Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Az aortából származó anoMális koszorúér-artéria diagnosztizálásának és értékelésének felgyorsítása (SMART)

2026. április 10. frissítette: IRCCS Policlinico S. Donato

SMART: Az aortából származó anoMális koszorúér-artéria diagnosztizálásának és értékelésének felgyorsítása.

A szívkoszorúerek rendellenes aorta eredete (AAOCA) egy ritka veleszületett betegség, és a fiatal sportolók hirtelen szívhalálának (SCD) egyik vezető oka, de felnőtt korban is halálos kimenetelű szívinfarktus, még akkor is, ha nincs összefüggésben az elzáródással. koszorúér artériák. Sajnos a diagnosztikai képalkotó technikák, az invazív értékelés és a provokatív stressztesztek alacsony érzékenységet és specificitást mutattak az indukálható ischaemia kimutatásában, ezért multimodalitás értékelésre van szükség.

Innovatív eszközöket fejlesztettek ki az orvostudomány területén számítógépes szimuláció, 3 dimenziós rekonstrukció, gépi tanulás és mesterséges intelligencia (AI) segítségével. Az ilyen új technológiák alkalmazásával az a célunk, hogy a legtöbb AAOCA-val rendelkező alany esetében pótoljuk az ismeretek hiányát és a kockázati rétegződéssel kapcsolatos diagnosztikai korlátokat.

Ez a munka az AAOCA klinikai diagnózisának javítására, rögzítésére és személyre szabására törekszik az anatómiai mérések, klinikai adatok és biomechanikai betegspecifikus jellemzők integrálásával. A SMART tanulmány olyan rendszert állít fel, amely automatikusan szegmentálja és osztályozza a koszorúereket a mesterséges intelligencia (AI) által végzett számítógépes tomográfiás angiográfiás (CTA) AAOCA-val. A szegmentáció az aortagyökér és a koszorúér 3D-s modelljét táplálja a biomechanikai értékeléshez végeselem-elemzés (FEA) segítségével. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy felmérjük a lehetséges koszorúér-kompresszió helyét erőfeszítés közben. Ezeket az in-silico eredményeket, az MI által mért anatómiai jellemzőket és a klinikai adatokat egy kockázati modellbe integrálják, hogy megbecsüljék a nemkívánatos események, például az SCD vagy a szívinfarktus kockázati kockázatát. Ez a munkafolyamat egy informatikai rendszerben kerül kialakításra, amely lehetővé teszi a webalapú távoli diagnosztikai szolgáltatást.

A javasolt multidiszciplináris megközelítésnek köszönhetően a SMART célja, hogy leküzdje azokat a jelenlegi diagnosztikai korlátokat, amelyek a funkcionális stressztesztek ischaemia kimutatására való csökkent képességével kapcsolatosak. A SMART potenciálisan segíti a beteg-specifikus kockázati rétegződést, és úgy gondolják, hogy első diagnosztikai jelzést ad arról, hogy az AAOCA bármely kórházból elérhető, elősegítve a perifériás területi támogatás elterjedését az ilyen ritka betegségek diagnosztizálására és kezelésére.

A tanulmány áttekintése

Részletes leírás

A projekt célja egy olyan webalapú platform létrehozása, amely lehetővé teszi a számítógépes tomográfiai angiográfiás (CTA) képek, különösen a kardio CTA-k feltöltését kontrasztanyaggal anonim formában.

A CTA-képeket a projekt által kifejlesztett neurális hálózat dolgozza fel, amely képes lesz automatikusan szegmentálni a CTA-t, azonosítani a kóros koszorúér eredet meglétét vagy sem, és lekérni a kívánt anatómia geometriai méréseit. A mesterséges intelligencia által automatikusan elvégzett anatómiai és geometriai méréseket klinikai adatokkal és számítási szimulációkkal (Finite Element Structural Analysis) integrálják, hogy megértsék a dinamikus koszorúér-kompresszió lehetséges helyét szimulált stresszviszonyok között.

A platform végső kimenete egy olyan jelentés lesz, amely klinikai adatokat, valamint geometriai és anatómiai információkat integrál a hirtelen szívhalál vagy súlyos nemkívánatos ischaemiás események kockázatának becsléséhez.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

38

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Gyermek
  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Felnőtt és gyermekkorú (6 év feletti) betegek aortából származó anomális koszorúér eredetű (AAOCA).
  • Spontán sinusritmusban szenvedő betegek.
  • Aláírt, tájékozott beleegyezés.

