使用人工智能和机器学习预测食管癌新辅助放化疗的反应 (QARC)
食管癌新辅助放化疗的病理反应预测及工程特征与深度学习模型的比较
在食管癌中，新辅助同步放化疗 (NA-CCRT) 后进行手术是目前的护理标准，并且已经积累了大量证据支持完全病理反应 (pCR) 是改善预后的积极预后标志物这一观点。 在新辅助治疗之前预测实现 pCR 的可能性可以允许修改那些不太可能实现 pCR 的患者的治疗方案。
Radiomics 是成像领域的新成员，其特定特征是根据感兴趣区域 (ROI) 从像素的强度和分布模式中得出的。 这样提取的特征然后可以用于类似于其他组学数据集的预测建模。 已经进行了检查其效用的初步调查，迄今为止其应用主要集中在筛查和治疗后的生存预测上。 由于使用放射组学提取的数据具有多维特性，人工智能 (AI) 方法非常适合分析和建模放射组学特征。
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) [利用卷积神经网络 (CNN)] 都是 AI 框架的一部分。 与 ML 相比，DL 是一个新进入者，并且已被一些医学研究人员用于使用预测型算法进行建模。 除了显着减少与基于 Radiomics 的研究相关的工作流程外，使用 DL 的特征工程和建模不受不正确的 ROI 描绘的影响。 然而，DL 的主要限制是“黑盒”效应，其中 CNN 的底层基础是未知的。 通过直接在图像数据集上可视化激活图来证明预测的生物学合理性，这在一定程度上得到了缓解。 两种建模类型的比较性能也不得而知。
我们的目标是使用基于放射组学的 ML 和基于 AI 的建模来研究研究人群中的 pCR 概率。 我们还将研究两种建模技术的比较性能。 对于基于 DL 的预测建模，我们将尝试在激活图的基础上提供生物学上的合理性。
研究概览
研究类型
注册 (预期的)
联系人和位置
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- ECOG 表现状态：0-2
- 经组织病理学或细胞病理学证实为食管恶性肿瘤的患者
- 组织学：鳞状细胞癌和腺癌
- 患者应该接受过新辅助同步化放疗 (NACCRT)，然后进行手术
- 在参与机构内提供的所有治疗干预措施（放射疗法、化学疗法和手术）
- 每位患者至少有一个 NACCRT 前 DICOM 成像数据集（HRCT/18-FDG PET-CT/放射治疗计划 CT）
排除标准：
- 感兴趣区域有任何金属植入物的患者
- 患有局部晚期疾病或转移性疾病（T4 疾病、瘘管、转移）的患者
- 既往有同一地区放疗史的患者
- 食管发生第二种恶性肿瘤的患者
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：其他
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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学习小组
接受 NA-CCRT 后进行手术的患者
|
通过任何技术进行的新辅助放疗，与新辅助化疗同时进行。
新辅助化疗与新辅助放疗同时进行。
食管切除术，在新辅助同步放化疗完成后 4-6 周进行
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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开发基于新辅助前成像模式预测 pCR 的模型
大体时间：2021 年 8 月
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2021 年 8 月
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对新辅助放化疗和食管切除术后的患者结果（OS、RFS、pCR 率）进行临床审核
大体时间：2020 年 1 月
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2020 年 1 月
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Kundan S Chufal, MD、Rajiv Gandhi Cancer Institute & Research Center
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (预期的)
研究完成 (预期的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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新辅助放疗的临床试验
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