Biobanco de imágenes de nódulos pulmonares para investigación de radiómica e IA (LIBRA)
8 de junio de 2021 actualizado por: Royal Marsden NHS Foundation Trust
Este estudio recopilará imágenes retrospectivas de tomografías computarizadas y datos clínicos de participantes con nódulos pulmonares incidentales vistos en hospitales de Londres.
Los investigadores investigarán si el aprendizaje automático se puede usar para predecir qué participantes desarrollarán cáncer de pulmón, para mejorar el diagnóstico temprano.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
1000
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Richard Lee, MBBS PhD
- Número de teléfono: 020 7352 8171
- Correo electrónico: richard.lee@rmh.nhs.uk
Ubicaciones de estudio
-
-
-
London, Reino Unido, NW1 2PG
- Reclutamiento
- University College London Hospitals NHS Foundation Trust
-
Contacto:
- Dr Neal Navani
- Correo electrónico: neal.navani@uclh.nhs.uk
-
London, Reino Unido, SW3 6NP
- Reclutamiento
- The Royal Brompton NHS Foundation Trust
-
Contacto:
- Anand Deveraj
- Número de teléfono: 020 7352 8121
- Correo electrónico: A.Devaraj@rbht.nhs.uk
-
Investigador principal:
- Dr Anand Deveral
-
-
England
-
Sutton, England, Reino Unido, SM2 5PT
- Reclutamiento
- Royal Marsden - Surrey
-
Contacto:
- Benjamin Hunter
- Correo electrónico: benjamin.hunter@rmh.nhs.uk
-
-
Greater London
-
London, Greater London, Reino Unido, SE6 4JH
- Reclutamiento
- Lewisham and Greenwich NHS Trust
-
Contacto:
- Dr Shafick Gareeboo
- Correo electrónico: shafick.gareeboo@nhs.net
-
Investigador principal:
- Shafick Gareeboo
-
-
Surrey
-
Carshalton, Surrey, Reino Unido, SM5 1AA
- Aún no reclutando
- Epsom and St Helier's Hospitals NHS Trust
-
Contacto:
- Jonathon Ratoff
- Correo electrónico: Jonathan.ratoff@nhs.net
-
Investigador principal:
- Jonathon Ratoff
-
-
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años y mayores (ADULTO, MAYOR_ADULTO)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes con nódulos pulmonares previamente identificados.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Edad > 18
- La TC de tórax inicial informó que tenía nódulos pulmonares de entre 5 y 30 mm en los últimos 10 años.
- Datos reales conocidos (ya sea datos de escaneo que muestren estabilidad durante 2 años (según el diámetro) o un año (según la volumetría), resolución completa o malignidad comprobada por biopsia.
- Grosor de corte < 2,5 mm.
Criterio de exclusión:
• Ausencia de al menos una serie de imágenes de TC de tórax técnicamente adecuada (definida por la inspección visual de la presencia de datos de imágenes del tórax en el registro DICOM).
- Grosor de corte > 2,5 mm.
- Imágenes > 10 años.
- Tierra verdad desconocida.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Nódulos pulmonares
Se identificará una cohorte de 1000 pacientes con nódulos pulmonares incidentales utilizando registros clínicos en los sitios participantes del NHS. Las imágenes y los datos de tomografía computarizada anonimizados por enlace se almacenarán utilizando una base de datos central para la investigación de radiómica e inteligencia artificial, para predecir el riesgo de malignidad. |
Los escaneos de los pacientes se utilizarán como entrada en el software interno para extraer múltiples funciones radiómicas.
Estas características se utilizarán para desarrollar una firma de riesgo que pueda predecir el riesgo de malignidad.
Los escaneos de pacientes también se utilizarán como entrada en modelos de redes neuronales convolucionales/de aprendizaje profundo para realizar una clasificación de imágenes automatizada.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Desarrollo de un biobanco de imágenes
Periodo de tiempo: 1 año
|
El criterio de valoración principal se cumplirá si podemos almacenar tomografías computarizadas de referencia y el conjunto mínimo de datos clínicos para 1000 pacientes.
|
1 año
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Descubrimiento de un perfil radiómico basado en TC de tórax para predecir el riesgo de cáncer.
Periodo de tiempo: 1 año
|
Nuestro objetivo es identificar distintos grupos de variables radiómicas para generar un vector predictivo de radiómica (RPV), que se puede utilizar para estratificar a los pacientes según el riesgo de malignidad.
Este vector se utilizará en el análisis multivariante y se comparará con los modelos de riesgo existentes.
|
1 año
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Silla de estudio: Richard Lee, MBBS PhD, The Royal Marsden Hospital
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
1 de junio de 2020
Finalización primaria (ANTICIPADO)
1 de agosto de 2021
Finalización del estudio (ANTICIPADO)
1 de agosto de 2021
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
12 de febrero de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de febrero de 2020
Publicado por primera vez (ACTUAL)
17 de febrero de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
11 de junio de 2021
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
8 de junio de 2021
Última verificación
1 de junio de 2021
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- CCR5215
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .