- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT06858553
MRE wspomagane przez AI-asyste do zwłóknienia jelit w chorobie Crohna
Prospektywne, wieloośrodkowe badanie w celu scharakteryzowania zwłóknienia jelit u pacjentów z chorobą Crohna (CD) przy użyciu sztucznej inteligencji opartej na Enterography (MRE)
Przegląd badań
Status
Szczegółowy opis
Plan zapewnienia jakości Rejestr wdraża kompleksowy plan zapewnienia jakości (QA) w celu potwierdzenia danych i utrzymania przestrzegania protokołu. Obejmuje to rutynowe monitorowanie witryny, regularne audyty i weryfikację spójności danych. Witryny uczestniczące w rejestrze są okresowo przeglądane pod kątem zgodności z ustalonymi standardami operacyjnymi.
Wprowadzanie danych i podsumowanie zarządzania procesami egzekwuje przepisy dotyczące dostępu, aby upewnić się, że tylko upoważniony personel może wprowadzić dane lub zapytanie. Kryteria włączenia do informacji o pacjencie zostaną wprowadzone w formę Tencent z systemu dokumentacji medycznej szpitala. Asystenci badawcze uzupełnią ten formularz szczegółami na temat próbek chirurgicznych jelit, w tym stanu, ilości i przechowywania, i podsumują wszystkie próbki. Naukowcy podsumują dane obrazowania MRE dla odpowiednich pacjentów. Nikt nie może usunąć, zmieniać, kopiować, wydrukować ani wyprowadzać poufnych danych bez zgody kierownictwa.
System weryfikacji podczas rejestracji pacjentów, gromadzenia informacji i gromadzenia próbek dwóch lub więcej asystentów badawczych lub badaczy potwierdzi ten proces. Odpowiednie informacje zostaną ponownie zweryfikowane podczas gromadzenia, etykiet i przechowywania próbek. W fazie analizy naukowcy ponownie sprawdzą dokładność obrazowania, informacji o pacjentach i próbkach. Zarządzanie będzie przeprowadzać losowy audyt co trzy miesiące w celu zweryfikowania kryteriów włączenia pacjenta i potwierdzenia dokładności informacji o próbce.
Słownik danych Kompleksowy słownik danych służy do zdefiniowania każdej zmiennej zebranej w rejestrze. Obejmuje źródło zmiennej, standardy kodowania i wszelkie odpowiednie normalne zakresy środków klinicznych. Ten słownik danych służy jako odniesienie w celu zapewnienia jednolitości w gromadzeniu i analizie danych.
Standardowe procedury operacyjne (SOP) Rejestr jest zgodny z ustalonymi standardowymi procedurami operacyjnymi (SOP) dla różnych funkcji rejestru, w tym rekrutacji pacjentów, gromadzenia danych, zarządzania i analizy. SOP obejmuje również procedury raportowania zdarzeń niepożądanych, w tym wytyczne dotyczące raportowania danych i klasyfikacji zdarzeń. Procesy zarządzania zmianami są wprowadzane w celu rozwiązania wszelkich zmian lub aktualizacji protokołów rejestru.
Ocena wielkości próbki przeprowadzono obliczenie wielkości próby, aby upewnić się, że rejestr jest odpowiednio zasilany do wykrywania znaczących różnic lub skutków. Obliczenia te uwzględniają oczekiwane występowanie zdarzenia odsetek, przewidywanej zmienności i pożądanej siły statystycznej. Wymagana liczba uczestników lub lat uczestników jest określona na podstawie podstawowych i wtórnych celów badania.
Planowanie brakujących danych Rejestr ma jasną zasadę obsługi brakujących danych, w tym przypadki, w których dane mogą być niedostępne, niedostępne lub brakujące z powodu niespójności (np. Wyniki poza zasięgiem). Obserwowany jest konkretny protokół w celu przypisywania brakujących wartości lub wykluczenia niekompletnych danych z analizy, zapewniając, że ostateczny zestaw danych pozostaje wiarygodny i ważny do analizy statystycznej.
