- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04721444
Optimierung der Krebstherapie und Identifizierung der Ursachen von Lungenentzündungen mithilfe künstlicher Intelligenz (COVID-19) (OCTAPUS-AI)
Optimierung der Krebstherapie und Identifizierung der Ursachen von Lungenentzündungen mithilfe künstlicher Intelligenz
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
London, Vereinigtes Königreich
- Imperial College Healthcare NHS Trust
-
London, Vereinigtes Königreich
- Guys and St. Thomas' NHS Foundation Trust
-
London, Vereinigtes Königreich
- Royal Marsden NHS Foundation Trust
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Arme A & B:
Einschlusskriterien:
Kohorte A1 (aus Arm A) – Immuntherapie (IO)-Pneumonitis-Fälle: Patienten, die derzeit ICI IO erhalten oder in den letzten 3 Monaten der Vorstellung erhalten haben mit:
• Neue radiologische Lungenveränderungen im CT/CXR (bestätigt im Bericht) mit einem Schweregrad und einer Verteilung, die einer IO-Pneumonitis entsprechen. Diese Veränderungen sollten von einem Schweregrad und einer Verteilung sein, die mit einer Virusinfektion oder einer Infektion der unteren Atemwege nicht unvereinbar sind.
UND darf keine RT mit Beteiligung des Thorax gehabt haben (es sei denn, dies war eine RT der Brust/Brustwand vor mehr als 5 Jahren, was zulässig ist) UND
- Wenn dokumentierte klinische Bedenken hinsichtlich einer Infektion bestehen, einer oder mehreren Laboruntersuchungen auf Virusinfektionen oder Infektionen der unteren Atemwege unterzogen wurden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Nasen-Rachen-Aspirat oder -Abstrich auf Atemwegsviren durch PCR; Sputumprobe oder Bronchialspülungen MCS ohne Organismus(en) im Einklang mit einer Infektion der unteren Atemwege, Zytologie oder Beta-Glucan/Galactomannan für PCP oder Pilzinfektion; bronchoalveoläre Lavage auf Infektionsmarker wie MCS, PCR, Pilzkultur, Beta-Glucan/Galactomannan für PCP oder Nachweis einer Infektion der unteren Atemwege (einschließlich invasiver Pilzinfektion) durch Zytologie, von denen keiner als positiv für eine Infektion angesehen wurde klinisches Team.
- Wenn empirische Antibiotika verschrieben wurden, müssen die Patienten entweder einen negativen BAL-Infektionsscreen erhalten haben oder können nach Ermessen des PI vor Ort und des örtlichen Radiologen mit Lungeninteresse oder zwei Mitgliedern der Studienmanagementgruppe, von denen eines ein Radiologe sein muss, eingeschlossen werden mit Lungeninteresse oder Atemwegsarzt oder Onkologe mit entsprechender Erfahrung in der Thorax-CT-Bildgebung, nach nach Durchsicht der Fallnotizen.
- Die im Rahmen einer hochdosierten Steroidtherapie verschriebene prophylaktische Gabe von Cotrimoxazol ist zulässig.
Kohorte A2 (aus Arm B) – Strahlentherapie (RT) Pneumonie-Fälle: Patienten, die einen RT-Zyklus mit Beteiligung des Thorax (z. Lungen-, Brust-, Ösophagus-RT) in den letzten 12 Monaten vor der Präsentation, die keine Immuntherapie erhalten haben, mit:.
• Neue radiologische Lungenveränderungen im CT/CXR (bestätigt im Bericht) mit einem Schweregrad und einer Verteilung, die einer Strahlenpneumonitis oder frühen Fibrose entsprechen (sollte keine etablierte Fibrose einschließen). Diese Veränderungen sollten von einem Schweregrad und einer Verteilung sein, die mit einer Virusinfektion oder einer Infektion der unteren Atemwege nicht unvereinbar sind.
UND
- Wenn dokumentierte klinische Bedenken hinsichtlich einer Infektion bestehen, einer oder mehreren Laboruntersuchungen auf Virusinfektionen oder Infektionen der unteren Atemwege unterzogen wurden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Nasen-Rachen-Aspirat oder -Abstrich auf Atemwegsviren durch PCR; Sputumprobe oder Bronchialspülungen MCS ohne Organismus(en) im Einklang mit einer Infektion der unteren Atemwege, Zytologie oder Beta-Glucan/Galactomannan für PCP oder Pilzinfektion; bronchoalveoläre Lavage (BAL) auf Infektionsmarker wie MCS, PCR, Pilzkultur, Beta-Glucan/Galactomannan bei Pneumocystis-Pneumonie (PCP) oder Nachweis einer Infektion der unteren Atemwege (einschließlich invasiver Pilzinfektion) durch Zytologie, von denen keiner wurden vom klinischen Team als positiv für eine Infektion eingestuft. Wenn empirische Antibiotika verschrieben wurden, müssen die Patienten entweder einen negativen BAL-Infektionsscreen erhalten haben oder können nach Ermessen des PI vor Ort und des örtlichen Radiologen mit Lungeninteresse oder zwei Mitgliedern der Studienmanagementgruppe, von denen eines ein Radiologe sein muss, eingeschlossen werden mit Lungeninteresse oder Atemwegsarzt oder Onkologe mit entsprechender Erfahrung in der Thorax-CT-Bildgebung, nach Durchsicht der Fallnotizen.
- Die im Rahmen einer hochdosierten Steroidtherapie verschriebene prophylaktische Gabe von Cotrimoxazol ist zulässig.
B1 (verwendet in Arm A & B) Nicht-COVID-19-Infektionsfälle:
- Neue radiologische Lungenveränderungen im CT/CXR (bestätigt im Bericht) mit einem Schweregrad und einer Verteilung, die mit einer Infektion der unteren Atemwege übereinstimmen, aber mit dem Grad und der Art der bei IO oder RT beobachteten Pneumonitis vereinbar sind
- UND
- Laborbefunde, die eines oder mehrere der folgenden Infektionskriterien erfüllen: Nasopharyngeales Aspirat oder Abstrich positiv für ein respiratorisches Virus durch PCR; Sputumprobe oder Bronchialspülungen positiv MCS für einen oder mehrere Organismen, die mit einer Infektion der unteren Atemwege vereinbar sind, Zytologie oder Beta-Glucan/Galactomannan positiv für PCP oder Pilzinfektion, positiver Urin-Legionella/Pneumokokken-Antigen-Screen, positive Serologie für Mycoplasma-Pneumonie; bronchoalveoläre Lavage auf Infektionsmarker (MCS, PCR, Pilzkultur, Beta-Glucan/Galactomannan für PCP oder andere Hinweise auf eine Infektion der unteren Atemwege (einschließlich invasiver Pilzinfektion) durch Zytologie. Wenn keine solchen Laborbefunde positiv waren, sich der Patient jedoch durch eine antimikrobielle Therapie besserte, können solche Fälle nach Ermessen des PI vor Ort und des örtlichen Radiologen mit Lungeninteresse oder zwei Mitgliedern des Studienmanagements, zwei Mitgliedern des Studienmanagements, eingeschlossen werden Gruppe, von denen einer ein Radiologe mit Lungeninteresse oder ein Atemmediziner oder Onkologe mit ausreichender Erfahrung in der thorakalen CT-Bildgebung sein muss, nach Überprüfung der Fallnotizen und der Bildgebung.
- Nicht zuvor mit Immuntherapie behandelt ODER
- Darf keine RT mit Beteiligung des Thorax gehabt haben (es sei denn, dies war eine RT der Brust/Brustwand vor mehr als 5 Jahren, was zulässig ist)
- Erstbeurteilung vor dem 1. Januar 2020 (und daher nicht auf COVID-19 zurückzuführen)
B2 (verwendet in Arm A & B) COVID-19-Fälle:
• Laborbefunde, die eines oder mehrere der folgenden Kriterien einer COVID-19-Infektion erfüllen: positiver COVID-19-PCR-Test und/oder Antigentest oder ein anderer geeigneter Assay, der auf eine aktuelle Infektion oder frühere Exposition hinweist (einschließlich serologischer Tests), wie in der Studie festgestellt Verwaltungsgruppe (TMG).
UND
- Neue radiologische Lungenveränderungen im CT/CXR (bestätigt im Bericht) mit einem Schweregrad und einer Verteilung, die mit COVID-19 übereinstimmen. Diese Veränderungen sollten einen Schweregrad und eine Verteilung haben, die mit dem Grad der Pneumonitis, der bei IO oder RT beobachtet wird, nicht unvereinbar sind
- Nicht zuvor mit Immuntherapie behandelt ODER
- Darf keine RT mit Beteiligung des Thorax gehabt haben (es sei denn, dies war eine RT der Brust/Brustwand vor mehr als 5 Jahren, was zulässig ist)
- Bewertet nach dem 1. Januar 2020 (und daher zeitgleich mit COVID-19)
Ausschlusskriterien:
• Patienten mit dokumentierter Vorgeschichte von dekompensierter Herzinsuffizienz oder einer anderen Ursache für eine interstitielle Lungenerkrankung
Arm C:
Einschlusskriterien:
- Erwachsene Patienten (ab 18 Jahren), die mit radikaler thorakaler RT (konventionelle fraktionierte RT +/- Chemotherapie oder SBRT) wegen NSCLC behandelt wurden
- RT-Planungsscan-Bildgebung und beschriftete Struktursatzdaten sind vom teilnehmenden Zentrum erhältlich
- Mindestens 2 Jahre Post-RT-Follow-up-Daten, einschließlich klinischer oder histologischer Bestätigung im Falle eines Rezidivs und ob der Patient lebt, wie aus den Aufzeichnungen der Primärversorgung oder des Krankenhauses ersichtlich.
- Patienten mit Überwachungs-CT-Bildgebung nach der Behandlung (mindestens erster Scan nach der Behandlung und, falls verfügbar, +/- weitere Scans innerhalb von 2 Jahren nach RT, z. B. 3/6/12 Monate nach der Behandlung).
Ausschlusskriterien:
- Jeder Patient, der keine primäre Lungenmasse hat, z. Tx-Krankheit
- Jeder Patient, der wegen eines erneuten Auftretens eines zuvor behandelten Lungenkrebses behandelt wird
- Jeder Patient, der keine radikale RT hatte, z. Patienten, die eine hoch dosierte palliative RT erhielten
- Jeder Patient, der keine Bildgebung hat, die die technischen Anforderungen im Bildverarbeitungs- und Analysehandbuch erfüllt
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Arm A – Kohorte A1
Trainingsset: Pneumonitis im Rahmen der IO-Therapie und negativ für infektiöse Pneumonie (einschließlich COVID-19)
|
Arme A & B: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden für die Bildgebung des Patienten verwendet, um einen Merkmalsvektor zu entwickeln, der parenchymale Lungenveränderungen unterscheiden kann, z.
Infektion durch Arzneimitteltoxizität.
|
|
Arme A und B – Kohorte B1
Trainingsset B1: IO und RT naiv und Pneumonie (ohne COVID-19)
|
Arme A & B: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden für die Bildgebung des Patienten verwendet, um einen Merkmalsvektor zu entwickeln, der parenchymale Lungenveränderungen unterscheiden kann, z.
Infektion durch Arzneimitteltoxizität.
|
|
Arme A und B – Kohorte B2
Trainingsset B2: IO und RT naiv und bestätigt COVID-19 positiv mit Lungenentzündung
|
Arme A & B: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden für die Bildgebung des Patienten verwendet, um einen Merkmalsvektor zu entwickeln, der parenchymale Lungenveränderungen unterscheiden kann, z.
Infektion durch Arzneimitteltoxizität.
|
|
Arm B – Kohorte A2
Trainingsset: Pneumonitis im Rahmen einer thorakalen RT und negativ für infektiöse Pneumonie (einschließlich COVID-19)
|
Arme A & B: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden für die Bildgebung des Patienten verwendet, um einen Merkmalsvektor zu entwickeln, der parenchymale Lungenveränderungen unterscheiden kann, z.
Infektion durch Arzneimitteltoxizität.
|
|
Arm A – Testkohorte (Kohorte C1)
Test-Set C1: Patienten mit IO und mit möglicher Toxizität gegenüber COVID-19 oder einer anderen infektiösen Pneumonitis
|
Arme A & B: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden für die Bildgebung des Patienten verwendet, um einen Merkmalsvektor zu entwickeln, der parenchymale Lungenveränderungen unterscheiden kann, z.
Infektion durch Arzneimitteltoxizität.
|
|
Arm B – Testkohorte (Kohorte C2)
Test-Set C2: Patienten mit Pneumonitis im Zusammenhang mit thorakaler RT mit möglicher Toxizität gegenüber COVID-19 oder einer anderen infektiösen Pneumonitis.
|
Arme A & B: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden für die Bildgebung des Patienten verwendet, um einen Merkmalsvektor zu entwickeln, der parenchymale Lungenveränderungen unterscheiden kann, z.
Infektion durch Arzneimitteltoxizität.
|
|
Arm C
Patienten mit Strahlentherapie planen CT-Scans und Überwachungs-CT-Scans nach der Behandlung 3, 6 und 12 Monate nach der Behandlung
|
Arm C: Radiomics- und Deep-Learning-Ansätze werden bei der Bildgebung des Patienten verwendet, um eine Risikosignatur für das Wiederauftreten einer Malignität nach radikaler Behandlung zu entwickeln
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Unterscheidung parenchymaler Lungenveränderungen
Zeitfenster: 3 Jahre
|
Die Entwicklung und Validierung eines ML/Radiomic-Klassifikators zur Unterscheidung zwischen infektiöser/COVID-19-Pneumonie und krebstherapieinduzierten Lungenveränderungen
|
3 Jahre
|
|
Entwicklung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage des Rezidivrisikos nach radikaler Strahlentherapie bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs
Zeitfenster: 3 Jahre
|
Entwicklung einer prognostischen AI/Radiomic-Signatur für das Wiederauftreten von NSCLC nach radikaler RT (konventionelle fraktionierte RT +/- Chemotherapie oder stereotaktische Körper-RT (SBRT)), um eine angemessene Überwachung und Weiterbehandlung zu stratifizieren und so unnötige Krankenhausbesuche und Ressourcenverbrauch zu minimieren.
|
3 Jahre
|
Mitarbeiter und Ermittler
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (TATSÄCHLICH)
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 5293
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .
Klinische Studien zur Covid19
-
Anavasi DiagnosticsNoch keine Rekrutierung
-
Ain Shams UniversityRekrutierung
-
Israel Institute for Biological Research (IIBR)Abgeschlossen
-
Hospital do CoracaoAbgeschlossen
-
Colgate PalmoliveAbgeschlossenCovid19Vereinigte Staaten
-
Christian von BuchwaldAbgeschlossen
-
Luye Pharma Group Ltd.Shandong Boan Biotechnology Co., LtdAktiv, nicht rekrutierend
-
University of ZurichLabor Speiz; Swiss Armed Forces; Universitatsspital ZurichAnmeldung auf Einladung
-
Alexandria UniversityAbgeschlossen
-
Henry Ford Health SystemAbgeschlossen