- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05968898
Strumento radiomico per la stratificazione del rischio di noduli polmonari (ARCADES)
1 giugno 2026 aggiornato da: Roger Y. Kim, Abramson Cancer Center at Penn Medicine
Valutazione di uno strumento di diagnosi assistita da computer basato sulla radiomica per la stratificazione del rischio di cancro dei noduli polmonari
Si tratta di uno studio clinico pragmatico che studierà l'effetto di uno strumento di diagnosi assistita da computer (CAD) basato sulla radiomica sulla gestione dei noduli polmonari (PN) da parte dei medici rispetto alle cure abituali.
Gli adulti di età compresa tra 35 e 89 anni con PN di 8-30 mm valutati presso le cliniche Penn Medicine PN saranno sottoposti a randomizzazione 1:1 in uno dei due gruppi, definiti dalla strategia di stratificazione del rischio di malignità PN utilizzata dai medici che valutano: 1) cure abituali o 2) cure abituali cura + utilizzo di uno strumento CAD basato sulla radiomica.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Un'accurata stratificazione del rischio di malignità dei noduli polmonari (PN) è fondamentale per garantire che il cancro venga diagnosticato in modo tempestivo e che i pazienti non vengano sottoposti a procedure diagnostiche non necessarie.
I dati preliminari suggeriscono che uno strumento di diagnosi assistita da computer (CAD) basato sulla radiomica per la previsione del cancro del polmone (LCP) è efficace nella stratificazione del rischio di PN e può migliorare le decisioni di gestione della PN da parte dei medici.
Questo è uno studio clinico pragmatico che valuta l'effetto di questo strumento CAD sulla gestione delle PN da parte dei medici rispetto alle cure abituali.
Gli individui idonei per questo studio includeranno adulti di età compresa tra 35 e 89 anni che dovrebbero essere valutati presso una clinica Penn Medicine PN per una PN scoperta di recente di 8-30 mm di diametro massimo all'imaging TC.
I criteri di esclusione includono la mancanza di dati di imaging TC al momento della visita clinica indice, linfoadenopatia toracica in base ai criteri delle dimensioni della TC, presenza di masse polmonari (> 3 cm di diametro massimo), PN con calcificazione popcorn (coerente con eziologia benigna), PN subsolidi e una storia nota di cancro attivo.
I partecipanti arruolati saranno sottoposti a randomizzazione stratificata 1: 1 a uno dei due gruppi, definiti dalla strategia di stratificazione del rischio di malignità PN utilizzata dai medici valutatori: 1) cure abituali (valutazione clinica) o 2) valutazione clinica + stratificazione del rischio basata su CAD utilizzando l'LCP -Strumento CAD.
Il braccio di controllo sarà la cura abituale, definita come valutazione clinica di routine del rischio di malignità PN.
Nel braccio sperimentale, all'inizio della visita clinica, ai medici verrà fornito un rapporto con la stima dello strumento CAD del rischio di malignità per la PN in corso di valutazione insieme alle informazioni sullo strumento CAD.
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Stimato)
300
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Roger Y. Kim, MD, MSCE
- Numero di telefono: 215-662-3677
- Email: roger.kim@pennmedicine.upenn.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Anil Vachani, MD, MSCE
- Numero di telefono: 215-573-7931
- Email: avachani@pennmedicine.upenn.edu
Luoghi di studio
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19104
- Reclutamento
- Perelman Center For Advanced Medicine
-
Contatto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19104
- Reclutamento
- Penn Medicine University City
-
Contatto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19107
- Reclutamento
- Penn Medicine Washington Square
-
Contatto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
-
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
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
No
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Maschio o femmina, di età compresa tra 35 e 89 anni
- Programmato per essere valutato in una clinica per noduli polmonari
- PN solido di recente scoperta di 8-30 mm di diametro massimo all'imaging TC
- Imaging TC del torace compatibile con il software Optellum Virtual Nodule Clinic e disponibile entro la data della visita clinica indice
Criteri di esclusione:
- Imaging TC del torace con linfoadenopatia mediastinica o ilare in base ai criteri delle dimensioni TC (> 10 mm di diametro massimo dell'asse corto su immagini TC assiali)
- PN con calcificazione di popcorn (coerenti con eziologia benigna)
- PN subsolidi (possono essere associati a un minor rischio di malignità clinicamente significativa)
- Storia nota di cancro attivo
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
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Nessun intervento: Cure abituali (valutazione del medico)
Nel braccio di cura abituale, i medici valuteranno le persone con noduli polmonari indeterminati come parte delle cure cliniche di routine.
Nessuna guida specifica relativa alla stratificazione del rischio di noduli polmonari verrà fornita ai medici valutatori.
|
|
|
Sperimentale: Valutazione del medico + stratificazione del rischio basata su CAD
Nel braccio sperimentale, i medici valutatori riceveranno un rapporto sulla previsione del cancro al polmone da uno strumento di diagnosi assistita da computer basato sulla radiomica artificiale per la stratificazione del rischio dei noduli polmonari.
|
L'Optellum Virtual Nodule Clinic è un dispositivo approvato dalla FDA (Classe II) per la stratificazione del rischio di noduli polmonari.
Utilizza una rete neurale convoluzionale per valutare i dati di imaging TC per fornire una stima del rischio di malignità per noduli polmonari indeterminati.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Gestione appropriata del nodulo polmonare
Lasso di tempo: 12 mesi
|
La proporzione composita di noduli polmonari benigni gestiti con sorveglianza per immagini e noduli polmonari maligni gestiti con biopsia o trattamento empirico.
La diagnosi finale del nodulo polmonare sarà classificata come maligna o benigna sulla base della valutazione patologica.
Se la patologia non è disponibile o non è conclusiva (cioè la biopsia non era diagnostica), la risoluzione del nodulo polmonare, la contrazione o la stabilità del diametro a 12 mesi saranno definiti come diagnosi benigna.
|
12 mesi
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Tempestività delle cure
Lasso di tempo: 12 mesi
|
Per i pazienti con noduli polmonari maligni, definito come il numero di giorni tra la visita clinica indice e la diagnosi di malignità e la ricezione del trattamento per malignità (es. resezione chirurgica, radioterapia).
|
12 mesi
|
|
Eventi avversi
Lasso di tempo: 12 mesi
|
Per i pazienti sottoposti a biopsia, definite come complicanze procedurali legate alla biopsia del nodulo polmonare.
|
12 mesi
|
|
Rendimento diagnostico
Lasso di tempo: 12 mesi
|
Utilizzando le informazioni trovate nei referti patologici, definite come la proporzione di biopsie con una diagnosi istopatologica definitiva, per ogni tipo di procedura di biopsia diagnostica.
|
12 mesi
|
|
Costi sanitari
Lasso di tempo: 12 mesi
|
I costi di tutti gli studi di imaging e i test diagnostici associati al processo diagnostico del nodulo polmonare, in base agli importi consentiti da Medicare (importo pagato da Medicare e importo pagato dal beneficiario e/o da terzi).
|
12 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Investigatori
- Investigatore principale: Roger Y. Kim, MD, MSCE, University of Pennsylvania
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- Baldwin DR, Gustafson J, Pickup L, Arteta C, Novotny P, Declerck J, Kadir T, Figueiras C, Sterba A, Exell A, Potesil V, Holland P, Spence H, Clubley A, O'Dowd E, Clark M, Ashford-Turner V, Callister ME, Gleeson FV. External validation of a convolutional neural network artificial intelligence tool to predict malignancy in pulmonary nodules. Thorax. 2020 Apr;75(4):306-312. doi: 10.1136/thoraxjnl-2019-214104. Epub 2020 Mar 5.
- Kim RY, Oke JL, Pickup LC, Munden RF, Dotson TL, Bellinger CR, Cohen A, Simoff MJ, Massion PP, Filippini C, Gleeson FV, Vachani A. Artificial Intelligence Tool for Assessment of Indeterminate Pulmonary Nodules Detected with CT. Radiology. 2022 Sep;304(3):683-691. doi: 10.1148/radiol.212182. Epub 2022 May 24.
- Kim RY, Oke JL, Dotson TL, Bellinger CR, Vachani A. Effect of an artificial intelligence tool on management decisions for indeterminate pulmonary nodules. Respirology. 2023 Jun;28(6):582-584. doi: 10.1111/resp.14502. Epub 2023 Apr 5. No abstract available.
- Massion PP, Antic S, Ather S, Arteta C, Brabec J, Chen H, Declerck J, Dufek D, Hickes W, Kadir T, Kunst J, Landman BA, Munden RF, Novotny P, Peschl H, Pickup LC, Santos C, Smith GT, Talwar A, Gleeson F. Assessing the Accuracy of a Deep Learning Method to Risk Stratify Indeterminate Pulmonary Nodules. Am J Respir Crit Care Med. 2020 Jul 15;202(2):241-249. doi: 10.1164/rccm.201903-0505OC.
- Paez R, Kammer MN, Balar A, Lakhani DA, Knight M, Rowe D, Xiao D, Heideman BE, Antic SL, Chen H, Chen SC, Peikert T, Sandler KL, Landman BA, Deppen SA, Grogan EL, Maldonado F. Longitudinal lung cancer prediction convolutional neural network model improves the classification of indeterminate pulmonary nodules. Sci Rep. 2023 Apr 15;13(1):6157. doi: 10.1038/s41598-023-33098-y.
- Paez R, Kammer MN, Tanner NT, Shojaee S, Heideman BE, Peikert T, Balbach ML, Iams WT, Ning B, Lenburg ME, Mallow C, Yarmus L, Fong KM, Deppen S, Grogan EL, Maldonado F. Update on Biomarkers for the Stratification of Indeterminate Pulmonary Nodules. Chest. 2023 Oct;164(4):1028-1041. doi: 10.1016/j.chest.2023.05.025. Epub 2023 May 25.
- Kim RY. Radiomics and artificial intelligence for risk stratification of pulmonary nodules: Ready for primetime? Cancer Biomark. 2025 Jan;42(1):CBM230360. doi: 10.3233/CBM-230360. Epub 2024 Feb 6.
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 (Effettivo)
9 gennaio 2024
Completamento primario (Stimato)
31 luglio 2029
Completamento dello studio (Stimato)
31 luglio 2030
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
21 luglio 2023
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
28 luglio 2023
Primo Inserito (Effettivo)
1 agosto 2023
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
2 giugno 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
1 giugno 2026
Ultimo verificato
1 giugno 2026
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 10523
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
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
Sì
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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