Metody analizy statystycznej Automatyczne rozpoznawanie i segmentacja zmian jelitowych na obrazach, oparte na wielu parametrycznych danych MRI i modelach sztucznej inteligencji, są wykorzystywane do oceny zwłóknienia jelit i pomocy w podejmowaniu decyzji klinicznych. W szczególności proces obejmuje: wykonywanie adnotacji VOI w celu wygenerowania 3D VOI; Normalizacja i próbkowanie obrazów MRE, przycinanie intensywności wokseli i stosowanie normalizacji min min; rozkładanie każdego obrazu zmiany 3D MRE na łatki i zastosowanie 5-krotnego powiększania danych jako danych wejściowych do sieci; Opracowanie algorytmu segmentacji głębokiego uczenia się przy użyciu modelu NNU-NET do automatycznego rozpoznawania obrazów zmian jelitowych, z wydajnością ocenioną przy użyciu współczynnika podobieństwa kości; Konstruowanie modelu resnetu w celu dokładnej oceny różnych stopni zwłóknienia jelit, z wyjściem jako przewidywane prawdopodobieństwo między 0 a 1; Zbieranie wielu parametrycznych danych MRI przed konstrukcją modelu i wyodrębnienie funkcji zapalenie jelit; Wykluczając odpowiednie cechy podczas rozwoju modelu, zatrzymując tylko te odzwierciedlające zwłóknienie jelit; Po budowie modelu grupowanie pacjentów na podstawie nasilenia stanu zapalnego i ponownej oceny zdolności rozpoznawania modelu AI. Dzięki tym etapom i integracji danych wielorodzinnych osiągnięto podtypowanie molekularne i powiązaną analizę prognostyczną pacjentów, aby pomóc w podejmowaniu decyzji o leczeniu klinicznym.
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Minhu Chen, Professor
- Numer telefonu: +86 13802957089
- E-mail: chenminhu@mail.sysu.edu.cn
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Ren Mao, Professor
- Numer telefonu: +86 13544476809
- E-mail: maor5@mail.sysu.edu.cn
Lokalizacje studiów
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Chiny, 510080
- Rekrutacyjny
- The First Affiliated Hospital,Sun Yat-sen University
-
Kontakt:
- Minhu Chen
- Numer telefonu: +86 13802957089
- E-mail: chenminhu@mail.sysu.edu.cn
-
Pod-śledczy:
- Pingxin Zhang, Dr.
-
Guangzhou, Guangdong, Chiny
- Jeszcze nie rekrutacja
- Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
-
Kontakt:
- Xiang Gao, Professor
- Numer telefonu: +86 13502405878
- E-mail: gxiang@sysu.edu.cn
-
-
Jiangsu
-
Nanjing, Jiangsu, Chiny
- Jeszcze nie rekrutacja
- Jinling Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University
-
Kontakt:
- Yi Li, Professor
- Numer telefonu: +86 13851843735
- E-mail: liyi1860@126.com
-
-
Shanghai
-
Huangpu, Shanghai, Chiny
- Jeszcze nie rekrutacja
- Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong University School of Medicine
-
Kontakt:
- Duowu Zou, Professor
- Numer telefonu: +86 13901617608
- E-mail: zdwrjxh66@sjtu.edu.cn
-
-
Zhejiang
-
Hangzhou, Zhejiang, Chiny
- Rekrutacyjny
- Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine
-
Kontakt:
- Qian Cao, Professor
- Numer telefonu: +86 13588706896
- E-mail: caoq@srrsh.com
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria włączenia:
- Pacjenci w wieku powyżej 18 lat z potwierdzoną diagnozą CD w oparciu o kryteria wytycznych ECCO.
- Oczekuje się, że planowanie otrzymania resekcji jelit z powodu zwężenia w jelicie domowym lub jelita grubego oraz dostępność okazologicznych próbek wyciętych ścian jelitowych dopasowanych do MRE będzie dostępna.
- Wyraźne granice docelowego jelit umożliwiają dokładną półautomatyczną lub w pełni automatyczną segmentację jelitową
Kryteria wykluczenia:
- Nie można przejść egzaminu MRI
- Trudne do uzyskania odpowiedniej tkanki po operacji
- MRE Imaging ma słabą jakość lub zawiera artefakty
- Zwiezienie docelowe znajduje się w zespoleniu (tj. Zakończenie zespolenia)
- Zmiany jelitowe równoległe z innymi chorobami
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
Grupa szkoleniowa
Ta grupa pacjentów jest stosowana w fazie treningowej modelu predykcyjnego, aby pasować do odpowiedniego modelu.
|
|
Grupa sprawdzania poprawności
Ta grupa pacjentów służy do potwierdzenia wyszkolonego modelu w celu ustalenia, czy model ma szerokie zastosowanie.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Histologiczny wynik stanu zapalnego
Ramy czasowe: 1 tydzień po operacji
|
Ocenę histologiczną próbek chirurgicznych jelit od włączonych pacjentów przeprowadzono przy użyciu barwienia hematoksylinowego i eozyny (H&E) dla histologicznego wyniku zapalenia.
System punktacji jest oceniany w skali 0-3, a wyższe wyniki wskazują na większy stopień infiltracji zapalnej.
|
1 tydzień po operacji
|
|
wynik zwłóknienia histologicznego
Ramy czasowe: 1 tydzień po operacji
|
Ocenę histologiczną próbek chirurgicznych jelit od włączonych pacjentów przeprowadzono przy użyciu barwienia trichromowego Massona w wyniku zwłóknienia histologicznego.
System punktacji jest oceniany w skali 0-3, a wyższe wyniki wskazują na większy stopień nasilenia zwłóknienia.
|
1 tydzień po operacji
|
|
Współczynnik transferu magnetyzacji
Ramy czasowe: 4 tygodnie przed operacją
|
Wszyscy zapisani pacjenci przeszli badanie entograficzne rezonansu magnetycznego cztery tygodnie przed operacją.
Współczynnik przenoszenia magnetyzacji (MTR) jest obliczany jako MTR = [1 - (MSAT / M0)] × 100, gdzie MSAT reprezentuje intensywność sygnału z zastosowanym impulsem przenoszenia magnetyzacji, a M0 reprezentuje intensywność sygnału bez impulsu MT.
Aby zminimalizować indywidualną zmienność, MTR jest znormalizowany przy użyciu MTR mięśnia szkieletowego, co czyni go wiarygodnym wskaźnikiem oceny zwłóknienia jelit.
|
4 tygodnie przed operacją
|
|
Widoczny współczynnik dyfuzji
Ramy czasowe: 4 tygodnie przed operacją
|
Wszyscy zapisani pacjenci przeszli badanie entograficzne rezonansu magnetycznego cztery tygodnie przed operacją.
Widoczny współczynnik dyfuzji (ADC) pochodzi z obrazowania ważonego dyfuzyjnego (DWI) i mierzy ruch cząsteczek wody w tkankach, pośrednio odzwierciedlającym nasilenie zapalenia i zwłóknienia.
Niższe wartości ADC sugerują ograniczoną dyfuzję, która jest związana ze zwłóknieniem, umożliwiając różnicowanie między włóknikami i niefibrotycznymi ścianami jelit.
|
4 tygodnie przed operacją
|
|
Procent wzmocnienia poprawy
Ramy czasowe: 4 tygodnie przed operacją
|
Wszyscy zapisani pacjenci przeszli badanie entograficzne rezonansu magnetycznego cztery tygodnie przed operacją.
Procent wzmocnienia wzmocnienia jest obliczany przy użyciu % wzmocnienia = [(WSI_7min - WSI_70S) / WSI_70s] × 100, gdzie odpowiednio WSI_70s i WSI_7mins są intensywnością sygnału jelit w 70 sekundach i 7 minut po insekcjach kontrastu.
Ten parametr ocenia zmiany hemodynamiczne w ścianie jelit, odzwierciedlając charakterystykę perfuzji tkanek związanych z zapaleniem i zwłóknieniem.
|
4 tygodnie przed operacją
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Klasyfikacja IBD Montreal
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Klasyfikacja choroby Crohna w Montrealu obejmuje trzy główne kategorie: wiek, lokalizacja choroby i zachowanie choroby.
Wiek (a) jest klasyfikowany jako ≤16 lat (A1), 17-40 lat (A2) i ≥40 lat (A3).
Lokalizacja choroby (L) jest podzielona na końcowe jelita jeli główne (L1), jelita grubego (L2), jelita jelitalnego (L3) i górnego przewodu pokarmowego (L4).
Zachowanie choroby (B) jest klasyfikowane jako nieprzestrzałe, niepenetrowane (B1), zwężenie (B2) i penetrujące (B3).
Ponadto choroba przetokowa okołopustowa (P) może wystąpić w związku z dowolnym podtypami zachowań chorobowych.
|
2 tygodnie przed operacją
|
|
Wskaźnik aktywności choroby Crohna
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Wskaźnik aktywności choroby Crohna (CDAI) wynosi od minimum 0 bez stałej maksymalnej wartości.
Przy użyciu CDAI do oceny stanu choroby powszechnie stosowane są różne progi wyników: CDAI <150 wskazuje na remisję, podczas gdy CDAI ≥150 wskazuje na aktywną chorobę.
W kategorii aktywnej choroby 150-220 jest klasyfikowane jako łagodna aktywność, 221-450 jako umiarkowana aktywność i> 450 jako ciężka aktywność.
|
2 tygodnie przed operacją
|
|
Całkowita liczba krwi
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Oblicz ilość i procent każdej kategorii komórek surowicy.
|
2 tygodnie przed operacją
|
|
Białko C-reaktywne
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Zmierz stężenie białka C-reaktywnego w surowicy, wyrażanym w Mg/L.
|
2 tygodnie przed operacją
|
|
Procalcitonin
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Zmierz stężenie prokalcytoniny w surowicy, wyrażonym w NG/ML.
|
2 tygodnie przed operacją
|
|
Szybkość sedymentacji erytrocytów
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Zmierz szybkość sedymentacji erytrocytów krwi wyrażonej w MM/H.
|
2 tygodnie przed operacją
|
|
Albumina serum
Ramy czasowe: 2 tygodnie przed operacją
|
Zmierz poziom albuminy surowicy, wyrażonej w G/L.
|
2 tygodnie przed operacją
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Współpracownicy
Śledczy
- Krzesło do nauki: Minhu Chen, First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Zhang MC, Li XH, Huang SY, Mao R, Fang ZN, Cao QH, Zhang ZW, Yan X, Chen MH, Li ZP, Sun CH, Feng ST. IVIM with fractional perfusion as a novel biomarker for detecting and grading intestinal fibrosis in Crohn's disease. Eur Radiol. 2019 Jun;29(6):3069-3078. doi: 10.1007/s00330-018-5848-6. Epub 2018 Dec 13.
- Li XH, Feng ST, Cao QH, Coffey JC, Baker ME, Huang L, Fang ZN, Qiu Y, Lu BL, Chen ZH, Li Y, Bettenworth D, Iacucci M, Sun CH, Ghosh S, Rieder F, Chen MH, Li ZP, Mao R. Degree of Creeping Fat Assessed by Computed Tomography Enterography is Associated with Intestinal Fibrotic Stricture in Patients with Crohn's Disease: A Potentially Novel Mesenteric Creeping Fat Index. J Crohns Colitis. 2021 Jul 5;15(7):1161-1173. doi: 10.1093/ecco-jcc/jjab005.
- Li X, Zhang N, Hu C, Lin Y, Li J, Li Z, Cui E, Shi L, Zhuang X, Li J, Lu J, Wang Y, Liu R, Yuan C, Lin H, He J, Ke D, Tang S, Zou Y, He B, Sun C, Chen M, Huang B, Mao R, Feng ST. CT-based radiomics signature of visceral adipose tissue for prediction of disease progression in patients with Crohn's disease: A multicentre cohort study. EClinicalMedicine. 2022 Dec 30;56:101805. doi: 10.1016/j.eclinm.2022.101805. eCollection 2023 Feb.
- Li Z, Chen Z, Zhang R, et, al. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2024 Feb 15.
- Du JF, Lu BL, Huang SY, Mao R, Zhang ZW, Cao QH, Chen ZH, Li SY, Qin QL, Sun CH, Feng ST, Li ZP, Huang L, Li XH. A novel identification system combining diffusion kurtosis imaging with conventional magnetic resonance imaging to assess intestinal strictures in patients with Crohn's disease. Abdom Radiol (NY). 2021 Mar;46(3):936-947. doi: 10.1007/s00261-020-02765-3. Epub 2020 Sep 22.
- Huang SY, Li XH, Huang L, Sun CH, Fang ZN, Zhang MC, Lin JJ, Jiang MJ, Mao R, Li ZP, Zhang Z, Feng ST. T2* Mapping to characterize intestinal fibrosis in crohn's disease. J Magn Reson Imaging. 2018 Apr 17. doi: 10.1002/jmri.26022. Online ahead of print.
- Li Z, Lu B, Lin J, He S, Huang L, Wang Y, Meng J, Li Z, Feng ST, Lin S, Mao R, Li XH. A Type I Collagen-Targeted MR Imaging Probe for Staging Fibrosis in Crohn's Disease. Front Mol Biosci. 2021 Nov 11;8:762355. doi: 10.3389/fmolb.2021.762355. eCollection 2021.
- Li XH, Mao R, Huang SY, Fang ZN, Lu BL, Lin JJ, Xiong SS, Chen MH, Li ZP, Sun CH, Feng ST. Ability of DWI to characterize bowel fibrosis depends on the degree of bowel inflammation. Eur Radiol. 2019 May;29(5):2465-2473. doi: 10.1007/s00330-018-5860-x. Epub 2019 Jan 11.
- Chen YJ, Mao R, Li XH, Cao QH, Chen ZH, Liu BX, Chen SL, Chen BL, He Y, Zeng ZR, Ben-Horin S, Rimola J, Rieder F, Xie XY, Chen MH. Real-Time Shear Wave Ultrasound Elastography Differentiates Fibrotic from Inflammatory Strictures in Patients with Crohn's Disease. Inflamm Bowel Dis. 2018 Sep 15;24(10):2183-2190. doi: 10.1093/ibd/izy115.
- Li XH, Mao R, Huang SY, Sun CH, Cao QH, Fang ZN, Zhang ZW, Huang L, Lin JJ, Chen YJ, Rimola J, Rieder F, Chen MH, Feng ST, Li ZP. Characterization of Degree of Intestinal Fibrosis in Patients with Crohn Disease by Using Magnetization Transfer MR Imaging. Radiology. 2018 May;287(2):494-503. doi: 10.1148/radiol.2017171221. Epub 2018 Jan 19.
- Meng J, Luo Z, Chen Z, Zhou J, Chen Z, Lu B, Zhang M, Wang Y, Yuan C, Shen X, Huang Q, Zhang Z, Ye Z, Cao Q, Zhou Z, Xu Y, Mao R, Chen M, Sun C, Li Z, Feng ST, Meng X, Huang B, Li X. Intestinal fibrosis classification in patients with Crohn's disease using CT enterography-based deep learning: comparisons with radiomics and radiologists. Eur Radiol. 2022 Dec;32(12):8692-8705. doi: 10.1007/s00330-022-08842-z. Epub 2022 May 26.
- Li X, Liang D, Meng J, Zhou J, Chen Z, Huang S, Lu B, Qiu Y, Baker ME, Ye Z, Cao Q, Wang M, Yuan C, Chen Z, Feng S, Zhang Y, Iacucci M, Ghosh S, Rieder F, Sun C, Chen M, Li Z, Mao R, Huang B, Feng ST. Development and Validation of a Novel Computed-Tomography Enterography Radiomic Approach for Characterization of Intestinal Fibrosis in Crohn's Disease. Gastroenterology. 2021 Jun;160(7):2303-2316.e11. doi: 10.1053/j.gastro.2021.02.027. Epub 2021 Feb 17.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- No.840[2024]
- MISP-102507 (Inny numer grantu/finansowania: MSD R&D(CHINA)CO.,LTD)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
W tym badaniu nie zamierzamy publicznie udostępniać surowych danych pacjentów z następujących powodów:
- Ochrona prywatności pacjentów: Surowe dane mogą obejmować poufne dane osobowe, takie jak nazwiska i historia medyczna. Publiczne zwolnienie może ujawnić te informacje, naruszając prawa do prywatności pacjentów i przepisy dotyczące prywatności.
- Bezpieczeństwo danych: Surowe dane obejmują obrazy medyczne i informacje kliniczne, które można niewłaściwie wykorzystywać, jeśli zostanie wydany. Dostęp będzie ograniczony do zespołu badawczego, aby zapewnić bezpieczeństwo danych.
- Rozważania etyczne: Uzgodniono świadomą zgodę od pacjentów z jasnymi warunkami dotyczącymi wykorzystania danych. Nie zgodzili się na publiczne uwolnienie surowych danych, a to mogli naruszyć pierwotną umowę.
- DE-identyfikacja: Chociaż można wykorzystać dane zidentyfikowane, surowe dane, które mogą zidentyfikować pacjentów, nie zostaną zwolnione w celu ochrony ich prywatności.
- Zapobieganie niewłaściwemu użyciu danych: Uwolnienie surowych danych może prowadzić do niewłaściwego wykorzystania przez nieautoryzowane strony.
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .