Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Использование методов машинного обучения для серийной оценки маркеров системного воспаления у больных раком молочной железы (INFLAMMATE)

10 марта 2025 г. обновлено: Afonso Celso Pinto Nazario, Federal University of São Paulo
Рак молочной железы является наиболее распространенным раком у женщин во всем мире: в 2020 году было диагностировано 2,3 миллиона новых случаев. Положительный по рецептору гормонов (HR+) и отрицательный по рецептору эпидермального фактора роста 2 человека (HER2-) рак молочной железы является наиболее распространенным подтипом, составляющим 69% всех случаев рака молочной железы в США. В иммунном микроокружении опухоли более высокая интенсивность инфильтрации миелоидных клеток и низкий уровень инфильтрации лимфоцитов были связаны с худшими результатами. Маркеры периферической крови стали прогностическими биомаркерами, которые можно легко получить неинвазивно и по низкой цене. Эксперименты подтвердили, что соответствующие компоненты этих тестов (такие как иммунные клетки) прямо или косвенно участвуют в возникновении, развитии и ускользании опухоли, подчеркивая потенциальное использование лабораторных тестов в качестве биомаркеров опухоли.

Обзор исследования

Статус

Запись по приглашению

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

При раке молочной железы повышенный уровень нейтрофилов и сниженный уровень лимфоцитов в периферической крови связаны с худшей общей выживаемостью (ОВ). При метастатическом раке молочной железы HR+, HER2- низкое значение NLR до лечения и высокое абсолютное количество лимфоцитов (ALC) до лечения были связаны с лучшей выживаемостью без прогрессирования (ВБП) и общей выживаемостью. Разработка прогностических моделей на основе алгоритмов машинного обучения (ML) использовалась для прогнозирования и помощи в диагностике различных типов рака.

Хотя регулярные лабораторные тесты потенциально могут быть биомаркерами рака молочной железы, ни один тест еще не обеспечивает достаточную чувствительность или специфичность. Искусственный интеллект (ИИ) может помочь в интеграции данных нескольких тестов для диагностики. Технические улучшения, такие как емкость хранилища данных, вычислительная мощность и более совершенные алгоритмы, означают, что машинное обучение может обрабатывать клинически значимую информацию из данных лабораторных испытаний. Обобщаемость и стабильность моделей все еще нуждаются в подтверждении ввиду таких ограничений, как отсутствие различных патологических типов, небольшие когорты и отсутствие внешней проверки. Следовательно, конкурентная модель также необходима для достижения более точной стратификации пациентов с раком молочной железы. Целью этого ретроспективного многоцентрового исследования является систематическая оценка способности лабораторных тестов предсказывать рак молочной железы и разработка надежной и обобщаемой модели, которая поможет идентифицировать пациентов с раком молочной железы.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

4500

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

  • Аргентина
      • Buenos Aires, Аргентина
        • Pablo Mandó
  • Бразилия
    • Minas Gerais
      • Uberaba, Minas Gerais, Бразилия
        • Rosekeila Simoes Nomeline
    • Rio Grande do Sul
      • Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Бразилия
        • Tomas Reinert
    • Sao Paulo
      • Barretos, Sao Paulo, Бразилия
        • Idam Oliveira Junior
      • Campinas, Sao Paulo, Бразилия
        • César Cabello
      • Ribeirão Preto, Sao Paulo, Бразилия
        • Daniel Guimaraes Tiezzi
  • Египет
      • Cairo, Египет
        • Salma Elashwah
  • Испания
      • Madrid, Испания
        • Cristina Saura
  • Канада
    • Ontario
      • Toronto, Ontario, Канада
        • Vasily Giannakeas
  • Корея, Республика
      • Seul, Корея, Республика
        • Wonshik Han
  • Мексика
      • Mexico City, Мексика
        • Cynthia Mayte Villarreal Garza
  • Япония
      • Osaka, Япония
        • Masahiro Takada
      • Tokyo, Япония, 113-8677
        • Masakazu Toi

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Все женщины, участвующие в нашем исследовании, являются пациентками, у которых диагностирован патологический рак молочной железы и которым проводилось хирургическое вмешательство или неоадъювантная химиотерапия с 1 января 2013 года по 31 декабря 2018 года.

Описание

Критерии включения:

  • Пациенты-женщины в возрасте от 18 до 75 лет;
  • Пациенты с инвазивной карциномой молочной железы с диагнозом патологии;
  • Пациенты, у которых диагноз установлен в период с 1 января 2013 г. по 31 декабря 2018 г.;
  • Проведите общий анализ крови перед хирургическим вмешательством (мастэктомия или консервативная операция на груди) или неоадъювантной химиотерапией;

Критерий исключения:

Наличие гематологических нарушений;

  • Двусторонний рак молочной железы;
  • Мужской;
  • Статус выступления Карновского < 70 минут;
  • Воспалительный рак молочной железы и карцинома in situ;
  • Беременность или кормление грудью;
  • Признаки местного или отдаленного рецидива.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
Группа I: Рак молочной железы.
Все участницы нашего исследования — женщины, у которых диагностирован рак молочной железы и которым проводилось хирургическое вмешательство или неоадъювантная химиотерапия с 1 января 2013 года по 31 декабря 2018 года.
Процедура: Хирургическое вмешательство (мастэктомия или квадрантэктомия)
Хирургическое вмешательство (мастэктомия или квадрантэктомия); Неоадъювантная химиотерапия
Другие имена:
  • Неоадъювантная химиотерапия

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Общая выживаемость
Временное ограничение: От даты постановки диагноза до даты смерти, оцениваемой до 120 месяцев.
Общая выживаемость
От даты постановки диагноза до даты смерти, оцениваемой до 120 месяцев.

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Выживание без болезней
Временное ограничение: От даты постановки диагноза до даты первого прогрессирования (локальный рецидив опухоли или отдаленные метастазы), оцениваемый до 60 месяцев.
Выживание без болезней
От даты постановки диагноза до даты первого прогрессирования (локальный рецидив опухоли или отдаленные метастазы), оцениваемый до 60 месяцев.

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Federal University of São Paulo

Соавторы

Emory University
University of Sao Paulo
University of Campinas, Brazil
Mansoura University
Seoul National University
Barretos Cancer Hospital
Women's College Hospital
Universidade Federal do Triangulo Mineiro
Instituto Nacional de Cancer, Brazil
Hospital Vall d'Hebron
Kyoto University
Instituto de Cardiología y Medicina Vascular Hospital Zambrano-Hellion Tec Salud
Centro de Educación Medica e Investigaciones Clínicas Norberto Quirno
Kansai Medical University

Следователи

  • Главный следователь: Afonso C Nazario, PhD, University Federal of Sao Paulo

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Общие публикации

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 августа 2024 г.

Первичное завершение (Действительный)

31 декабря 2024 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 февраля 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

26 апреля 2024 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

2 июня 2024 г.

Первый опубликованный (Действительный)

7 июня 2024 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

25 марта 2025 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

10 марта 2025 г.

Последняя проверка

1 июня 2024 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Ключевые слова

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • University of Sao Paulo

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

продукт, произведенный в США и экспортированный из США.

Нет

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. .

Подписаться