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La capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje automático para la enfermedad renal progresiva en personas con anemia de células falciformes (PREMIER)

13 de diciembre de 2023 actualizado por: Kenneth Ataga MD, University of Tennessee

Predicción de la progresión de la enfermedad renal crónica en la anemia de células falciformes utilizando modelos de aprendizaje automático [PREMIER]

Este es un estudio de cohorte longitudinal prospectivo multicéntrico que evaluará la capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje automático (ML) para la progresión de la ERC en pacientes elegibles durante un mínimo de 12 meses y potencialmente hasta 4 años.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

La enfermedad de células falciformes (ECF) se caracteriza por una vasculopatía que afecta múltiples órganos terminales, con complicaciones que incluyen accidente cerebrovascular isquémico, hipertensión pulmonar y enfermedad renal crónica (ERC). La albuminuria, una medida temprana de daño glomerular y una manifestación de CKD, es común en SCD y predice enfermedad renal progresiva. La disminución de la función renal es más rápida en los pacientes con SCD que en la población general afroamericana. La prevalencia de la disminución rápida, comúnmente definida como una disminución de la tasa de filtración glomerular estimada (TFGe) de >3 ml/min/1,73 m2 por año, es ~ 31% en SCD, 3 veces mayor que en la población general. Además, las variantes de alto riesgo de la apolipoproteína 1 (APOL1) se asocian con un mayor riesgo de albuminuria y progresión de la ERC en la ECF. Es bien sabido que la enfermedad renal, independientemente de su gravedad, se asocia con una mayor mortalidad en la SCD. Los investigadores han observado recientemente que la disminución rápida de eGFR también se asocia de forma independiente con una mayor mortalidad en la SCD. La identificación temprana de los pacientes en riesgo de progresión de la ERC es importante para abordar los factores de riesgo potencialmente modificables, retrasar la disminución de la TFGe y reducir la mortalidad.

Los investigadores informaron anteriormente que los modelos de aprendizaje automático (ML) pueden identificar a los pacientes con alto riesgo de una rápida disminución de la función renal. En este estudio, los investigadores proponen la realización de un estudio multicéntrico prospectivo para construir un modelo predictivo basado en ML para la progresión de la ERC en adultos con SCD. Un modelo con alta capacidad predictiva para la progresión de la ERC no solo permite la estratificación del riesgo, sino que también ofrece oportunidades para modificar los factores de riesgo conocidos con la esperanza de atenuar la pérdida de la función renal y disminuir el riesgo de mortalidad.

La hipótesis general es que los modelos de ML que utilizan características clínicas y de laboratorio, biomarcadores adicionales y evaluaciones genéticas tienen una mayor capacidad predictiva para la progresión de la ERC que la albuminuria persistente sola en adultos con anemia de células falciformes.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

400

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: Kenneth I Ataga, MD
  • Número de teléfono: 901-448-2813
  • Correo electrónico: kataga@uthsc.edu

Copia de seguridad de contactos de estudio

  • Nombre: Santosh Saraf, MD
  • Número de teléfono: 312-996-5680
  • Correo electrónico: ssaraf@uic.edu

Ubicaciones de estudio

    • Illinois
      • Chicago, Illinois, Estados Unidos, 60612
        • Reclutamiento
        • University of Illinois at Chicago
        • Investigador principal:
          • Santosh Saraf, MD
        • Contacto:
    • North Carolina
      • Winston-Salem, North Carolina, Estados Unidos, 27109
        • Aún no reclutando
        • Wake Forest University
        • Contacto:
        • Sub-Investigador:
          • Payal Desai, MD
    • Tennessee
      • Memphis, Tennessee, Estados Unidos, 38104
        • Reclutamiento
        • The University Of Tennessee Health Science Center
        • Contacto:
          • Kenneth Ataga, MD
          • Número de teléfono: 901-448-2813
          • Correo electrónico: kataga@uthsc.edu
        • Investigador principal:
          • Kenneth Ataga, MD
        • Sub-Investigador:
          • Robert Davis, MD
        • Sub-Investigador:
          • Laila Elsherif, PhD
        • Sub-Investigador:
          • Ugochi Ogu, MD
        • Sub-Investigador:
          • Marquita Nelson, MD

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 a 65 años (Adulto, Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Cuatrocientos pacientes con SCD (HbSS o HbSB0 talasemia) entre las edades de 18 y 65 años que cumplan con los criterios de elegibilidad y den su consentimiento para participar en el estudio, se inscribirán en este ensayo longitudinal prospectivo.

Descripción

Criterios de inclusión:

  1. HbSS o HbSβ0 talasemia, 18 - 65 años;
  2. sin crisis, "estado estacionario" sin episodios de dolor agudo que requieran contacto médico en las 4 semanas anteriores;
  3. Capacidad para comprender los requisitos del estudio.

Criterio de exclusión:

  1. embarazada en el momento de la inscripción;
  2. hipertensión mal controlada;
  3. diabetes de larga evolución con sospecha de nefropatía diabética;
  4. enfermedad del tejido conjuntivo tal como lupus eritematoso sistémico (SLE);
  5. enfermedad renal poliquística o enfermedad glomerular no relacionada con SCD;
  6. trasplante de células madre;
  7. infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) no tratada, hepatitis B o C; h) antecedentes de cáncer en los últimos 5 años; i) Enfermedad renal terminal (ESRD) en diálisis crónica; j) trasplante renal previo.

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

  • Modelos observacionales: Grupo
  • Perspectivas temporales: Futuro

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
Pacientes con anemia de células falciformes
Estudio longitudinal prospectivo de pacientes con anemia de células falciformes
Los pacientes serán seguidos longitudinalmente con la recolección de CBC y productos químicos, así como biomarcadores de investigación (orina, plasma y materiales genómicos).

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Desarrollar dos modelos predictivos separados para la progresión de la ERC (TFGe <90 ml/min/1,73 m2 y caída de ≥25 % en la TFGe desde el inicio) y una rápida disminución de la TFGe (pérdida de TFGe >3,0 ml/min/1,73 m2) por año) durante los 12 meses posteriores a la evaluación clínica inicial.
Periodo de tiempo: 12 meses
En cada visita después de los primeros 12 meses, la tasa de cambio de eGFR se calculará utilizando los datos de las visitas actuales y anteriores.
12 meses

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Las definiciones alternativas de progresión de la ERC como una disminución de la TFGe <90 ml/min/1,73 m2 y una caída de ≥50 % en la TFGe desde el inicio, y una disminución rápida de la TFGe como una pérdida de la TFGe >5,0 ml/min/1,73 m2 por año ser evaluado.
Periodo de tiempo: 12 meses
En cada visita después de los primeros 12 meses, la tasa de cambio de eGFR se calculará utilizando los datos de las visitas actuales y anteriores.
12 meses
Evaluar el efecto de APOL1 en la capacidad predictiva de los modelos ML. El ADN genómico se extraerá de la sangre completa recolectada en las visitas de línea de base utilizando técnicas estándar y la genotipificación se realizará como se describió anteriormente.
Periodo de tiempo: 12 meses
En cada visita después de los primeros 12 meses, la tasa de cambio de eGFR se calculará utilizando los datos de las visitas actuales y anteriores
12 meses

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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)

5 de julio de 2022

Finalización primaria (Estimado)

31 de enero de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

31 de enero de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

17 de diciembre de 2021

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

27 de enero de 2022

Publicado por primera vez (Actual)

28 de enero de 2022

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Estimado)

14 de diciembre de 2023

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

13 de diciembre de 2023

Última verificación

1 de diciembre de 2023

Más información

Términos relacionados con este estudio

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

SÍ

Descripción del plan IPD

Los datos no identificados se proporcionarán a otros investigadores académicos, previa solicitud, con fines de investigación no comercial, utilizando el Acuerdo de transferencia de material (MTA) institucional.

Marco de tiempo para compartir IPD

Desde el momento de la inscripción del primer paciente hasta 7 años después de la finalización del estudio.

Criterios de acceso compartido de IPD

Las solicitudes de datos de investigadores académicos serán aprobadas por el Comité Ejecutivo del Estudio PREMIER. Tras la aprobación, los datos no identificados se compartirán de forma segura.

Tipo de información de apoyo para compartir IPD

  • PROTOCOLO DE ESTUDIO
  • CÓDIGO_ANALÍTICO
  • RSC

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. .

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