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Application of CT-Linac-Based "All-in-One" One-Stop Radiotherapy in Breast Cancer

19. August 2026 aktualisiert von: Xiaoli Yu, Fudan University

Application of CT-Linac-Based "All-in-One" One-Stop Radiotherapy in All-Scenario Breast Cancer Radiotherapy: A Prospective Clinical Study

This study aims to evaluate and report the clinical adverse events and dosimetric parameters in breast cancer patients undergoing an "all-in-one (AIO)" one-stop, fully automated radiotherapy workflow. By systematically tracking these clinical and physical metrics, we seek to establish a standardized clinical protocol for AIO radiotherapy in breast cancer management.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

225

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

  • China
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, China, 200032
        • Rekrutierung
        • Fudan University Shanghai Cancer Center
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Histologically or pathologically confirmed breast cancer with definitive indications for radiotherapy (preoperative, postoperative, or radical)
  • ECOG performance status of 0-2
  • Able to remain still and supine on the treatment couch for up to 30 minutes
  • Provision of signed, written informed consent
  • Able to comply with daily follow-ups and blood sample collections

Exclusion Criteria:

  • Palliative radiotherapy for concurrent distant metastasis
  • Incomplete or ongoing chemotherapy
  • Synchronous multiple primary tumors
  • Current pregnancy or lactation
  • Prior history of radiotherapy to the ipsilateral breast, chest wall, thorax, or regional lymph nodes
  • Severe non-malignant comorbidities (e.g., cardiovascular or pulmonary diseases, systemic lupus erythematosus, scleroderma) resulting in a short life expectancy or inability to tolerate radical radiotherapy
  • Inability or unlikelihood to comply with study follow-up
  • Inability or unwillingness to provide written informed consent

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Sonstiges
  • Zuteilung: Nicht randomisiert
  • Interventionsmodell: Sequenzielle Zuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Sonstiges: ARM1: AI-empowered AIO WBI
Evaluates the feasibility, safety, and patient experiences of the AI-empowered AIO workflow in breast cancer patients undergoing whole-breast irradiation (WBI) without regional nodal involvement.
Sonstiges: Radiotherapy procedure
The workflow relies on specialized convolutional neural networks for automated segmentation and dose-prediction auto-planning. These breast cancer models were trained on 285 historical institutional cases spanning radical mastectomy and breast-conserving surgery over five years. Auto-delineated structures include the clinical target volume, regional lymph nodes (if involved), tumor bed (identified by surgical clips), heart, bilateral lungs, unaffected breast, spinal cord, esophagus, thyroid, and affected humeral head. These contours guide dose prediction to generate deliverable tangential arc plans via clinical-goal-guided automated optimization in the treatment planning system. To adapt to the on-couch treatment scenario, models were validated on retrospective data and offline routines to maximize target delineation accuracy and the first-approval rate of auto-plans.
Sonstiges: ARM2: Expanded-Scenario AIO RT
Evaluates the feasibility, safety, and patient experiences of the AI-empowered AIO workflow in breast cancer patients with broader radiotherapy indications, including breast/chest wall irradiation with or without regional nodal radiotherapy.
Sonstiges: Radiotherapy procedure
The workflow relies on specialized convolutional neural networks for automated segmentation and dose-prediction auto-planning. These breast cancer models were trained on 285 historical institutional cases spanning radical mastectomy and breast-conserving surgery over five years. Auto-delineated structures include the clinical target volume, regional lymph nodes (if involved), tumor bed (identified by surgical clips), heart, bilateral lungs, unaffected breast, spinal cord, esophagus, thyroid, and affected humeral head. These contours guide dose prediction to generate deliverable tangential arc plans via clinical-goal-guided automated optimization in the treatment planning system. To adapt to the on-couch treatment scenario, models were validated on retrospective data and offline routines to maximize target delineation accuracy and the first-approval rate of auto-plans.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Acute adverse events
Zeitfenster: 6 months
The incidence and severity of acute adverse event include radiation dermatitis, pruritus, skin pain, radiation esophagitis, and radiation pneumonitis.
6 months

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Accuracy
Zeitfenster: 2 months
Auto-segmentation accuracy was assessed by comparing automatically generated contours against the final physician-approved contours
2 months
Success rate
Zeitfenster: 2 months
Record AIO workflow success rate: online planning one-pass optimization success rate.
2 months
Quality of life (QoL)
Zeitfenster: 6 months
Quality of life will be evaluated via standardized QoL scales.
6 months
Time efficiency
Zeitfenster: 2 months
The time efficiency of the workflow was automatically recorded by the system
2 months
Full-Workflow Patient Intrafraction Motion
Zeitfenster: 2 months
Evaluated based on geometric deviations between pretreatment image-guided radiotherapy (IGRT), posttreatment imaging, and the baseline simulation CT
2 months
Correlation of Patient Metrology with Setup Error and Dosimetric Performance
Zeitfenster: 2 months
Evaluation of how Body Mass Index (BMI) and weight fluctuations correlate with geometric setup errors and in vivo gamma pass rates
2 months
Correlation of Anatomical Scale with Setup Error and Dosimetric Performance
Zeitfenster: 2 months
Evaluation of how anatomical scale/breast size correlates with geometric setup errors and in vivo gamma pass rates
2 months

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Fudan University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

27. August 2021

Primärer Abschluss (Geschätzt)

27. August 2028

Studienabschluss (Geschätzt)

27. November 2028

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

1. Juli 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. August 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

20. August 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

20. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

19. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • FDRT-BC029

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL
  • ICF

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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 .

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