Uno studio prospettico che confronta il tradizionale modello Tyrer Cusick con un modello AI (Mirai) per identificare le donne a rischio di cancro al seno
Un'accurata valutazione del rischio è essenziale per il successo dei programmi di screening della popolazione e per gli sforzi di diagnosi precoce del cancro al seno. Di recente, abbiamo sviluppato un modello di deep learning basato su mammografie a piena risoluzione: Mirai.
Mirai è un modello di deep learning basato sulla mammografia progettato per prevedere il rischio in più punti temporali, sfruttare le informazioni sui fattori di rischio potenzialmente mancanti e produrre previsioni coerenti tra le macchine mammografiche. Mirai è stato addestrato su un ampio set di dati dal Massachusetts General Hospital (MGH) negli Stati Uniti e si è rivelato significativamente più accurato del modello Tyrer-Cuzick, uno standard clinico attuale.
Lo scopo principale di questo studio è quantificare in modo prospettico il beneficio clinico (ad es. Tasso di rilevamento del cancro MRI/CEM) delle linee guida basate su Mirai e per confrontarle con l'attuale standard di cura.
- Condurre uno studio prospettico in cui i pazienti identificati come ad alto rischio dalle linee guida Mirai sono invitati a ricevere una risonanza magnetica supplementare entro 12 mesi.
- Confronta gli esiti del cancro tra i pazienti identificati solo come ad alto rischio da Mirai e i pazienti identificati come ad alto rischio dalle linee guida esistenti Il nostro obiettivo secondario è studiare l'impatto delle nuove linee guida per razza ed etnia, per garantire miglioramenti equi nello screening del cancro.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Sara Schiller, MPH
- Numero di telefono: 7744417731
- Email: sara.schiller1@umassmed.edu
Luoghi di studio
-
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Massachusetts
-
Worcester, Massachusetts, Stati Uniti, 01655
- UMass Medical School
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Le donne che sono state identificate come ad alto rischio nello studio retrospettivo (risalente al 2017-2022) utilizzando MIRAI saranno reclutate e autorizzate per lo studio prospettico
- Anche le donne di età superiore ai 40 anni identificate come ad alto rischio secondo le linee guida tradizionali saranno potenzialmente ammissibili a questo studio
Dopo il consenso e l'iscrizione allo studio, un partecipante riceverà successivamente quanto segue:
- Questi pazienti saranno invitati a ricevere un esame MRI supplementare attualmente considerato il test più sensibile per il rilevamento del cancro al seno.
- Qualsiasi diagnosi positiva alla risonanza magnetica sarà seguita dalla biopsia per confermare la "verità" della diagnosi.
Per essere selezionato, un determinato record deve includere quanto segue:
- Un rapporto di una mammografia di screening di routine o di una mammografia diagnostica e la disponibilità delle immagini DICOM da tale rapporto con il sistema PACS.
- Rapporti di tutti gli studi diagnostici e di screening di follow-up documentati su PACS.
- Alcuni possono avere procedure interventistiche (a condizione che tutte queste vengano eseguite in uno dei siti Umass) e la documentazione di questi risultati della biopsia negli ospedali EHR.
Criteri di esclusione:
- Sotto i 40 anni. Le donne sotto i 40 anni non vengono regolarmente radiografate con una mammografia.
- Studio di imaging di screening del cancro al seno con raggi X che presenta artefatti, corruzione o altro degrado della qualità dell'immagine.
- Pazienti in gravidanza perché non ricevono di routine la mammografia di screening
- Pazienti maschi adulti con carcinoma mammario
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: Non randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Partecipanti ad alto rischio - MIRAI
Pazienti ritenute ad alto rischio durante la mammografia di screening mammario standard secondo il modello MIRAI
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MRI supplementare (in aggiunta alla MRI standard di cura).
Software di intelligenza artificiale
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Comparatore attivo: Partecipanti ad alto rischio: non MIRAI
Pazienti considerati ad alto rischio secondo il modello Tyrer-Cuzick ma non MIRAI
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MRI supplementare (in aggiunta alla MRI standard di cura).
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Valutazione CDR Mirai rispetto allo screening tradizionale ad alto rischio CDR
Lasso di tempo: 1,5 anni (durata del reclutamento dei pazienti e raccolta dei dati sugli esiti)
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Tasso di rilevamento del cancro dalla risonanza magnetica del seno dopo la valutazione Mirai di alto rischio su una mammografia di screening eseguita meno di 1 anno fa e rispetto al CDR stabilito nello screening tradizionale ad alto rischio.
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1,5 anni (durata del reclutamento dei pazienti e raccolta dei dati sugli esiti)
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sviluppo del cancro all'interno della popolazione in studio rispetto alla popolazione generale di donne a rischio medio
Lasso di tempo: 1,5 anni (durata del reclutamento dei pazienti e raccolta dei dati sugli esiti)
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Al successivo follow-up con standard di cura, valutazione di quale percentuale della popolazione in studio sviluppa il cancro al seno rispetto alla popolazione generale di donne a rischio medio di cancro al seno.
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1,5 anni (durata del reclutamento dei pazienti e raccolta dei dati sugli esiti)
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Mohammed Salman Shazeeb, PhD, UMass Chan Medical School
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- STUDY000000485
- MIT_s5822 (Altro numero di sovvenzione/finanziamento: Massachusetts Institute of Technology Subaward)
- SPEC-22-015 (Altro numero di sovvenzione/finanziamento: Breast Cancer Research Foundation)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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