Un enfoque de aprendizaje automático para conectar la complejidad del mieloma múltiple con la recurrencia temprana de la enfermedad
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Las mejoras en el tratamiento del MM han impulsado el logro de respuestas clínicas muy profundas, con resultados y supervivencia significativamente mejores [2]. Sin embargo, a pesar de los importantes avances terapéuticos, el MM sigue siendo un desafío debido a la patogénesis compuesta y las intrincadas redes de diferentes factores que interactúan. Como resultado, una proporción relativamente alta de pacientes con NDMM a través de las diferentes estrategias terapéuticas tienen un mayor riesgo de progresión de la enfermedad y peores resultados, independientemente del régimen anti-MM recibido. Estos pacientes actualmente representan una necesidad clínica insatisfecha, con los consiguientes desafíos en el manejo de la enfermedad e identificar a estos pacientes por adelantado es un objetivo importante en MM.
En la actualidad, las puntuaciones de estratificación del riesgo se basan en un conjunto limitado de variables clínicas y biológicas, que no siempre son suficientes para identificar a los pacientes con un alto riesgo de progresión temprana de la enfermedad o recaída (es decir, dentro de los 12 meses posteriores al inicio del tratamiento de primera línea). Recientemente, se han explorado herramientas de inteligencia artificial para mejorar la precisión de la predicción de riesgos, lo que demuestra que las enfermedades de alto riesgo pueden reconocerse de antemano, basándose en biomarcadores inmunes y tumorales [3-4].
Mediante la aplicación de herramientas de aprendizaje automático (ML) para el procesamiento de datos, los datos clínicos, genómicos y de imágenes de pacientes con MM se integrarán y emplearán en modelos destinados a mejorar la precisión de la predicción del riesgo de MM. De esta manera, los modelos de ML agregarán toda la información relacionada con los tumores y el microambiente obtenida mediante tecnologías de alto rendimiento y enfoques ómicos para identificar y describir grupos de pacientes con MM que mejor se correlacionen con el logro de una progresión temprana.
En general, este estudio identificará nuevos conocimientos para respaldar la investigación clínica y la toma de decisiones en MM: la estratificación inicial precisa de los pacientes, basada en todo el panorama de las características relacionadas con el MM, podría mejorar la comprensión del riesgo individual de MM. Los resultados de este estudio tendrán un impacto en la posibilidad de acceder a un tratamiento personalizado, con una repercusión global previsible en la gestión eficaz de los pacientes con MM y un ahorro para el Sistema Nacional de Salud.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Elena Zamagni, MD, PhD
- Número de teléfono: +39 051 214 3680
- Correo electrónico: e.zamagni@unibo.it
Ubicaciones de estudio
-
-
-
Bologna, Italia, 40138
- Reclutamiento
- IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna
-
Contacto:
- Elena Zamagni, MD, PhD
- Número de teléfono: +39 051 214 3680
- Correo electrónico: e.zamagni@unibo.it
-
Contacto:
- Simona Barbato, Ph.D.
- Número de teléfono: +39 051 214 3827
- Correo electrónico: simona.barbato3@unibo.it
-
Investigador principal:
- Elena Zamagni
-
Sub-Investigador:
- Carolina Terragna
-
Cagliari, Italia, 09134
- Aún no reclutando
- ARNAS "G. Brotzu" di Cagliari
-
Contacto:
- Daniele Derudas
- Número de teléfono: +39 070 52965520
- Correo electrónico: daniele.derudas@aob.it
-
Napoli, Italia, 80131
- Aún no reclutando
- Azienda Ospedaliera Universitaria Federico II
-
Contacto:
- Barbara Izzo
- Número de teléfono: +39 081 3737869
- Correo electrónico: barbara.izzo@unina.it
-
-
Forlì-Cesena
-
Meldola, Forlì-Cesena, Italia, 47014
- Aún no reclutando
- Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori "Dino Amadori" - IRST IRCCS
-
Contacto:
- Martina Ghetti
- Número de teléfono: +39 0543 739100
- Correo electrónico: martina.ghetti@irst.emr.it
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Edad ≥ 18 años
- Formulario de Consentimiento Informado firmado para participación en el estudio y procesamiento de datos personales
- Diagnóstico de mieloma múltiple activo
Criterios de exclusión:
- Ninguno
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Tasa de respuesta general
Periodo de tiempo: 12 meses después del inicio de la terapia anti-MM
|
Tasa de respuesta general
|
12 meses después del inicio de la terapia anti-MM
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Elena Zamagni, MD, PhD, IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades Vasculares
- Enfermedades cardiovasculares
- Procesos Patológicos
- Neoplasias
- Atributos de la enfermedad
- Enfermedades del sistema inmunológico
- Neoplasias por tipo histológico
- Enfermedades hematológicas
- Trastornos linfoproliferativos
- Trastornos inmunoproliferativos
- Trastornos hemostáticos
- Paraproteinemias
- Trastornos de proteínas en sangre
- Trastornos hemorrágicos
- Reaparición
- Mieloma múltiple
- Neoplasias De Células Plasmáticas
Otros números de identificación del estudio
- AIMMer
- PNRR-TR1-2023-12378246 (Otro número de subvención/financiamiento: Italian Ministry of Health)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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. .