Kizárási kritériumok:

  • Akut és krónikus gyulladásos állapotokban, például krónikus májbetegségben, krónikus veseelégtelenségben (kreatinin > 1,5 mg/dl) és pajzsmirigybetegségben szenvedő betegek.
  • Szívritmuszavarban szenvedő betegek, szinuszritmus hiánya.
  • Az autonóm vizsgálat ellenjavallatai.
  • Olyan betegek, akik ismerten allergiásak a felvevőkészülékekben lévő anyagokra.
  • Terhes nőbetegek.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Diagnosztikai
  • Kiosztás: N/A
  • Beavatkozó modell: Egyetlen csoportos hozzárendelés
  • Maszkolás: Nincs (Open Label)

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: Prospektív tanulmány

A prospektív szakasz célja a retrospektív fázis során kidolgozott teljes modell validálása, valamint az autonóm válasz szerepének értékelése a szívkoszorúér anomáliás aorta eredetű (AAOCA) alanyokban. Az AAOCA-betegek kohorszának várható toborzása autonóm értékelésre és validálásra a vizsgálat teljes időtartamára kiterjed. Célunk 38 AAOCA-ban szenvedő beteg toborzása, hogy konzisztens és egységes adatokat kapjunk legalább 32 résztvevőtől. Az ebbe a csoportba tartozó betegeket aktív állótesztnek vetik alá, hogy autonóm választ váltsanak ki, és az eredményeket összehasonlítják a normál referenciaértékekkel.

A vizsgálat során a következő adatokat gyűjtjük: folyamatos EKG, non-invazív vérnyomás és légzésmérés fekvő és hason fekvő helyzetben egyaránt.

Autonóm szabályozási részelemzés: Az autonóm szabályozást egy prospektívan toborzott populációban értékelik.

Harmincnyolc anomális aorta eredetű koszorúér-eredetű (AAOCA) alanyon esnek át aktív állóteszten. Ehhez a leendő mintához demográfiai és klinikai adatokat, valamint DICOM-képeket is gyűjtenek az AAOCA-ra vonatkozóan korábban végzett diagnosztikus CT-angiográfiákból (CTA). Ezeket az adatokat az online platform végső funkcionalitásának felmérésére használjuk fel a nyilvános bevezetés előtt.

A betegeket aktív állótesztnek vetik alá, hogy autonóm választ váltsanak ki, az eredményeket a normál referenciaértékekkel összehasonlítva. A vizsgálat során a következő adatokat gyűjtjük: folyamatos EKG, non-invazív vérnyomás és légzésmérés fekvő és hason fekvő helyzetben egyaránt.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Autonóm tesztadatok elemzése
Időkeret: két év
Beat-to-beat sorozatokat nyernek ki a rögzített jelekből, hogy az autonóm, kardiovaszkuláris, cerebrovaszkuláris és perifériás mikrokeringés szabályozásához kapcsolódó indexeket levonják a REST és STAND fázisban. A kardiális periódus az EKG egymást követő R-csúcsai (RR-msec) közötti intervallumként lesz meghatározva, a szisztolés (SAP - Hgmm) és a diasztolés vérnyomás (DAP - Hgmm) a csúcsok közötti maximális és minimális nyomásként számítva. Véletlenszerű 250 ütemes sorozatok kerülnek kiválasztásra minden felvételből, és manuálisan ellenőrzik a javításokat. Az ektopiás ütemeket köbös spline interpolációval állítjuk be. A kardiovaszkuláris kontroll indexeit az időtartomány variabilitási mérőszámaiból származtatják, és a spektrális sűrűséget parametrikus autoregresszív megközelítéssel becsülik meg. Az elemzéseket Matlab és C++ nyelven fejlesztett szoftverek segítségével végzik majd.
két év

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2024. szeptember 12.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. augusztus 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. február 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2024. október 17.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. november 22.

Első közzététel (Tényleges)

2024. november 26.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. április 15.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. április 10.

Utolsó ellenőrzés

2026. március 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • PNRR-MCNT2-2023-12378301
  • MCNT2-2023-12378301 (Egyéb támogatási/finanszírozási szám: Italian Ministery of Health)

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel