Predição de IA da resposta do câncer gástrico à quimioterapia neoadjuvante
26 de setembro de 2023 atualizado por: Di Dong, Chinese Academy of Sciences
Predição baseada em aprendizagem profunda da resposta do câncer gástrico à quimioterapia neoadjuvante
Este estudo busca desenvolver um modelo preditivo inteligente baseado em aprendizagem profunda para a eficácia da quimioterapia neoadjuvante em pacientes com câncer gástrico.
Ao utilizar os dados de imagens de tomografia computadorizada dos pacientes, imagens patológicas de biópsia e informações clínicas, o modelo inteligente irá prever a eficácia e o prognóstico da quimioterapia pós-neoadjuvante, oferecendo assistência nas decisões de tratamento personalizadas para pacientes com câncer gástrico.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este estudo busca desenvolver um modelo de aprendizagem profunda para prever os resultados da quimioterapia neoadjuvante em pacientes com câncer gástrico. Aproveitando tomografias computadorizadas, imagens patológicas de biópsia e perfis clínicos dos participantes, este modelo visa prever a eficácia da quimioterapia pós-neoadjuvante e o prognóstico subsequente, auxiliando assim nas escolhas de tratamento individualizadas para esses participantes.
Coleta de dados: Os investigadores coletarão dados de 1.800 casos retrospectivos e 200 casos prospectivos de vários hospitais. Os dados retrospectivos serão divididos em conjuntos de treinamento e teste para treinar e validar o modelo, respectivamente. O desempenho do modelo será posteriormente avaliado usando o conjunto de dados prospectivo.
Informações clínicas: abrangem sexo, idade, marcadores tumorais, estadiamento, tipo, planos de tratamento específicos do participante, resultados laboratoriais pré e pós-tratamento, etc.
Dados de imagem: dados de tomografia computadorizada obtidos um mês antes da quimioterapia neoadjuvante, com pelo menos a tomografia computadorizada de fase venosa incluída.
Dados patológicos: Imagens patológicas de uma biópsia de tumor gástrico corada com hematoxilina e eosina (HE) obtidas um mês antes do tratamento.
Classificação TRG: Com base no relatório patológico das amostras cirúrgicas usando o sistema de classificação Ryan TRG.
Endpoints Prognósticos: Os endpoints registrados são uma sobrevida livre de progressão (PFS) de 3 anos e uma sobrevida global (SG) de 5 anos. Todas as mortes devido a fatores não relacionados à doença são excluídas da análise prognóstica.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
200
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Di Dong, Ph.D.
- Número de telefone: +86 13811833760
- E-mail: di.dong@ia.ac.cn
Locais de estudo
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Beijing, China
- Ainda não está recrutando
- Peking University People's Hospital
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Contato:
- yi wang
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Beijing, China
- Ainda não está recrutando
- Peking Union Medical College Hospital
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Contato:
- Zhenyu Jin
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Beijing, China
- Recrutamento
- Peking University Cancer Hospital & Institute
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Contato:
- Lei Tang
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Beijing, China
- Ainda não está recrutando
- Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
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Contato:
- Xinming Zhao
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Changsha, China
- Ainda não está recrutando
- Xiangya Hospital of Central South University
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Contato:
- Weihua Liao
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Fuzhou, China
- Ainda não está recrutando
- Fujian Cancer Hospital
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Contato:
- Yangming Li
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Fuzhou, China
- Recrutamento
- Fujian Medical University Union Hospital
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Contato:
- Changming Huang
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Guangzhou, China
- Ainda não está recrutando
- Nanfang Hospital of Southern Medical University
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Contato:
- Guoxin Li
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Guangzhou, China
- Ainda não está recrutando
- Affiliated Cancer Hospital & Institute of Guangzhou Medical University
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Contato:
- Shuzhong Cui
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Guangzhou, China
- Ainda não está recrutando
- First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
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Contato:
- Shenping Yu
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Guangzhou, China
- Recrutamento
- Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
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Contato:
- Xiaochun Meng
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Kunming, China
- Recrutamento
- Yunnan Cancer Hospital
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Contato:
- Zhenhui Li
-
Nanning, China
- Ainda não está recrutando
- Cancer Hospital of Guangxi Medical University
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Contato:
- Guanqiao Jin
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Qingdao, China
- Ainda não está recrutando
- The Affiliated Hospital of Qingdao University
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Contato:
- Hexiang Wang
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Shanghai, China
- Ainda não está recrutando
- Ruijin Hospital
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Contato:
- Jun Zhang
-
Shenyang, China
- Ainda não está recrutando
- First Hospital of China Medical University
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Contato:
- Zhenning WANG
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Suzhou, China
- Ainda não está recrutando
- The First Affiliated Hospital of Soochow University
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Contato:
- Jie Bao
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Tianjin, China
- Ainda não está recrutando
- Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital
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Contato:
- Zhaoxiang Ye
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Zhengzhou, China
- Recrutamento
- Henan Cancer Hospital
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Contato:
- Jing Li
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Zhengzhou, China
- Recrutamento
- The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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Contato:
- Jianbo Gao
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Zhenjiang, China
- Recrutamento
- Zhenjiang First People's Hospital
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Contato:
- Xiuhong Shan
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Milan, Itália
- Recrutamento
- San Raffaele University Hospital, Italy
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Contato:
- Francesco De Cobelli
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
A população do estudo compreende pacientes com câncer gástrico de vários hospitais.
Os participantes são indivíduos com diagnóstico de câncer gástrico avançado e atualmente em tratamento quimioterápico neoadjuvante.
A seleção é baseada em critérios como idade, diagnóstico específico, histórico de tratamentos anteriores e clareza de suas imagens médicas e patológicas.
Descrição
Critério de inclusão:
- Idade igual ou superior a 18 anos;
- Diagnosticado patologicamente com câncer gástrico avançado de acordo com os padrões de estadiamento TNM da American AJCC;
- Não foram submetidos a nenhum tratamento anticâncer sistemático antes da quimioterapia neoadjuvante e não foram submetidos a cirurgia para progressão local ou metástase à distância;
- Recebeu quimioterapia neoadjuvante padrão conforme recomendado pelas diretrizes clínicas e documentou os detalhes do tratamento;
- Imagens de tomografia computadorizada e imagens de patologia de biópsia obtidas estritamente dentro de um mês antes do início do tratamento neoadjuvante;
- Os pacientes possuem informações clínicas pré-operatórias abrangentes e classificação TRG pós-operatória.
Critério de exclusão:
- Pacientes cujas imagens tomográficas ou patológicas não são claras, inviabilizando a avaliação da lesão;
- Pacientes com diagnóstico de outros tumores concomitantes.
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Pacientes com câncer gástrico submetidos a quimioterapia neoadjuvante
Este grupo é composto por participantes com diagnóstico de câncer gástrico avançado.
Os participantes serão tratados com regimes de quimioterapia neoadjuvante padrão recomendados pelas diretrizes clínicas.
Os detalhes do tratamento, incluindo nome genérico dos medicamentos, forma farmacêutica, posologia, frequência e duração, serão registrados de acordo com o regime específico.
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Os participantes deste grupo são diagnosticados com câncer gástrico e estão programados para serem submetidos à quimioterapia neoadjuvante como parte de seu regime de tratamento.
Os medicamentos quimioterápicos específicos, dosagens e horários serão determinados de acordo com as diretrizes clínicas estabelecidas e a condição específica do participante.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Área sob a curva característica de operação do receptor (AUC) para previsão de TRG pelo modelo AI
Prazo: dois meses
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A AUC será usada para avaliar o desempenho do modelo AI na previsão da classificação TRG de pacientes com câncer gástrico após quimioterapia neoadjuvante.
Uma AUC de 1 indica uma previsão perfeita, enquanto uma AUC de 0,5 indica uma previsão que não é melhor que o acaso.
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dois meses
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Precisão da previsão TRG pelo modelo AI
Prazo: dois meses
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A precisão mede a proporção de previsões verdadeiras positivas e verdadeiras negativas feitas pelo modelo de IA entre todas as previsões.
Indica a capacidade do modelo de classificar corretamente os pacientes em suas respectivas classificações TRG.
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dois meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Sobrevivência Livre de Progressão (PFS) aos 3 anos
Prazo: Três anos
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A duração desde a data da confirmação do paciente até a data da progressão do tumor ou morte do paciente, o que ocorrer primeiro.
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Três anos
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Sobrevivência Global (SG) aos 5 anos
Prazo: Cinco anos
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A duração desde a data da confirmação do paciente até a data da morte do paciente.
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Cinco anos
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Diretor de estudo: Yali Zang, Ph.D., Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
10 de setembro de 2023
Conclusão Primária (Estimado)
31 de agosto de 2024
Conclusão do estudo (Estimado)
31 de dezembro de 2029
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
13 de agosto de 2023
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
6 de setembro de 2023
Primeira postagem (Real)
13 de setembro de 2023
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
28 de setembro de 2023
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
26 de setembro de 2023
Última verificação
1 de setembro de 2023
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- CASMI004
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
SIM
Descrição do plano IPD
Os dados individuais dos participantes (DPI) poderão ser disponibilizados a outros pesquisadores mediante solicitação.
Os pesquisadores interessados deverão apresentar uma proposta de pesquisa razoável e uma aplicação de utilização de dados.
Todas as unidades participantes deste estudo revisarão e avaliarão a proposta e a aplicação para determinar se devem compartilhar os dados.
Prazo de Compartilhamento de IPD
Os dados estarão disponíveis 1 ano após a conclusão do estudo e permanecerão disponíveis por um período de 5 anos.
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Os pesquisadores interessados devem enviar uma proposta de pesquisa detalhada e um pedido de utilização de dados para análise.
Todas as unidades participantes deste estudo avaliarão a inscrição para determinar a elegibilidade para acesso aos dados.
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDO
- SEIVA
- ANALYTIC_CODE
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .