NCT07406958

Clasificación avanzada de tumores de colon a partir de tomografías computarizadas mediante aprendizaje profundo para optimizar la toma de decisiones terapéuticas.

Aún no reclutando

Descripción

Este estudio tiene como objetivo mejorar la clasificación de los tumores de colon mediante el uso de modelos de aprendizaje profundo entrenados con tomografías computarizadas (TC), específicamente para distinguir entre los estadios T1-T2 frente a T3-T4 y la afectación de los ganglios linfáticos N- frente a N+. Esta clasificación es fundamental para guiar el tratamiento preoperatorio, como la quimioterapia o la inmunoterapia. Dada la precisión limitada de los radiólogos en la práctica actual de estadificación, las herramientas de inteligencia artificial (IA) automatizadas basadas en imágenes podrían mejorar la precisión y la reproducibilidad del diagnóstico, lo que conduciría a una planificación del tratamiento más personalizada y eficaz. El investigador desarrollará y validará modelos de aprendizaje profundo basados en redes convolucionales y transformadores utilizando un gran conjunto de datos anotados procedente de múltiples centros. Los objetivos secundarios incluyen una estadificación más detallada (de T1 a T4), modelos específicos para subgrupos (MSS frente a MSI) y modelos predictivos para la cirugía.

Evidencia de la diana molecular en cáncer colorrectal

Estos fármacos NO son el fármaco de este ensayo. Es la eficacia publicada de OTROS fármacos que atacan la misma diana molecular, mostrada como contexto — no se refiere a este ensayo concreto ni confirma elegibilidad. Revísalo siempre con tu oncólogo.

Aún no hay evidencia documentada en nuestra base para la diana o el fármaco de este ensayo. Esta sección crece a medida que se procesan nuevas publicaciones.

Criterios de Elegibilidad

Criterios de inclusión:

Adultos que se hayan sometido a una resección quirúrgica de colon en un hospital del AP-HP entre el 01/01/2017 y el 01/11/2024, con:

Una tomografía computarizada (TC) abdominopélvica preoperatoria disponible en los 60 días previos a la cirugía.

Un informe de patología correspondiente (resultados anatomopatológicos) disponible en los 90 días posteriores a la cirugía.

Resección de colon identificada por los códigos de procedimiento CCAM:

HHFA002, HHFA004, HHFA005, HHFA006, HHFA008, HHFA009, HHFA010, HHFA014, HHFA017, HHFA018, HHFA021, HHFA022, HHFA023, HHFA024, HHFA026, HHFA028, HHFA029, HHFA030, HHFA031, HHFC040, HHFC296.

Diagnóstico confirmado de tumor de colon mediante el código CIE-10:

C18\* (neoplasias colónicas).

Criterios de exclusión:

Pacientes que hayan recibido quimioterapia neoadyuvante antes de la cirugía, identificados por los códigos CIE-10 Z511 o Z512 registrados antes del acto quirúrgico.

Estas exclusiones se refinarán y confirmarán mediante una revisión manual de los registros médicos para garantizar la precisión.

Ausencia de imágenes de TC o datos de anatomía patológica utilizables relacionados con el evento quirúrgico.

Información del Ensayo

Número NCT NCT07406958

Estado Aún no reclutando

Fase Sin fase definida

Inscripción 1000 participantes

Fecha de Inicio Feb 2026

Finalización Est.

Ubicaciones1

France (1)

Departement of radiology, saint Antoin Hospital

Paris

Fuente Oficial

Ver en ClinicalTrials.gov