Heuristiques, algorithmes et apprentissage automatique : évaluation et tests en radiothérapie (Hamlet rt)
26 juillet 2021 mis à jour par: CCTU- Cancer Theme
Hamlet-RT : Heuristiques, algorithmes et apprentissage automatique : évaluation et tests en radiothérapie
L'étude Hamlet.rt est une étude prospective de collecte de données et de questionnaire patient pour les patients subissant une radiothérapie guidée par l'image à visée curative.
L'objectif de l'étude est d'utiliser de nouvelles techniques d'apprentissage automatique et mathématiques pour construire un modèle capable de prédire le risque d'effets secondaires importants d'un traitement de radiothérapie pour un patient individuel : en utilisant des calculs de dose tissulaire normale à partir de la planification du traitement de radiothérapie et des caractéristiques de base du patient dérivées à partir de données d'image et non-image, continuellement mises à jour au fur et à mesure que le patient est examiné pendant et après le traitement.
Un objectif secondaire du projet est de faciliter la recherche en apprentissage automatique et en traitement d'images médicales pour la radiothérapie grâce à la création d'une ressource de données découvrable et partagée à des fins de recherche.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
310
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Meena Murthy
- Numéro de téléphone: 349707 01223 349707
- E-mail: meena.murthy@addenbrookes.nhs.uk
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: CCTU Cancer
- Numéro de téléphone: 216038 01223 216038
- E-mail: cctuc@addenbrookes.nhs.uk
Lieux d'étude
-
-
Cambridgeshire
-
Cambridge, Cambridgeshire, Royaume-Uni, CB2 0QQ
- Recrutement
- Cambridge University Hospitals Nhs Foundation Trust
-
Contact:
- Amy Bates
- Numéro de téléphone: 256296 01223 256296
- E-mail: amy.bates@addenbrookes.nhs.uk
-
Chercheur principal:
- Raj Dr. Jena
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
N/A
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Adultes adaptés à la radiothérapie radicale guidée par l'image avec un cancer de la prostate, de la tête et du cou, du cerveau ou du poumon.
La variation des conditions est basée sur les exigences des algorithmes d'apprentissage automatique nécessitant des niveaux élevés d'applicabilité clinique, qui dépendent de la qualité et de la quantité des données d'entrée disponibles.
L'ensemble de données d'entrée doit donc englober de manière adéquate la variation de l'anatomie rencontrée dans la population.
La description
Critère d'intégration:
- Le participant est disposé et capable de donner son consentement éclairé pour participer à l'étude
- Masculin ou féminin
- Âgé de 18 ans ou plus
- Diagnostiqué avec un cancer primitif de la prostate, un cancer de la tête et du cou, un cancer du poumon ou une tumeur au cerveau
- Traité à visée curative
- Convient à la radiothérapie radicale guidée par l'image
- Statut de performance ECOG de l'OMS 0 ou 1
- Espérance de survie de 18 mois ou plus
Critère d'exclusion:
- Le participant n'est pas disposé ou capable de remplir les exigences énoncées dans le protocole de l'étude, par ex. accéder à des questionnaires de suivi à long terme en ligne et les remplir.
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Éventuel
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Cancer de la prostate
Adultes aptes à la radiothérapie radicale guidée par l'image pour leur cancer de la prostate, environ 170 patients Les composants des questionnaires RTOG, LENT SOM(A), RMH symptom scale et UCLA PCI (prostate cancer index) seront utilisés.
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Les questionnaires administrés surveilleront la toxicité clinique ressentie par chaque patient jusqu'à 5 ans après la radiothérapie
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Cancer de la tête et du cou
Adultes aptes à la radiothérapie radicale guidée par l'image pour leur cancer ORL, environ 140 patients.
Les composants des questionnaires CTCAE v3, LENT SOM(A), EORTC QLQ H+N35 et xérostomie modifiée seront utilisés.
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Les questionnaires administrés surveilleront la toxicité clinique ressentie par chaque patient jusqu'à 5 ans après la radiothérapie
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Tumeurs du système nerveux central
Adultes aptes à une radiothérapie radicale guidée par l'image pour leur tumeur du SNC, autant de patients recrutés que possible.
Les composants du RTOG, du LENT SOM(A), du mini examen de l'état mental de Folstein et des questionnaires de l'échelle des activités de la vie quotidienne (G-ADL) seront utilisés.
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Les questionnaires administrés surveilleront la toxicité clinique ressentie par chaque patient jusqu'à 5 ans après la radiothérapie
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Cancer du poumon
Adultes aptes à la radiothérapie radicale guidée par l'image pour leur cancer du poumon, autant de patients recrutés que possible.
Les composants des questionnaires RTOG & LENT SOM(A) seront utilisés.
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Les questionnaires administrés surveilleront la toxicité clinique ressentie par chaque patient jusqu'à 5 ans après la radiothérapie
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Modélisation de l'apprentissage automatique
Délai: 8 ans à partir de la FPFV
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Caractériser les modèles d'apprentissage automatique pour les quatre sites de maladie.
Développer des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'autosegmentation de l'anatomie des tissus normaux et pour étendre les algorithmes d'apprentissage automatique afin d'identifier et de segmenter les structures tissulaires normales dans les images CT à faisceau conique, et d'utiliser les segmentations ML pour évaluer les signatures d'image corrélées à la toxicité du traitement
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8 ans à partir de la FPFV
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Modélisation prédictive
Délai: 8 ans à partir de la FPFV
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Prédisez les correspondances de performances avec les techniques publiées.
Combiner les modèles d'apprentissage automatique dans le résultat 1, avec les données d'évaluation avant le traitement et les évaluations quantitatives pendant le traitement dans le résultat 3 pour la construction et l'évaluation d'un modèle mathématique prédictif
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8 ans à partir de la FPFV
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Évaluation de la toxicité clinique
Délai: 8 ans à partir de la FPFV
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Évaluation de la toxicité clinique ressentie par chaque patient jusqu'à 5 ans après la radiothérapie pour éclairer les modèles prédictifs du résultat 2
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8 ans à partir de la FPFV
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Raj Dr. Jena, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust & the University of Cambridge
- Chercheur principal: Suzanne Miller, Cambridge University Hospitals Nhs Foundation Trust
- Chercheur principal: Amy Bates, Cambridge University Hospitals Nhs Foundation Trust
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
11 septembre 2019
Achèvement primaire (Anticipé)
1 janvier 2023
Achèvement de l'étude (Anticipé)
1 janvier 2028
Dates d'inscription aux études
Première soumission
15 août 2019
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
16 août 2019
Première publication (Réel)
19 août 2019
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
2 août 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
26 juillet 2021
Dernière vérification
1 juillet 2021
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- Hamlet.rt
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Indécis
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .