Radiomics zur Identifizierung von Patienten mit einem Risiko für die Entwicklung einer Pneumonitis, zur Unterscheidung einer durch Immun-Checkpoint-Inhibitoren induzierten Pneumonitis von anderen Lungenentzündungen und zur Unterscheidung zwischen Tumor-Pseudoprogression und echtem Tumorwachstum
Radiomics zur 1. Identifizierung von Patienten mit einem Risiko für die Entwicklung einer Pneumonitis, 2. zur Unterscheidung einer durch Immun-Checkpoint-Inhibitoren induzierten Pneumonitis von anderen Lungenentzündungen und 3. zur Unterscheidung zwischen Tumor-Pseudoprogression und echtem Tumorwachstum bei Patienten mit nichtkleinzelligem Lungenkrebs, die mit Anti behandelt werden -PD1 oder Anti-PD-L1
Die Forscher werden eine Radiomics-Signatur für Immun-Checkpoint-induzierte Pneumonitis bei 40 Patienten mit einem pulmonalen Ereignis unter Anti-PD1 oder Anti-PD-L1 (Fälle) und 40 Patienten ohne pulmonales Ereignis unter Anti-PD1 oder Anti-PD-L1 entwickeln (Kontrollen).
Auf der Grundlage der Fall-Kontroll-Studie an Patienten, die mit Anti-PD1 oder Anti-PD-L1 behandelt wurden, werden sie das Modell mithilfe von Reinforcement Machine Learning weiter optimieren. Das Modell wird dann an 300 potenziellen Patienten validiert.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Vorläufige Analysen eines Datensatzes zeigten einen klaren Unterschied in den Radiomics-Merkmalen für Patienten mit und ohne Pneumonitis gegenüber Anti-PD1 oder Anti-PD-L1. Frühere Erfahrungen der Forscher bei der Ausbildung und Validierung von Radiomics-Signaturen werden in Kombination mit ihren hier vorgestellten vorläufigen Forschungsergebnissen genutzt, um eine Radiomics-Signatur für Immun-Checkpoint-induzierte Pneumonitis bei 40 Patienten mit einem pulmonalen Ereignis unter Anti-PD1- oder Anti-PD-2-Inhibitoren zu entwickeln. L1 (Fälle) und 40 Patienten ohne pulmonales Ereignis unter Anti-PD1 oder Anti-PD-L1 (Kontrollen).
Auf der Grundlage der Fall-Kontroll-Studie an Patienten, die mit Anti-PD1 oder Anti-PD-L1 behandelt wurden, werden die Forscher in der Lage sein, das Modell durch verstärktes maschinelles Lernen weiter zu optimieren. Das Modell wird dann an 300 potenziellen Patienten validiert.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Heerlen, Niederlande, 6419 PC
- Zuyderland Medical Center
-
Maastricht, Niederlande, 6229 HX
- MUMC+
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die im klinischen Alltag eine Standardbehandlung mit Anti-PD1 oder Anti-PD-L1 für Erst- oder Zweitlinientherapie bei nichtkleinzelligem Lungenkrebs im Stadium IV erhalten
Ausschlusskriterien:
- Das Gegenteil von oben
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Patienten mit einem pulmonalen Ereignis
(unter Anti-PD1 oder Anti-PD-L1) Dies ist die erste Gruppe des retrospektiven Teils der Studie.
|
Da es sich um ein Patientenregister handelt, gibt es keine Eingriffe.
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|
Patienten ohne pulmonales Ereignis
(unter Anti-PD1 oder Anti-PD-L1) Dies ist die zweite Gruppe des retrospektiven Teils der Studie.
|
Da es sich um ein Patientenregister handelt, gibt es keine Eingriffe.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Ursache einer Lungenentzündung
Zeitfenster: 6 Monate
|
Bestimmung der Ursache der Pneumonitis anhand des Gesundheitszustands des Patienten
|
6 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Vorhersagegenauigkeit der Radiomics zur Bestimmung der Ursache einer Pneumonitis
Zeitfenster: 6 Monate
|
Drei Untergruppen der Immun-Checkpoint-induzierten Pneumonitis:
Radiomics werden verwendet, um die Ursache einer Pneumonitis vorherzusagen |
6 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Dirk De Ruysscher, MD, PhD, Maastro Clinic, The Netherlands
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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- Infektionen
- Infektionen der Atemwege
- Erkrankungen der Atemwege
- Neubildungen
- Lungenkrankheit
- Neubildungen nach Standort
- Neubildungen der Atemwege
- Thoraxneoplasmen
- Karzinom, bronchogen
- Bronchiale Neubildungen
- Lungentumoren
- Karzinom, nicht-kleinzellige Lunge
- Entzündung
- Lungenentzündung
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- BMS Radiomics
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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