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Approccio di apprendimento automatico multimodale ottimizzato durante la chemioterapia cardiotossica per prevedere l'insorgenza di insufficienza cardiaca (MERMAID)

13 ottobre 2016 aggiornato da: RWTH Aachen University
Il presente progetto svilupperà un approccio automatizzato di apprendimento automatico utilizzando dati multimodali (imaging, laboratorio, elettrocardiografia e questionario) per aumentare la comprensione e la previsione dell'insufficienza cardiaca insorta nei pazienti in attesa di chemioterapia cardiotossica. Questo algoritmo sarà sviluppato dal partner di cooperazione tecnica del Technion, l'istituto di ingegneria biomedica di Haifa, in Israele.

Panoramica dello studio

Stato

Sconosciuto

Descrizione dettagliata

Il presente progetto svilupperà un approccio automatizzato di apprendimento automatico utilizzando dati multimodali (imaging, laboratorio, elettrocardiografia e questionario) per aumentare la comprensione e la previsione dell'insufficienza cardiaca insorta nei pazienti in attesa di chemioterapia cardiotossica. Questo algoritmo sarà sviluppato dal partner di cooperazione tecnica Prof. Adam che guida il Technion, l'istituto di ingegneria biomedica.

Obiettivi specifici:

  1. Raccogliere tutti i dati ottenibili dai pazienti in attesa di chemioterapia cardiotossica al basale, fino a 6 mesi dopo la fine della terapia - per quanto riguarda imaging (MRI, ecocardiografia con parametri convenzionali e strain), elettrocardiografia, marcatori biomedici (per definire la funzione di fegato, rene, cuore e midollo osseo emopoietico), parametro clinico e questionario sulla qualità della vita:
  2. Ottimizzare e valutare un solido approccio di apprendimento automatico che integri e valuti tutti questi dati per rilevare il danno miocardico precoce e identificare un parametro ottimale (singolo o in combinazione) per la previsione della disfunzione subclinica del ventricolo sinistro (LV) (fase 1 dell'attuale studio ).
  3. Eseguire uno studio clinico (fase 2 dell'attuale studio) su pazienti chemioterapici e identificare la disfunzione ventricolare sinistra subclinica, che verrà utilizzata per guidare la terapia cardioprotettiva utilizzando il nuovo approccio di apprendimento automatico rispetto all'attuale procedura standard utilizzando solo il ventricolo sinistro ecocardiografico frazione di eiezione (LVEF).

Lo scopo di questo studio è valutare e ottimizzare un approccio di apprendimento automatico per combinare e integrare i dati provenienti da diverse modalità di imaging con informazioni di laboratorio, elettrocardiografiche e questionari per definire il valore di tutti questi parametri nella gestione del paziente, mediante l'identificazione della disfunzione ventricolare sinistra, che verrà utilizzato per guidare la terapia cardioprotettiva rispetto a un approccio standard che utilizza solo parametri ecocardiografici convenzionali.

La risonanza magnetica, i parametri ecocardiografici convenzionali e l'imaging ecocardiografico della deformazione del miocardio stanno impiegando diverse modalità e approcci per ottenere informazioni sul tessuto miocardico e sulla deformazione. Ipotizziamo che un nuovo algoritmo automatizzato ottimizzato che utilizzi queste modalità e integri informazioni di laboratorio, elettrocardiografiche e questionari migliorerà il rilevamento delle disfunzioni ventricolari precoci e porterà nuove informazioni sulla potenziale risposta dei pazienti chemioterapici alla terapia cardiotossica. Ci aspettiamo che questo algoritmo porti all'uso di una terapia aggiuntiva che limiterà lo sviluppo della disfunzione del ventricolo sinistro, le interruzioni della chemioterapia e lo sviluppo dell'insufficienza cardiaca nel follow-up e quindi ridurrà la morbilità e i costi.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

470

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

      • Aachen, Germania, 52074
        • Department of Cardiology, RWTH Aachen University Hospital

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

Da 18 anni a 100 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Femmina

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

L'algoritmo basato sull'apprendimento automatico sarà addestrato su una coorte supervisionata di 200 pazienti trattati con chemioterapia e un gruppo di controllo di 200 soggetti normali di pari età raggiungerà l'accuratezza desiderata per rilevare sottili cambiamenti nella funzione LV (fase 1 dell'attuale studio).

La fase 2 parte del presente studio sarà eseguita in pazienti sottoposti a chemioterapia cardiotossica (N=70), randomizzati per confrontare una strategia di sorveglianza che utilizza l'approccio di apprendimento automatico (gruppo A, N=35) dalla sorveglianza convenzionale basata sul parametro ecocardiografico convenzionale come LVEF (gruppo B, N=35). I pazienti che arrivano al laboratorio ecografico per la sorveglianza ecografica della funzione LV saranno randomizzati in base ad un algoritmo automatizzato ottimizzato o riceveranno solo LVEF standard.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. Pazienti Pazienti in attesa di chemioterapia ad aumentato rischio di cardiotossicità (riguardanti 200 pazienti chemio nello studio di stadio 1 e 70 pazienti chemio nello studio di stadio 2):

    • uso di antraciclina con
    • trastuzumab (Herceptin) nel carcinoma mammario con mutazione HER2 OR
    • inibitori della tirosin-chinasi (es. sunitinib) OPPURE
    • dose cumulativa di antracicline >450 g/m2 di doxorubicina, o dose cumulativa equivalente di altre antracicline (ad es. per epirubicina >900 g/m2) OPPURE
    • -aumento del rischio di scompenso cardiaco (HF) (età >65 anni, diabete mellito di tipo 2, ipertensione, pregresso danno cardiaco, ad es. infarto miocardico)
  2. Femmina di età > 18 anni
  3. Consenso informato scritto prima della partecipazione allo studio
  4. Il soggetto è disposto e in grado di seguire le procedure delineate nel protocollo Il dipartimento di ginecologia dell'ospedale universitario RWTH informerà il ricercatore principale su questi pazienti.

Criteri di esclusione:

  1. Stenosi o rigurgito valvolare di gravità >moderata
  2. Storia di precedente insufficienza cardiaca (basale New York Heart Association - NYHA >2)
  3. Incapacità di acquisire immagini interpretabili (identificate dall'eco di base)
  4. Controindicazione per eseguire una risonanza magnetica
  5. Aspettativa di vita oncologica (o altro) <12 mesi
  6. Donne in gravidanza e in allattamento
  7. Il paziente è stato ricoverato in un istituto per ordine legale o regolamentare
  8. Partecipazione a una sperimentazione clinica interventistica parallela
  9. Il soggetto ha ricevuto un farmaco sperimentale entro 30 giorni prima dell'inclusione in questo studio
  10. Insufficienza renale rilevante

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Prospettiva

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Coorte supervisionata di 200 pazienti trattati con chemio
coorte di 200 pazienti sottoposti a chemioterapia secondo i criteri di inclusione pazienti
Gruppo di controllo di pari età di 200 soggetti normali
Gruppo di controllo di 200 soggetti della clinica ambulatoriale di pari età che non sono sottoposti a chemioterapia e che soddisfano i criteri di inclusione ed esclusione
A: approccio al machine learning (N=35)
70 pazienti di sesso femminile sottoposte a chemioterapia cardiotossica secondo i criteri di inclusione saranno randomizzate in due bracci (gruppo A e B).
B: parametri ecocardiografici convenzionali (N=35)
70 pazienti di sesso femminile sottoposte a chemioterapia cardiotossica secondo i criteri di inclusione saranno randomizzate in due bracci (gruppo A e B).

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Variazione della LVEF dal basale a un anno, come determinato dalla risonanza magnetica come gold standard in base all'allocazione casuale del gruppo di studio
Lasso di tempo: un anno
un anno

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio

1 gennaio 2017

Completamento primario (Anticipato)

1 gennaio 2019

Completamento dello studio (Anticipato)

1 gennaio 2019

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

16 settembre 2016

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

13 ottobre 2016

Primo Inserito (Stima)

17 ottobre 2016

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Stima)

17 ottobre 2016

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

13 ottobre 2016

Ultimo verificato

1 ottobre 2016

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 16-079

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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