panelu NGS

  • ocena profilu ekspresji miRNA w guzach jajnika związanych z endometriozą
  • identyfikacja i walidacja cech radiomicznych wskazujących na guzy jajnika związane z endometriozą
  • zbudować trójwymiarową mapę zmian w celu rozróżnienia obszarów guza, które mają zostać usunięte podczas operacji, z zachowaniem narządów nietkniętych patologią guza
2 lata

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

29 listopada 2021

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

30 lipca 2023

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

28 listopada 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

4 grudnia 2021

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

4 grudnia 2021

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

17 grudnia 2021

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

17 grudnia 2021

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

4 grudnia 2021

Ostatnia weryfikacja

1 grudnia 2021

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 923/2021/Oss/AOUBo

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

Nie

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj