- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05968898
Herramienta de radiómica para la estratificación del riesgo de nódulos pulmonares (ARCADES)
1 de junio de 2026 actualizado por: Roger Y. Kim, Abramson Cancer Center at Penn Medicine
Evaluación de una herramienta de diagnóstico asistido por computadora basada en radiómica para la estratificación del riesgo de cáncer de nódulos pulmonares
Este es un ensayo clínico pragmático que estudiará el efecto de una herramienta de diagnóstico asistido por computadora (CAD) basada en radiómica en el manejo de los nódulos pulmonares (NP) por parte de los médicos en comparación con la atención habitual.
Los adultos de 35 a 89 años con NP de 8 a 30 mm evaluados en las clínicas de NP de Penn Medicine se someterán a una aleatorización 1:1 a uno de dos grupos, definidos por la estrategia de estratificación del riesgo de malignidad de NP utilizada por los médicos evaluadores: 1) atención habitual o 2) atención habitual cuidado + uso de una herramienta CAD basada en radiómica.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La estratificación precisa del riesgo de malignidad de los nódulos pulmonares (PN) es fundamental para garantizar que el cáncer se diagnostique de manera oportuna y que los pacientes no se sometan a procedimientos de diagnóstico innecesarios.
Los datos preliminares sugieren que una herramienta de diagnóstico asistido por computadora (CAD) de predicción de cáncer de pulmón (LCP) basada en radiómica es eficaz para estratificar el riesgo de NP y puede mejorar las decisiones de manejo de NP de los médicos.
Este es un ensayo clínico pragmático que evalúa el efecto de esta herramienta CAD en el manejo de las NP por parte de los médicos en comparación con la atención habitual.
Las personas elegibles para este estudio incluirán adultos de 35 a 89 años de edad que están programados para ser evaluados en una clínica de PN de Penn Medicine por un PN recientemente descubierto de 8 a 30 mm de diámetro máximo en imágenes de TC.
Los criterios de exclusión incluyen la falta de datos de imágenes de TC en el momento de la visita clínica inicial, linfadenopatía torácica según los criterios de tamaño de la TC, presencia de masas pulmonares (> 3 cm de diámetro máximo), NP con calcificación en palomitas de maíz (compatible con etiología benigna), NP subsólidas y antecedentes conocidos de cáncer activo.
Los participantes inscritos se someterán a una aleatorización estratificada 1:1 a uno de dos grupos, definidos por la estrategia de estratificación del riesgo de malignidad de NP utilizada por los médicos evaluadores: 1) atención habitual (evaluación del médico) o 2) evaluación del médico + estratificación de riesgo basada en CAD utilizando el LCP -Herramienta CAD.
El grupo de control será la atención habitual, definida como la evaluación clínica de rutina del riesgo de malignidad de la NP.
En el brazo experimental, al comienzo de la visita a la clínica, los médicos recibirán un informe con la estimación de la herramienta CAD del riesgo de malignidad para la NP que se está evaluando junto con información sobre la herramienta CAD.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
300
Fase
- No aplica
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: Roger Y. Kim, MD, MSCE
- Número de teléfono: 215-662-3677
- Correo electrónico: roger.kim@pennmedicine.upenn.edu
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Anil Vachani, MD, MSCE
- Número de teléfono: 215-573-7931
- Correo electrónico: avachani@pennmedicine.upenn.edu
Ubicaciones de estudio
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Estados Unidos, 19104
- Reclutamiento
- Perelman Center For Advanced Medicine
-
Contacto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Estados Unidos, 19104
- Reclutamiento
- Penn Medicine University City
-
Contacto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Estados Unidos, 19107
- Reclutamiento
- Penn Medicine Washington Square
-
Contacto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Descripción
Criterios de inclusión:
- Hombre o mujer, de 35 a 89 años
- Programado para ser evaluado en una clínica de nódulos pulmonares
- PN sólida recién descubierta de 8-30 mm de diámetro máximo en imágenes de TC
- Tomografía computarizada de tórax compatible con el software Optellum Virtual Nodule Clinic y disponible en la fecha de la visita clínica índice o antes
Criterio de exclusión:
- Tomografía computarizada de tórax con linfadenopatía mediastínica o hiliar según los criterios de tamaño de la TC (>10 mm en el diámetro máximo del eje corto en las imágenes de TC axial)
- NP con calcificación en palomitas de maíz (compatible con etiología benigna)
- PN subsólidas (puede estar asociado con un menor riesgo de malignidad clínicamente significativa)
- Antecedentes conocidos de cáncer activo.
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
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Sin intervención: Atención habitual (evaluación del médico)
En el brazo de atención habitual, los médicos evaluarán a las personas con nódulos pulmonares indeterminados como parte de la atención clínica de rutina.
No se proporcionará orientación específica sobre la estratificación del riesgo de nódulos pulmonares a los médicos evaluadores.
|
|
|
Experimental: Evaluación médica + estratificación de riesgos basada en CAD
En el brazo experimental, los médicos evaluadores recibirán un informe de predicción del cáncer de pulmón de una herramienta de diagnóstico asistido por computadora basada en radiómica de inteligencia artificial para la estratificación del riesgo de nódulos pulmonares.
|
La Clínica de nódulos virtuales Optellum es un dispositivo aprobado por la FDA (Clase II) para la estratificación del riesgo de nódulos pulmonares.
Utiliza una red neuronal convolucional para evaluar los datos de imágenes de TC para proporcionar una estimación del riesgo de malignidad de los nódulos pulmonares indeterminados.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Manejo adecuado del nódulo pulmonar.
Periodo de tiempo: 12 meses
|
La proporción compuesta de nódulos pulmonares benignos tratados con vigilancia por imágenes y nódulos pulmonares malignos tratados con biopsia o tratamiento empírico.
El diagnóstico final de nódulo pulmonar se clasificará como maligno o benigno según la evaluación patológica.
Si la patología no está disponible o no es concluyente (es decir, la biopsia no fue diagnóstica), la resolución, la contracción o la estabilidad del diámetro del nódulo pulmonar a los 12 meses se definirán como un diagnóstico benigno.
|
12 meses
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Puntualidad de la atención
Periodo de tiempo: 12 meses
|
Para pacientes con nódulos pulmonares malignos, definido como el número de días entre la visita clínica índice y el diagnóstico de malignidad y la recepción del tratamiento para la malignidad (es decir, resección quirúrgica, radioterapia).
|
12 meses
|
|
Eventos adversos
Periodo de tiempo: 12 meses
|
Para pacientes sometidos a biopsia, definidos como complicaciones de procedimiento relacionadas con la biopsia de nódulo pulmonar.
|
12 meses
|
|
Rendimiento diagnóstico
Periodo de tiempo: 12 meses
|
Utilizando la información encontrada en los informes de patología, definida como la proporción de biopsias con diagnóstico histopatológico definitivo, para cada tipo de procedimiento de biopsia diagnóstica.
|
12 meses
|
|
Costos de atención médica
Periodo de tiempo: 12 meses
|
Los costos de todos los estudios de imágenes y pruebas diagnósticas asociadas con el proceso de diagnóstico de nódulos pulmonares, con base en los montos permitidos por Medicare (monto pagado por Medicare y monto pagado por el beneficiario y/o terceros).
|
12 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Roger Y. Kim, MD, MSCE, University of Pennsylvania
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Baldwin DR, Gustafson J, Pickup L, Arteta C, Novotny P, Declerck J, Kadir T, Figueiras C, Sterba A, Exell A, Potesil V, Holland P, Spence H, Clubley A, O'Dowd E, Clark M, Ashford-Turner V, Callister ME, Gleeson FV. External validation of a convolutional neural network artificial intelligence tool to predict malignancy in pulmonary nodules. Thorax. 2020 Apr;75(4):306-312. doi: 10.1136/thoraxjnl-2019-214104. Epub 2020 Mar 5.
- Kim RY, Oke JL, Pickup LC, Munden RF, Dotson TL, Bellinger CR, Cohen A, Simoff MJ, Massion PP, Filippini C, Gleeson FV, Vachani A. Artificial Intelligence Tool for Assessment of Indeterminate Pulmonary Nodules Detected with CT. Radiology. 2022 Sep;304(3):683-691. doi: 10.1148/radiol.212182. Epub 2022 May 24.
- Kim RY, Oke JL, Dotson TL, Bellinger CR, Vachani A. Effect of an artificial intelligence tool on management decisions for indeterminate pulmonary nodules. Respirology. 2023 Jun;28(6):582-584. doi: 10.1111/resp.14502. Epub 2023 Apr 5. No abstract available.
- Massion PP, Antic S, Ather S, Arteta C, Brabec J, Chen H, Declerck J, Dufek D, Hickes W, Kadir T, Kunst J, Landman BA, Munden RF, Novotny P, Peschl H, Pickup LC, Santos C, Smith GT, Talwar A, Gleeson F. Assessing the Accuracy of a Deep Learning Method to Risk Stratify Indeterminate Pulmonary Nodules. Am J Respir Crit Care Med. 2020 Jul 15;202(2):241-249. doi: 10.1164/rccm.201903-0505OC.
- Paez R, Kammer MN, Balar A, Lakhani DA, Knight M, Rowe D, Xiao D, Heideman BE, Antic SL, Chen H, Chen SC, Peikert T, Sandler KL, Landman BA, Deppen SA, Grogan EL, Maldonado F. Longitudinal lung cancer prediction convolutional neural network model improves the classification of indeterminate pulmonary nodules. Sci Rep. 2023 Apr 15;13(1):6157. doi: 10.1038/s41598-023-33098-y.
- Paez R, Kammer MN, Tanner NT, Shojaee S, Heideman BE, Peikert T, Balbach ML, Iams WT, Ning B, Lenburg ME, Mallow C, Yarmus L, Fong KM, Deppen S, Grogan EL, Maldonado F. Update on Biomarkers for the Stratification of Indeterminate Pulmonary Nodules. Chest. 2023 Oct;164(4):1028-1041. doi: 10.1016/j.chest.2023.05.025. Epub 2023 May 25.
- Kim RY. Radiomics and artificial intelligence for risk stratification of pulmonary nodules: Ready for primetime? Cancer Biomark. 2025 Jan;42(1):CBM230360. doi: 10.3233/CBM-230360. Epub 2024 Feb 6.
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)
9 de enero de 2024
Finalización primaria (Estimado)
31 de julio de 2029
Finalización del estudio (Estimado)
31 de julio de 2030
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
21 de julio de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
28 de julio de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
1 de agosto de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
2 de junio de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
1 de junio de 2026
Última verificación
1 de junio de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 10523
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
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.
Sí
producto fabricado y exportado desde los 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. .
Ensayos clínicos sobre Cáncer de pulmón
-
Istanbul Aydın UniversityTerminado
-
Abramson Cancer Center of the University of PennsylvaniaTerminadoPaciente con cancerEstados Unidos
-
Peking Union Medical College HospitalTerminadoEncuesta | Estado nutricional | Paciente con cancerPorcelana
-
Ankara Medipol UniversityReclutamientoCuidados personales | Inmunoterapia | Manejo de síntomas | Paciente con cancerPavo
-
Northwestern UniversityGenzyme, a Sanofi CompanyRetiradoCANCER DE PROSTATAEstados Unidos
-
Fundacao ChampalimaudTerminado
-
University College London HospitalsTerminado
-
GenSpera, Inc.RetiradoCancer de prostata.Estados Unidos
-
University of Colorado, DenverColorado State UniversityRetiradoRealidad virtual | Diagnóstico por imagen | Educación del paciente | Paciente con cancerEstados Unidos
-
Dana-Farber Cancer InstituteTerminadoCancer de RIÑON | Cancer de prostata | Cáncer genitourinarioEstados Unidos
Ensayos clínicos sobre Clínica virtual de nódulos Optellum
-
Abbott Medical DevicesActivo, no reclutandoEnfermedad de ParkinsonEstados Unidos, España, Alemania, Reino Unido