- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT04893200
Модель прогнозирования распространения опухоли через воздушное пространство при аденокарциноме легкого на основе радиомики
Может ли Radiomics предсказать распространение опухоли через воздушное пространство при аденокарциноме легкого во всех условиях компьютерной томографии?
Сообщалось о распространении через воздушное пространство (STAS) как о негативном прогностическом факторе у пациентов с раком легкого, перенесших сублобарную резекцию. Таким образом, его предоперационная оценка может быть полезна для индивидуального хирургического лечения. Радиомика недавно была предложена для прогнозирования STAS у пациентов с аденокарциномой легкого. Однако во всех исследованиях строго отбирались как изображения, так и пациенты, что привело к результатам, которые вряд ли применимы в повседневной клинической практике. Целью данного исследования является тестирование модели прогнозирования STAS, основанной на радиомике, в практическом наборе данных и проверка ее достоверности и трансляционных потенциалов.
Радиологические и клинические данные от 100 последовательных пациентов с резецированной аденокарциномой легкого были ретроспективно собраны для учебного раздела. Как и в обычной клинической практике, предоперационные КТ-изображения были получены независимо друг от друга разными врачами и в разных больницах. Таким образом, в нашем наборе данных представлены большие различия в модели и производстве сканера, протоколе сбора и реконструкции, фазе эндовенозного контрастирования и размере пикселя. Чтобы проверить эффект нормализации в сильно различающихся данных, предоперационные КТ-изображения и интересующая область опухоли были предварительно обработаны с помощью четырех различных конвейеров. Признаки были извлечены с помощью пирадиомики и выбраны с учетом как способности разделения, так и надежности внутри трубопроводов. После этого была создана модель прогнозирования STAS на основе радиомики с использованием наиболее важных связанных функций. Затем эта модель была проверена в группе из 50 пациентов, проспективно включенных в группу внешней проверки, чтобы проверить ее эффективность в прогнозировании STAS.
Обзор исследования
Статус
Условия
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Roma, Италия, 00139
- Dipartimento di chirurgia Generale e Specialistica "Paride Stefanini"
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Пациенты с подозрением или цитологически доказанной аденокарциномой легкого, перенесшие операцию по поводу рака легкого;
- Доступные дооперационные КТ-изображения
- Возраст старше 18 лет
Критерий исключения:
- Инфильтрация стенки грудной клетки
- Индукционная радио- или химиотерапия
- Неполная хирургическая резекция
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Аденокарцинома легкого
Изображения пациентов с хирургически леченной аденокарциномой легкого были собраны и обработаны для построения прогностической модели на основе радиомики.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Чувствительность
Временное ограничение: За 24 часа до операции
|
Тестирование чувствительности Radiomics для прогнозирования STAS с использованием площади под кривой рабочей характеристики приемника
|
За 24 часа до операции
|
|
Специфика
Временное ограничение: За 24 часа до операции
|
Тестирование специфичности Radiomics для прогнозирования STAS с использованием площади под кривой рабочей характеристики приемника
|
За 24 часа до операции
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Marco Anile, MD, La Sapienza Università di Roma
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Jiang C, Luo Y, Yuan J, You S, Chen Z, Wu M, Wang G, Gong J. CT-based radiomics and machine learning to predict spread through air space in lung adenocarcinoma. Eur Radiol. 2020 Jul;30(7):4050-4057. doi: 10.1007/s00330-020-06694-z. Epub 2020 Feb 28.
- Chen D, She Y, Wang T, Xie H, Li J, Jiang G, Chen Y, Zhang L, Xie D, Chen C. Radiomics-based prediction for tumour spread through air spaces in stage I lung adenocarcinoma using machine learning. Eur J Cardiothorac Surg. 2020 Jul 1;58(1):51-58. doi: 10.1093/ejcts/ezaa011.
- Zhuo Y, Feng M, Yang S, Zhou L, Ge D, Lu S, Liu L, Shan F, Zhang Z. Radiomics nomograms of tumors and peritumoral regions for the preoperative prediction of spread through air spaces in lung adenocarcinoma. Transl Oncol. 2020 Oct;13(10):100820. doi: 10.1016/j.tranon.2020.100820. Epub 2020 Jul 1.
- Bassi M, Russomando A, Vannucci J, Ciardiello A, Dolciami M, Ricci P, Pernazza A, D'Amati G, Mancini Terracciano C, Faccini R, Mantovani S, Venuta F, Voena C, Anile M. Role of radiomics in predicting lung cancer spread through air spaces in a heterogeneous dataset. Transl Lung Cancer Res. 2022 Apr;11(4):560-571. doi: 10.21037/tlcr-21-895.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)
Первичное завершение (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)
Завершение исследования (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- RADIOMICS
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .