Esta página foi traduzida automaticamente e a precisão da tradução não é garantida. Por favor, consulte o versão em inglês para um texto fonte.

Diagnóstico endocitoscópico de neoplasias colorretais baseado em inteligência artificial em tempo real

2 de dezembro de 2025 atualizado por: Hong Xu, The First Hospital of Jilin University

Diagnóstico endocitoscópico de neoplasias colorretais baseado em inteligência artificial em tempo real: um único centro, estudo clínico prospectivo

O câncer colorretal (CCR) é a terceira doença maligna mais comum e a segunda principal causa de morte relacionada ao câncer em todo o mundo. A colonoscopia é considerada o método preferido de rastreamento do câncer colorretal, e a ressecção das lesões colorretais pode reduzir significativamente a incidência e a mortalidade do câncer colorretal. A fim de melhorar o diagnóstico qualitativo e quantitativo de lesões colorretais, muitas técnicas endoscópicas, como endoscopia com imagem aprimorada (IEE), incluindo imagem de banda estreita (NBI), endoscopia de ampliação, endoscopia pigmentar, endoscopia confocal a laser e endocitoscopia (EC) são aplicado clinicamente. No entanto, com o número crescente de ressecções endoscópicas, os custos associados ao diagnóstico patológico da ressecção endoscópica e das amostras de ressecção aumentam ano a ano. Na prática clínica, algumas lesões colorretais não neoplásicas podem não necessitar de ressecção, por isso é importante distinguir neoplásicas de não neoplásicas durante a colonoscopia. A aplicação da CE visa atingir o objetivo de diagnóstico endoscópico histopatológico em tempo real, sem biópsia. Vários estudos demonstraram que a CE é eficaz na identificação da natureza das lesões colorretais e no julgamento da profundidade da invasão no CCR. Com base no diagnóstico endoscópico, o endoscopista pode determinar o plano de tratamento para as lesões colorretais. O mais recente EC é um endoscópio integrado com sistema de microscopia óptica de contato com ampliação máxima de 520 x. A CE pode demonstrar a estrutura atípica da glândula e das células após a coloração e exibir os microvasos superamplificados da lesão no modo EC-NBI. No entanto, o julgamento de imagens endocitoscópicas necessita de muita experiência para melhorar a precisão diagnóstica. Além disso, os endoscopistas têm certos julgamentos subjetivos e erros no diagnóstico endocitoscópico. Existe um sistema de inteligência artificial desenvolvido para identificar neoplasias colorretais. No entanto, ainda falta uma verificação clínica prospectiva baseada na população chinesa. No estudo, os investigadores realizaram um estudo clínico prospectivo para determinar a precisão do diagnóstico do sistema de inteligência artificial.

Visão geral do estudo

Status

Concluído

Descrição detalhada

A colonoscopia é atualmente o padrão-ouro de rastreio do CCR. A endocitoscopia, devido à sua função de alta ampliação, pode atingir o objetivo de biópsia ótica. No entanto, os médicos endoscopistas têm certas dificuldades no diagnóstico com a endocitoscopia, especialmente para médicos endoscopistas principiantes, cuja precisão diagnóstica é frequentemente baixa.

Portanto, o EndoBRAIN, como um sistema de inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico da endocitoscopia, tem a vantagem de diagnóstico rápido. No modo EC-NBI, prevê como "Não neoplásico" ou "Neoplásico", e no modo EC-corado, o seu resultado de previsão é "Não neoplásico", "Adenoma" ou "Cancro invasivo".

No entanto, atualmente este sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial ainda não foi aplicado na população chinesa. Os investigadores planeiam realizar um ensaio clínico prospetivo para validar a precisão do EndoBRAIN na previsão da histologia das lesões colorretais em endocitoscopia em tempo real. Este estudo irá recolher prospetivamente as lesões que cumpram os critérios de inclusão e exclusão. Após os médicos endoscopistas fazerem o diagnóstico através da ótica endoscópica e do EndoBRAIN, e depois serem submetidos a ressecção endoscópica ou ressecção cirúrgica seguida de diagnóstico patológico, irão comparar o diagnóstico do médico, os resultados de diagnóstico da inteligência artificial com os resultados patológicos padrão-ouro, e resumir a precisão diagnóstica deste sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial para as lesões colorretais.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

680

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.

Locais de estudo

    • Jilin
      • Changchun, Jilin, China, 130021
        • The First Hospital of Jilin University

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

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Os investigadores analisaram apenas lesões colorretais ressecadas endoscópica ou cirurgicamente que foram observadas com EC-NBI e coradas com EC por endoscopistas e sistema de inteligência artificial antes do tratamento que foi finalmente realizado exame histopatológico.

Descrição

Critério de inclusão:

  • lesões colorretais

Critério de exclusão:

  • tumores não epiteliais
  • uma história de doença inflamatória intestinal
  • quimioterapia ou radioterapia para câncer colorretal
  • lesões sem imagens claras de CE
  • tipos patológicos específicos
  • polipose adenomatosa familiar

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
Pacientes com uma ou mais lesões colorretais detectadas

Durante a endocitoscopia, o Clínico inspeciona a presença de lesões colorretais de acordo com a prática clínica de rotina, com o EndoBRAIN desligado. Quando uma lesão colorretal é encontrada, o Clínico fará uma previsão sobre a histologia com base na prática clínica de rotina. A seguir, a função EndoBRAIN será ligada e o Clínico tomará nota da previsão do EndoBRAIN para cada imagem da lesão colorretal.

Além disso, outras características da lesão colorretal, como o tamanho, localização e forma, serão registadas, o que é semelhante ao que é realizado na prática clínica de rotina. A lesão colorretal será ressecada e enviada para exame patológico, o que constituirá o "padrão-ouro" para o diagnóstico da histologia da lesão colorretal.

As lesões colorretais foram observadas com EC-NBI e coradas com EC por endoscopistas antes do tratamento que foi finalmente realizado exame histopatológico. As endocitoscopias (CF-H290ECI, Olympus, Tóquio, Japão) têm ampliação máxima de ×520, profundidade de focagem, 35 μm; campo de visão, 570 × 500μm. Durante o EC-NBI, o endoscopista apertou o botão do endoscópio para mudar da imagem com luz branca para o NBI e observou a lesão com ampliação total. Após a observação endocitoscópica, o sistema de inteligência artificial será aberto e exibirá o resultado preditivo. Finalmente, o endoscopista realizou o diagnóstico do modo corado por CE após colorir a superfície da lesão com azul de metileno a 1,0%. Após a observação endocitoscópica, o sistema de inteligência artificial será aberto novamente e exibirá o resultado preditivo.
Outros nomes:
  • endocitoscopia

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Avaliar o desempenho diagnóstico e a taxa de diagnóstico com elevada confiança do EndoBRAIN no diagnóstico de lesões neoplásicas em contexto clínico.EndoBRAIN no diagnóstico de lesões neoplásicas em contexto clínico.
Prazo: 8 meses
A sensibilidade, a especificidade, a precisão, o valor preditivo positivo (VPP), o valor preditivo negativo (VPN) e a taxa de diagnóstico de alta confiança serão calculados para comparação com a histologia final como padrão-ouro para diagnóstico
8 meses

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Para avaliar o desempenho e a taxa de diagnóstico de alta confiança do EndoBRAIN no diagnóstico de adenomas do cólon retossigmoide ≤5 mm;
Prazo: 8 meses
A sensibilidade, a especificidade, a precisão, o valor preditivo positivo (VPP), o valor preditivo negativo (VPN) e a taxa de diagnóstico de alta confiança serão calculados para comparação com a histologia final como o padrão-ouro para o diagnóstico
8 meses
Para avaliar o desempenho e a taxa de diagnóstico de alta confiança do Endobrain em modo corado com EC no diagnóstico de cancro invasivo;
Prazo: 8 meses
A sensibilidade, especificidade, precisão, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN) e taxa de diagnóstico com alta confiança serão calculados para comparação com a histologia final como padrão-ouro para diagnóstico
8 meses
Para avaliar os fatores influenciadores no diagnóstico de lesões colorretais pelo EndoBRAIN.
Prazo: 8 meses
O desempenho diagnóstico do EndoBRAIN em diferentes fatores de influência será calculado para comparação com a histologia final como padrão de ouro para diagnóstico
8 meses
Comparar o desempenho diagnóstico da histologia de lesões colorretais pelo EndoBRAIN, por endoscopistas e por endoscopistas combinados com o EndoBRAIN;
Prazo: 8 meses
O desempenho diagnóstico na identificação da histologia das lesões colorretais pelo EndoBRAIN, pelos endoscopistas e pelos endoscopistas combinados com o EndoBRAIN será calculado para comparação com a histologia final como padrão-ouro de diagnóstico.
8 meses

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Investigadores

  • Investigador principal: Hong Xu, PHD, The First Hospital of Jilin University

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)

1 de abril de 2024

Conclusão Primária (Real)

19 de dezembro de 2024

Conclusão do estudo (Real)

19 de dezembro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

22 de março de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

22 de março de 2024

Primeira postagem (Real)

28 de março de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimado)

9 de dezembro de 2025

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

2 de dezembro de 2025

Última verificação

1 de dezembro de 2025

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

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 .

Se inscrever