Разработка клинически высокоэффективных платформ для индивидуализированного лечения рака шейки матки
Разработка клинических высокоэффективных платформ для индивидуального лечения путем интеграции передовых радиационных технологий, количественной визуализации, молекулярной биологии и машинного обучения для лечения рака шейки матки.
Ретроспективное исследование с использованием данных пациентов для разработки и проверки приложения машинного обучения. Доступные наборы данных визуализации пациентов, завершивших лечение, будут использоваться для определения вероятности осложнений в нормальных тканях и вероятности контроля над опухолью.
Гипотеза Объединение существующей информации о лучевой терапии, количественных изображений и данных о результатах лечения пациентов из завершенных и текущих клинических испытаний позволит разработать системы, основанные на знаниях, для эффективного проведения лечения и позволит отбирать пациентов для интенсивных подходов к лечению рака шейки матки.
Обзор исследования
Статус
Условия
Подробное описание
Для цели 1. Автоматическое определение сложных опухолевых мишеней для рака шейки матки для общего объема опухоли (GTV) на исходном уровне и при брахитерапии и клинического целевого объема высокого риска (CTV) на исходном уровне и брахитерапии будет выполняться на МРТ.
Следующие структуры будут обработаны для автоматизации на CT
- Клинический целевой объем низкого риска (CTV низкого риска)
- ГТВ: узловой
- Избирательный узловой целевой объем таза
- Выборочный узловой тазовый и парааортальный объем
- Прямая кишка
- мочевой пузырь
- сигмовидная
- кишечник
- Костный мозг
Для цели 2. Исследователь намеревается использовать машинное обучение для разработки более надежных моделей прогнозирования токсичности нормальных тканей. Для разработки прогностических моделей токсичности также будут применяться дополнительные передовые методы, такие как анализ текстуры карт доз облучения и последующая плотность ткани. Используя наши наборы данных о пациентах, исследователь хочет создать библиотеку планов протонного пучка с системами планирования протонов, которые будут доступны в отделении радиационной онкологии, и с использованием разработанных графиков осложнений в нормальных тканях информация о достижимых дозах через протоны может помочь в определении пациентов, которым будет полезна протонная терапия.
Для цели 3. В рамках этого проекта исследователь намеревается интегрировать функции определения стадии, патологии и количественных изображений текстуры для прогнозирования ответа и выявления «когорты высокого риска» при раке шейки матки. Будут включены изображения и клинические данные пациентов, которым проводилась МРТ на исходном уровне. Особенности текстуры можно использовать для классификации «хорошо» и «плохо реагирующих» после химиолучевой терапии. Для той же когорты пациентов у исследователя также есть ткани, включая результаты дополнительных биомаркеров (таких как AKT, LICAM, PDL1, CD4 и CD8). Исследователь намеревается сначала сопоставить различия в характеристиках текстуры и посмотреть, существует ли закономерность различных молекулярных характеристик. На втором этапе визуализация и молекулярные характеристики могут быть объединены для разработки «моделей прогнозирования риска». GTV и HRCTV, определенные на 150 наборах данных на исходном уровне, и брахитерапия в рамках Цели 1 будут использоваться для классификации респондеров и нереспондеров и проверки еще 150 наборов данных пациентов.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Supriya Sastri (nee Chopra), MD
- Номер телефона: 5113 02227405000
- Электронная почта: supriyasastri@gmail.com
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Supriya Sastri (nee Chopra), MD
- Номер телефона: 5113 02227405000
- Электронная почта: schopra@actrec.gov.in
Места учебы
-
-
Maharashtra
-
Navi Mumbai, Maharashtra, Индия, 410210
- Рекрутинг
- Advanced Centre of Treatment Research and Education In Cancer,Tata Memorial Centre
-
Контакт:
- Dr Supriya Chopra, MD
- Номер телефона: 5491 91-22-27405000
- Электронная почта: schopra@actrec.gov.in
-
Главный следователь:
- Supriya Chopra, MD
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
Для цели 1 и цели 3:
- Пациенты, получающие лечение в рамках текущих и завершенных клинических испытаний химиолучевой терапии и брахитерапии рака шейки матки с доступом к изображениям МРТ/КТ во время диагностики и брахитерапии Для цели 2
- Пациенты, проходящие послеоперационную или окончательную лучевую терапию и получающие лечение в рамках испытаний послеоперационной или окончательной лучевой терапии.
Критерий исключения:
- Отсутствие результатов заболевания или токсичности.
- Отсутствие изображений в базе данных больницы.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Создание программного обеспечения для автоматического определения мишеней для рака шейки матки
Временное ограничение: 3 года
|
1. Разработать и утвердить автоматизированные платформы для определения целей и планирования рака шейки матки в кратчайшие сроки с помощью а. Обнаружение аномальных раковых тканей на основе машинного обучения на мультимодальных медицинских диагностических изображениях. б . Обучить базовые системы машин автоматизированному планированию внешнего облучения и брахитерапии при гинекологических онкологических заболеваниях. |
3 года
|
|
Разработка и проверка графиков осложнений нормальных тканей
Временное ограничение: 3 года
|
2. Использовать существующие базы данных и карты доз облучения, характеристики текстуры изображения и данные о нежелательных явлениях для машинного обучения, чтобы разрабатывать «графики осложнений нормальной ткани» и определять подгруппы пациентов с раком шейки матки, которым могут быть полезны передовые методы облучения (например, протонная терапия).
|
3 года
|
|
Определить «популяцию пациентов с высоким риском», которым может помочь интенсификация лечения в будущем.
Временное ограничение: 3 года
|
3. Использовать расширенный анализ текстуры изображения в рамках текущих институциональных и совместных клинических испытаний для выявления «популяции пациентов с высоким риском», которым может помочь интенсификация лечения в будущем.
|
3 года
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Supriya Sastri (nee Chopra), MD, Tata Memorial Centre, The Advanced Centre for Treatment, Research and Education in Cancer (ACTREC)
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
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
- Урогенитальные заболевания
- Генитальные заболевания
- Урогенитальные новообразования
- Новообразования по локализации
- Новообразования
- Женские урогенитальные заболевания
- Женские мочеполовые заболевания и осложнения беременности
- Заболевания матки
- Заболевания половых органов, Женский
- Генитальные Новообразования, Женщины
- Заболевания шейки матки
- Новообразования матки
- Новообразования шейки матки
Другие идентификационные номера исследования
- TMC IRB 900787
- CTRI/2021/08/035810 (Идентификатор реестра: Clinical Trials Registry - India)
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.
продукт, произведенный в США и экспортированный из 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. .