Разработка прогнозной модели для перитонеального метастаза и кахексии рака желудка с использованием данных Bub1 и рентгенопатомики с глубоким обучением (BUDDLE)

Рак желудка (GC) является одним из наиболее распространенных и агрессивных злокачественных новообразований, причем брюшной метастазирование и кахексия значительно способствуют его плохому прогнозу. Ген Bub1 участвовал в хромосомной нестабильности и прогрессировании GC, но его роль в перитонеальном метастазировании и кахексии остается неясной. Это клиническое исследование направлено на изучение потенциала интеграции экспрессии гена Bub1 с помощью визуализации и патологических данных для разработки прогнозной модели для прогрессирования GC.

Исследование будет собирать комплексные данные от пациентов с ГХ, включая геномные профили (экспрессия гена Bub1), радиологические изображения (CT/MRI) и гистопатологические данные. Расширенный анализ радиомики извлечет количественные особенности из данных визуализации, в то время как патологические данные будут проанализированы для соответствующих гистологических маркеров. Комбинированный набор данных будет подаваться в глубокую модель обучения для выявления закономерностей, связанных с перитонеальным метастазированием и кахексией, сосредоточив внимание на идентификации ранних биомаркеров.

Модель глубокого обучения будет проходить итеративную подготовку и валидацию, используя как ретроспективные, так и проспективные данные пациентов. Основная конечная точка исследования состоит в том, чтобы оценить прогнозирующую точность модели для перитонеального метастазирования и развития кахексии, в то время как вторичные конечные точки включают его потенциал для информирования персонализированных стратегий лечения, повышения уровня выживаемости и руководства клиническими решениями.

Это исследование также будет исследовать корреляцию между экспрессией BUB1 и рентгенопатомическими признаками в GC, что дает представление о основных механизмах, движущих брюшной метастазировании и кахексии. Результаты направлены на создание надежного, клинически применимого предсказательного инструмента, который может быть интегрирован в современную клиническую практику для лучших результатов пациента.