Клинические исследования
Перспективная валидация и применение модели на основе искусственного интеллекта для оценки эффективности лечения пациентов с раком молочной железы после неоадъювантной терапии
Оригинальное название (англ.): Prospective Validation and Application of an Artificial Intelligence-based Model for Evaluating the Efficacy of Breast Cancer Patients After Neoadjuvant Therapy
Автоматический перевод. Проверяйте требования по оригинальному протоколу и вместе с врачом.
Почему это исследование могло появиться в ваших результатах: Рак молочной железы · Идёт набор · Китай
Подробные критерии участия — включая историю лечения и лабораторные показатели — ещё предстоит проверить.
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: no intervention.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Рак молочной железы. Базовые параметры: от 18 лет · Женщины.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Китай
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Проверить, может ли это исследование подойти мне
Это предварительная ориентировка по открытым полям реестра, а не подтверждение пригодности. Введённые здесь данные никуда не отправляются и остаются в вашем браузере.
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Prospective Validation and Application of an Artificial Intelligence-based Model for Evaluating the Efficacy of Breast Cancer Patients After Neoadjuvant Therapy
Обзор
Рак молочной железы стал самым распространенным онкологическим заболеванием в мире. При повышении терапевтической эффективности перед клиницистами встает актуальная задача: как достичь неинвазивной оценки эффективности неоадъювантной терапии (НАТ) у пациентов с раком молочной железы и таким образом избежать хирургического вмешательства. Существующие неинвазивные методы оценки ограничены одноцентровыми исследованиями с использованием одной модальности и имеют недостатки, такие как низкая эффективность и плохая универсальность. На ранних этапах исследования были собраны данные пациентов с раком молочной железы из нескольких центров по всей стране с использованием мультимодальной визуализации, и была предварительно завершена разработка модели прогнозирования эффективности на основе искусственного интеллекта (ИИ). На этой основе проект направлен на дальнейшее совершенствование многоцентрового перспективного исследования валидации модели. Результаты исследования помогут решить научную проблему неинвазивной оценки эффективности НАТ у пациентов с раком молочной железы и предоставят новую парадигму для разработки высокоэффективных вспомогательных систем ИИ для диагностики и лечения, применимых в нескольких центрах.
Подробное описание
(1) Перспективно собрать исходные МРТ-изображения молочной железы (последовательности DCE и ADC) и соответствующие клинико-хирургические патологические данные пациентов с раком молочной железы из нескольких центров до и после неоадъювантного лечения, сохранить и транспортировать их на переносных жестких дисках и ввести обработанные данные в установленную модель определения эффективности, хранящуюся на выделенном облачном сервере; (2) Использовать искусственный интеллект для автоматического определения области интереса (ROI) и извлечения содержащихся в ней признаков визуализационной геномики и глубокого обучения, а также комбинировать клинико-патологические характеристики пациентов для дальнейшей перспективной верификации эффективности установленной модели определения эффективности pCR.
Вмешательства
- Другое no intervention
no intervention
Первичные конечные точки
- Характеристики радиомики МРТ молочной железы у пациентов с раком молочной железы во время неоадъювантной терапии [Срок оценки: МРТ-изображения молочной железы до неоадъювантной терапии и сразу после завершения неоадъювантной терапии]
Критерии участия
Критерии включения:
- Пациенты, прошедшие лечение в указанных центрах исследования с 1 января 2024 г. по 31 октября 2025 г.;
- Возраст ≥18 лет, женский пол, ECOG ≤2;
- Инвазивный рак молочной железы, подтвержденный при патологической биопсии;
- AJCC (8-е издание) стадии I-III;
- МРТ-изображения до и после неоадъювантной терапии;
- Планируется мастэктомия или органосохраняющее оперативное вмешательство после неоадъювантной терапии с получением послеоперационной патологической информации.
Критерии исключения:
- Двусторонний рак молочной железы, множественные очаги или скрытый рак молочной железы;
- Низкое качество МРТ-данных;
- Пациенты, получавшие другие противоопухолевые виды лечения до включения в исследование;
- Пациенты с другими злокачественными опухолями
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Вопросы для лечащего врача
- Подходит ли это исследование при моём диагнозе и стадии?
- Что известно об исследуемом методе и его рисках?
- Не помешает ли участие моему текущему лечению?
- Какие обследования нужны, чтобы проверить критерии участия?
- Есть ли похожие исследования ближе к дому?
Что может понадобиться координатору
- точный диагноз и стадия (кратко, как в выписке);
- предыдущее и текущее лечение с датами;
- свежие анализы и заключения (КТ/МРТ/ПЭТ, патология) — когда попросит координатор, не в первой заявке;
- возраст, страна проживания и возможность поездки;
- номер NCT этого исследования (подставится автоматически при заявке с этой страницы).
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Китай · 2 центра
- Sanhuan Cancer Hospital, Chaoyang District, Beijing(Cancer Hospital, Chinese Academy of Me — Пекин
- Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences — Пекин
Идентификаторы
NCT: NCT06649565 · 2024-1- 4021