Biomarcatori della TC del torace come predittori prognostici nella SSc-ILD
Biomarcatori della tomografia computerizzata del torace (TC) derivati dal deep learning come predittori prognostici nella malattia polmonare interstiziale associata alla sclerosi sistemica (SSc-ILD)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
La malattia polmonare interstiziale (ILD o fibrosi polmonare = irrigidimento dei polmoni da tessuto cicatriziale) si sviluppa in oltre la metà dei pazienti affetti da sclerosi sistemica (SSc). Mentre in alcuni pazienti l’ILD rimane stabile, almeno un terzo presenta una fibrosi in progressivo aumento. Esiste un urgente bisogno di indicatori accurati che identifichino a) i pazienti a più alto rischio di progressione, che necessitano di un trattamento immediato per prevenire ulteriori ILD irreversibili e b) i pazienti a basso rischio, che non necessitano di trattamento;
In questo studio verranno studiati il potenziale prognostico e l'accuratezza dei biomarcatori derivati dall'apprendimento automatico per valutare anomalie difficili da quantificare visivamente. Se i nuovi biomarcatori di imaging della tomografia computerizzata ad alta risoluzione (HRCT) delle vie aeree, dei vasi e dell'estensione complessiva della fibrosi al basale possano predire la progressione dell'ILD, lo sviluppo di vasculopatie e la sopravvivenza sarà studiato in una coorte di circa 1.000 pazienti con SSc-ILD.
I punteggi dell'algoritmo verranno valutati rispetto alla sopravvivenza utilizzando il modello dei rischi proporzionali di Cox, mentre l'analisi del modello a effetti misti verrà utilizzata per valutare i collegamenti con il cambiamento della funzione polmonare: capacità vitale forzata (FVC), capacità di diffusione del monossido di carbonio (DLco) e monossido di carbonio coefficiente di trasferimento (Kco). L'algoritmo delle vie aeree che misura le bronchiectasie da trazione (dilatazione delle vie aeree dovuta alla fibrosi circostante) può predire il peggioramento della FVC, riflettendo la progressione dell'ILD. L'algoritmo vascolare può prevedere il declino della KCO, un marker di coinvolgimento vascolare polmonare. Verranno inoltre eseguite analisi esplorative per valutare il cambiamento nell'estensione della fibrosi HRCT nel tempo per i pazienti con HRCT ripetuti e se gli esiti compositi del cambiamento nelle variabili HRCT e funzione polmonare migliorano la previsione degli esiti a lungo termine e aprono la strada al loro utilizzo negli studi clinici e nelle cliniche cliniche di routine. utilizzo. Verranno inclusi anche pazienti con cambiamenti banali alla TC per valutare cambiamenti molto precoci che potrebbero essere predittivi di un futuro declino. Questi algoritmi saranno combinati con i risultati del nostro studio precedente, che suggeriscono che un certo tipo di pattern sulla CT chiamato UIP predice una sopravvivenza più breve.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Paris, Francia
- Bichat-Claude Bernard Hospital
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Hanover, Germania
- Hanover Medical School
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Ancona, Italia
- Marche Polytechnic University
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Sassari, Italia
- Sassari University
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Siena, Italia
- Siena University Hospital
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Leeds, Regno Unito
- Leeds Hospital/University of Leeds
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London, Regno Unito
- Royal Brompton Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- diagnosticata una SSc
- ≥18 anni
- HRCT tra il 01/01/1990 e il 31/12/2019
Criteri di esclusione:
- Pazienti che non hanno SSc
- <18 anni
- mancanza di disponibilità di dati di imaging HRCT
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sopravvivenza
Lasso di tempo: 15 anni
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Sopravvivenza senza trapianto
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15 anni
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Ipertensione polmonare
Lasso di tempo: 15 anni
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Sviluppo dell'ipertensione polmonare
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15 anni
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Diminuzione della FVC
Lasso di tempo: 15 anni
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La variazione della funzione polmonare misura la FVC
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15 anni
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Calo del DLCO
Lasso di tempo: 15 anni
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La variazione della funzione polmonare misura la DLCO
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15 anni
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Calo dei KCO
Lasso di tempo: 15 anni
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La variazione della funzionalità polmonare misura la KCO
|
15 anni
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Elisabetta A Renzoni, Royal Brompton and Harefield Hospitals
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- RBH2
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