Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Maskinlæringsmodellers forudsigelige kapacitet for progressiv nyresygdom hos personer med seglcelleanæmi (PREMIER)

13. december 2023 opdateret af: Kenneth Ataga MD, University of Tennessee

Forudsigelse af udviklingen af ​​kronisk nyresygdom i seglcelleanæmi ved hjælp af maskinlæringsmodeller [PREMIER]

Dette er et multicenter prospektivt, longitudinalt kohortestudie, som vil evaluere den forudsigelige kapacitet af machine learning (ML) modeller for progression af CKD hos kvalificerede patienter i mindst 12 måneder og potentielt i op til 4 år.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Detaljeret beskrivelse

Seglcellesygdom (SCD) er karakteriseret ved en vaskulopati, der påvirker flere endeorganer, med komplikationer, herunder iskæmisk slagtilfælde, pulmonal hypertension og kronisk nyresygdom (CKD). Albuminuri, et tidligt mål for glomerulær skade og en manifestation af CKD, er almindelig ved SCD og forudsiger progressiv nyresygdom. Nedgangen i nyrefunktionen er hurtigere hos SCD-patienter end i den generelle afroamerikanske befolkning. Forekomsten af ​​hurtigt fald, almindeligvis defineret som et estimeret fald i glomerulær filtrationshastighed (eGFR) på >3 ml/min/1,73 m2 om året, er ~ 31% i SCD, 3 gange højere end i den generelle befolkning. Desuden er højrisiko Apolipoprotein 1 (APOL1) varianter forbundet med en øget risiko for albuminuri og progression af CKD i SCD. Det er velkendt, at nyresygdom, uanset sværhedsgrad, er forbundet med øget dødelighed ved SCD. Efterforskerne har for nylig observeret, at hurtig eGFR-fald også uafhængigt er forbundet med øget dødelighed i SCD. Tidlig identifikation af patienter med risiko for progression af CKD er vigtig for at adressere potentielt modificerbare risikofaktorer, bremse eGFR-faldet og reducere dødeligheden.

Efterforskerne har tidligere rapporteret, at maskinlæringsmodeller (ML) kan identificere patienter med høj risiko for hurtig nedgang i nyrefunktionen. I denne undersøgelse foreslår efterforskerne gennemførelsen af ​​et prospektivt multicenterstudie for at opbygge en ML-baseret prædiktiv model for progression af CKD hos voksne med SCD. En model med høj prædiktiv kapacitet for progression af CKD giver ikke kun risiko-stratificering, men giver også muligheder for at modificere kendte risikofaktorer i håb om at svække nyrefunktionstab og mindske risikoen for dødelighed.

Den overordnede hypotese er, at ML-modeller, der anvender kliniske og laboratoriemæssige karakteristika, yderligere biomarkører og genetiske vurderinger, har en højere prædiktiv kapacitet for progression af CKD end vedvarende albuminuri alene hos voksne med seglcelleanæmi.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

400

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

  • Navn: Kenneth I Ataga, MD
  • Telefonnummer: 901-448-2813
  • E-mail: kataga@uthsc.edu

Undersøgelse Kontakt Backup

  • Navn: Santosh Saraf, MD
  • Telefonnummer: 312-996-5680
  • E-mail: ssaraf@uic.edu

Studiesteder

    • Illinois
      • Chicago, Illinois, Forenede Stater, 60612
        • Rekruttering
        • University of Illinois at Chicago
        • Ledende efterforsker:
          • Santosh Saraf, MD
        • Kontakt:
    • North Carolina
      • Winston-Salem, North Carolina, Forenede Stater, 27109
        • Ikke rekrutterer endnu
        • Wake Forest University
        • Kontakt:
        • Underforsker:
          • Payal Desai, MD
    • Tennessee
      • Memphis, Tennessee, Forenede Stater, 38104
        • Rekruttering
        • The University of Tennessee Health Science Center
        • Kontakt:
        • Ledende efterforsker:
          • Kenneth Ataga, MD
        • Underforsker:
          • Robert Davis, MD
        • Underforsker:
          • Laila Elsherif, PhD
        • Underforsker:
          • Ugochi Ogu, MD
        • Underforsker:
          • Marquita Nelson, MD

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

18 år til 65 år (Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Fire hundrede patienter med SCD (HbSS eller HbSB0-thalassæmi) mellem 18 og 65 år, som opfylder berettigelseskriterierne og giver samtykke til at deltage i undersøgelsen, vil blive tilmeldt dette prospektive longitudinelle forsøg.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  1. HbSS eller HbSβ0 thalassæmi, 18 - 65 år gammel;
  2. ikke-krise, "steady state" uden akutte smerteepisoder, der kræver medicinsk kontakt i de foregående 4 uger;
  3. evne til at forstå studiekravene.

Ekskluderingskriterier:

  1. gravid ved indskrivning;
  2. dårligt kontrolleret hypertension;
  3. langvarig diabetes med mistanke om diabetisk nefropati;
  4. bindevævssygdom, såsom systemisk lupus erythematosus (SLE);
  5. polycystisk nyresygdom eller glomerulær sygdom, der ikke er relateret til SCD;
  6. stamcelletransplantation;
  7. ubehandlet humant immundefektvirus (HIV), hepatitis B- eller C-infektion; h) kræfthistorie i de sidste 5 år; i) End-stage renal disease (ESRD) ved kronisk dialyse; j) forudgående nyretransplantation.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Observationsmodeller: Kohorte
  • Tidsperspektiver: Fremadrettet

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
Patienter med seglcelleanæmi
Prospektiv longitudinel undersøgelse af patienter med seglcelleanæmi
Patienterne vil blive fulgt på langs med indsamling af CBC og kemi samt forskningsbiomarkører (urin, plasma og genomiske materialer).

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Udvikle to separate prædiktive modeller for progression af CKD (eGFR <90 mL/min/1·73 m2 og ≥25 % fald i eGFR fra baseline) og hurtig eGFR-nedgang (eGFR-tab >3·0 mL/min/1·73 m2 om året) i løbet af de 12 måneder efter baseline klinikevalueringen.
Tidsramme: 12 måneder
Ved hvert besøg efter de første 12 måneder vil frekvensen af ​​eGFR-ændring blive beregnet ved hjælp af data fra nuværende og tidligere besøg.
12 måneder

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Alternative definitioner af CKD-progression som eGFR-fald <90 mL/min/1,73 m2 og ≥50% fald i eGFR fra baseline, og hurtigt eGFR-fald, da eGFR-tab >5,0 mL/min/1,73 m2 pr. blive vurderet.
Tidsramme: 12 måneder
Ved hvert besøg efter de første 12 måneder vil frekvensen af ​​eGFR-ændring blive beregnet ved hjælp af data fra nuværende og tidligere besøg.
12 måneder
Evaluer effekten af ​​APOL1 på den forudsigelige kapacitet af ML-modeller. Genomisk DNA vil blive ekstraheret fra fuldblod indsamlet ved baselinebesøg ved brug af standardteknikker, og genotypebestemmelse vil blive udført som tidligere beskrevet.
Tidsramme: 12 måneder
Ved hvert besøg efter de første 12 måneder vil frekvensen af ​​eGFR-ændring blive beregnet ved hjælp af data fra nuværende og tidligere besøg
12 måneder

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Faktiske)

5. juli 2022

Primær færdiggørelse (Anslået)

31. januar 2026

Studieafslutning (Anslået)

31. januar 2026

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

17. december 2021

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

27. januar 2022

Først opslået (Faktiske)

28. januar 2022

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Anslået)

14. december 2023

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

13. december 2023

Sidst verificeret

1. december 2023

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

JA

IPD-planbeskrivelse

Afidentificerede data vil efter anmodning blive givet til andre akademiske efterforskere med henblik på ikke-kommerciel forskning, ved brug af institutionel Material Transfer Agreement (MTA).

IPD-delingstidsramme

Fra tidspunktet for første patientindskrivning til op til 7 år efter afsluttet undersøgelse.

IPD-delingsadgangskriterier

Anmodninger om data fra akademiske efterforskere vil blive godkendt af PREMIER-undersøgelsens eksekutivkomité. Efter godkendelse vil afidentificerede data blive delt på en sikker måde.

IPD-deling Understøttende informationstype

  • STUDY_PROTOCOL
  • ANALYTIC_CODE
  • CSR

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med Seglcellesygdom

Kliniske forsøg med Bioprøve/DNA indsamling og analyse

3
Abonner