Diagnóstico de câncer gástrico com citologia esfoliativa peritoneal positiva com base em tecnologia de biópsia virtual orientada por inteligência artificial (GC-CY1)
Este estudo clínico tem como objetivo desenvolver e avaliar uma tecnologia de biópsia virtual baseada em inteligência artificial (IA) para o diagnóstico de câncer gástrico com citologia esfoliativa peritoneal positiva (PEC). O câncer gástrico com metástase peritoneal muitas vezes apresenta um desafio para a detecção e diagnóstico precoce, sendo os métodos diagnósticos tradicionais, como imagem e histopatologia, limitados em sensibilidade e especificidade.
Neste estudo, propomos o uso de algoritmos de IA para analisar biomarcadores não invasivos, incluindo perfis transcriptômicos e dados de imagem, para prever a presença de câncer gástrico peritoneal esfoliativo positivo para citologia. A biópsia virtual aproveita a IA para integrar vários conjuntos de dados, fornecendo uma ferramenta de diagnóstico abrangente que poderia potencialmente substituir ou complementar os procedimentos de diagnóstico invasivos atuais. Ao desenvolver esta tecnologia, pretendemos melhorar o diagnóstico precoce e a monitorização do cancro gástrico, particularmente em casos com metástases peritoneais ocultas, e, em última análise, melhorar os resultados dos pacientes através de estratégias de tratamento mais oportunas e precisas.
O estudo envolverá a coleta de amostras clínicas de pacientes com câncer gástrico com suspeita de metástase peritoneal. O modelo de IA será treinado nessas amostras para identificar biomarcadores relevantes para câncer gástrico positivo para PEC. A validação clínica será conduzida para avaliar o desempenho deste sistema de biópsia virtual baseado em IA em comparação com métodos de diagnóstico convencionais.
Este estudo tem o potencial de fornecer uma abordagem diagnóstica nova e não invasiva para o câncer gástrico com envolvimento peritoneal, oferecendo um avanço significativo no campo da detecção precoce do câncer e da medicina personalizada.
Visão geral do estudo
Status
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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None Selected
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Shijiazhuang, None Selected, China, 050011
- The Fourth Hospital of Hebei Medical University
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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
Critérios de inclusão:
Idade: Pacientes com idade entre 18 e 75 anos. Diagnóstico de Câncer Gástrico: Diagnóstico confirmado histologicamente de câncer gástrico primário, com suspeita clínica de metástase peritoneal (com base em exames de imagem ou outros achados clínicos).
Citologia de lavagem peritoneal positiva (PEC): Pacientes com suspeita de câncer gástrico positivo para PEC, com base em resultados de citologia de lavagem peritoneal anteriores ou atuais ou alta suspeita clínica.
Status de desempenho ECOG: Status de desempenho do Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) de 0-2, indicando que o paciente está bem o suficiente para participar do estudo e se submeter aos procedimentos de diagnóstico necessários.
Consentimento Livre e Esclarecido: Capacidade e vontade de fornecer consentimento informado e cumprir o protocolo do estudo.
Critérios de exclusão:
História Anterior de Câncer: História de outras doenças malignas nos últimos 5 anos, exceto câncer de pele não melanoma ou câncer in situ.
Comorbidades Graves: Doença cardiovascular, respiratória, renal ou hepática grave que prejudicaria a capacidade do paciente de participar do estudo ou de se submeter aos procedimentos diagnósticos necessários.
Gravidez ou Lactação: Mulheres grávidas ou amamentando, ou mulheres que planejam engravidar durante o período do estudo.
Condições Clínicas Não Elegíveis: Qualquer condição que, na opinião do investigador, possa interferir na participação do paciente ou no cumprimento do protocolo do estudo, ou afetar a qualidade dos dados.
Incapacidade de fornecer amostras: pacientes que não conseguem fornecer as amostras clínicas necessárias (por exemplo, sangue, urina ou fluido de lavagem peritoneal) para a análise de biópsia virtual orientada por IA.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
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Precisão da biópsia virtual orientada por IA no diagnóstico de câncer gástrico PEC positivo
Prazo: Acompanhamento pós-operatório de 24 meses
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Acompanhamento pós-operatório de 24 meses
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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
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- GC-CY1
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (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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