利用多模态 AI 模型预测胃癌对化疗的反应
2024年6月8日 更新者：Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
用于预测晚期胃癌新辅助化疗病理完全反应的放射病理多模态机器学习模型：一项回顾性观察研究
本研究旨在开发一种结合放射组学和病理学特征的多模式模型，以预测接受新辅助化疗（NAC）的晚期胃癌患者的病理完全缓解（pCR）。
研究人员打算收集患者的干预前 CT 图像和病理切片，提取放射学和病理学特征，并使用机器学习算法构建预测模型。
该模型将使用单独的患者队列进行验证。
本研究旨在建立一个优于仅基于放射组学或病理学特征的模型的放射病理模型，旨在提高胃癌 pCR 的预测。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
500
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Yonghe Chen, MD
- 电话号码：+86 135 6038 6150
- 邮箱：chenyhe@mail2.sysu.edu.cn
研究联系人备份
- 姓名：Junsheng Peng, MD
- 电话号码：+86 13802963578
- 邮箱：pengjsh@mail.sysu.edu.cn
学习地点
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510655
- 招聘中
- The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
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接触：
- Xiangen Lu, Master
- 电话号码：+86 20 3837 9764
- 邮箱：zslyllb@mail.sysu.edu.cn
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
组织学证实为胃或食管胃结合部腺癌，接受新辅助化疗和根治性胃切除术的患者；
描述
纳入标准：
- 组织学证实为胃或食管胃交界部腺癌并接受 NAC 和根治性胃切除术的患者；
- 在开始任何干预之前接受腹部多排计算机断层扫描（CT）检查、胃镜检查和肿瘤组织活检的患者；
- 根据实体瘤疗效评估标准 1.1 版可评估的病变
排除标准：
- CT检查时因胃充盈不足，导致CT图像无法区分肿瘤病灶的患者；
- 由于取样不足，病理切片上无法区分肿瘤细胞的患者；
- 数据不足的患者。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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新辅助化疗联合根治性肿瘤切除手术
(i) CT检查时胃充盈不足，导致CT图像无法区分肿瘤病灶的患者； (ii) 由于取样不足，病理切片上无法区分肿瘤细胞的患者； (iii) 数据不足的患者。
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所有患者均经病理诊断为进展期胃癌，均接受新辅助化疗，新辅助化疗完成后，所有患者均接受肿瘤根治性切除手术（酌情部分胃切除或全胃切除）。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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病理完全缓解
大体时间：根治性切除手术后 30 天内进行评估。
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病理完全缓解（pCR）定义为原发肿瘤病灶和解剖的淋巴结中没有活细胞残留。
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根治性切除手术后 30 天内进行评估。
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Junsheng Peng, MD、The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2013年2月1日
初级完成 (实际的)
2022年9月30日
研究完成 (估计的)
2026年12月30日
研究注册日期
首次提交
2024年6月4日
首先提交符合 QC 标准的
2024年6月8日
首次发布 (实际的)
2024年6月11日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年6月11日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年6月8日
最后验证
2024年6月1日
更多信息
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