Novas aplicações para avaliação de sarcoma (NASA)
Esta pesquisa visa melhorar a maneira de decidir se um nódulo em tecidos moles, como gordura ou músculo, é um tipo de câncer denominado sarcoma de tecidos moles, ou se é benigno (não canceroso). Para fazer isso, os investigadores usarão exames clínicos de ressonância magnética de rotina, exames quantitativos adicionais de ressonância magnética e inteligência artificial.
Os objetivos desta pesquisa são:
Desenvolver algoritmos de IA que possam classificar com precisão massas de tecidos moles como benignas ou malignas usando imagens de RM quantitativas e de rotina.
Classificar massas malignas de tecidos moles em seu grau patológico. Compare diferentes modelos de IA em conjuntos de testes externos e invisíveis para determinar qual oferece o melhor desempenho.
Os participantes serão questionados se podem passar no máximo 10 minutos extras em um scanner de ressonância magnética para que as imagens extras possam ser adquiridas. Um pequeno subconjunto de participantes será convidado a voltar para que os investigadores possam verificar a reprodutibilidade das imagens e do software de IA.
Visão geral do estudo
Descrição detalhada
O objetivo desta pesquisa é melhorar a maneira de decidir se um nódulo em tecidos moles, como gordura ou músculo, é um tipo de câncer denominado sarcoma de tecidos moles, ou se é benigno, usando inteligência artificial (IA).
Os sarcomas de tecidos moles são um tipo de câncer que pode aparecer em qualquer parte do corpo onde haja tecidos moles, como músculos ou gordura. Embora os sarcomas sejam raros, nódulos benignos em tecidos moles são comuns e atualmente é muito difícil dizer a diferença entre os dois por meio de exames de imagem. Isso significa que muitos pacientes com massas benignas são encaminhados para biópsias dolorosas e as listas de espera para biópsias são longas devido à grande carga de trabalho diagnóstico.
Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um algoritmo de IA que possa diferenciar entre massas benignas e malignas de tecidos moles. Embora um algoritmo possa ser desenvolvido usando dados de rotina existentes, os pesquisadores gostariam de investigar se a adição de imagens quantitativas de RM poderia torná-lo mais preciso.
Os pacientes que já estão fazendo uma varredura para sarcoma serão questionados se concordam com a aquisição de imagens extras de RM. Essas imagens serão usadas para fornecer informações extras à IA. As imagens extras adicionarão no máximo 10 minutos à ressonância magnética padrão dos pacientes, o que significa que os pacientes não precisarão fazer uma viagem extra ou se submeter a quaisquer procedimentos extras. Os participantes do estudo não precisarão receber contraste de RM como parte desta pesquisa. As imagens extras não serão utilizadas para fazer diagnóstico durante esta pesquisa. Será perguntado a um pequeno subconjunto de pacientes se eles estariam dispostos a fazer um segundo exame para que os pesquisadores possam ver o quão confiáveis são as medições, mas isso será totalmente opcional.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Leeds, Reino Unido
- Leeds Teaching Hospitals
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Pacientes com massa de tecidos moles discutida na reunião multidisciplinar sobre sarcoma
- Submetendo-se a ressonância magnética como parte de seu padrão de atendimento
- O participante deseja e é capaz de dar consentimento informado para participação no estudo.
Critério de exclusão:
- O paciente já teve a massa, ou parte dela, removida cirurgicamente antes da ressonância magnética
- Contra-indicação para ressonância magnética (por ex. presença de implantes contra-indicados, por ex. marca-passos cardíacos, claustrofobia).
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Coorte original
Esta coorte terá no máximo 10 minutos de sequências quantitativas de ressonância magnética adicionadas ao final do exame de ressonância magnética padrão clínico
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Os pacientes serão solicitados a permanecer no scanner por mais 10 minutos enquanto adquirimos imagens quantitativas adicionais de RM
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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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Precisão diagnóstica - análise ROC de precisão, sensibilidade e especificidade de algoritmos de IA para distinguir entre lesões benignas e malignas de tecidos moles
Prazo: 3 anos
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Algoritmos de IA serão treinados para distinguir entre lesões benignas e malignas de tecidos moles.
Para avaliar a precisão desses algoritmos, a sensibilidade e a especificidade do algoritmo serão calculadas usando o diagnóstico do paciente por biópsia/ressecção cirúrgica como padrão ouro.
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3 anos
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Precisão de classificação - análise ROC de precisão, sensibilidade e especificidade de algoritmos de IA para classificar lesões malignas em seu grau patológico
Prazo: 3 anos
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Algoritmos de IA serão treinados para distinguir entre lesões malignas de tecidos moles de grau 1,2 e 3.
Para avaliar a precisão desses algoritmos, a sensibilidade e a especificidade do algoritmo serão calculadas usando o diagnóstico do paciente por biópsia/ressecção cirúrgica como padrão ouro.
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3 anos
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- MP23/150492
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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