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Application of CT-Linac-Based "All-in-One" One-Stop Radiotherapy in Breast Cancer

19 agosto 2026 aggiornato da: Xiaoli Yu, Fudan University

Application of CT-Linac-Based "All-in-One" One-Stop Radiotherapy in All-Scenario Breast Cancer Radiotherapy: A Prospective Clinical Study

This study aims to evaluate and report the clinical adverse events and dosimetric parameters in breast cancer patients undergoing an "all-in-one (AIO)" one-stop, fully automated radiotherapy workflow. By systematically tracking these clinical and physical metrics, we seek to establish a standardized clinical protocol for AIO radiotherapy in breast cancer management.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

225

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

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Cina, 200032
        • Reclutamento
        • Fudan University Shanghai Cancer Center
        • Contatto:

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

Inclusion Criteria:

  • Histologically or pathologically confirmed breast cancer with definitive indications for radiotherapy (preoperative, postoperative, or radical)
  • ECOG performance status of 0-2
  • Able to remain still and supine on the treatment couch for up to 30 minutes
  • Provision of signed, written informed consent
  • Able to comply with daily follow-ups and blood sample collections

Exclusion Criteria:

  • Palliative radiotherapy for concurrent distant metastasis
  • Incomplete or ongoing chemotherapy
  • Synchronous multiple primary tumors
  • Current pregnancy or lactation
  • Prior history of radiotherapy to the ipsilateral breast, chest wall, thorax, or regional lymph nodes
  • Severe non-malignant comorbidities (e.g., cardiovascular or pulmonary diseases, systemic lupus erythematosus, scleroderma) resulting in a short life expectancy or inability to tolerate radical radiotherapy
  • Inability or unlikelihood to comply with study follow-up
  • Inability or unwillingness to provide written informed consent

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: Altro
  • Assegnazione: Non randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione sequenziale
  • Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Altro: ARM1: AI-empowered AIO WBI
Evaluates the feasibility, safety, and patient experiences of the AI-empowered AIO workflow in breast cancer patients undergoing whole-breast irradiation (WBI) without regional nodal involvement.
Altro: Radiotherapy procedure
The workflow relies on specialized convolutional neural networks for automated segmentation and dose-prediction auto-planning. These breast cancer models were trained on 285 historical institutional cases spanning radical mastectomy and breast-conserving surgery over five years. Auto-delineated structures include the clinical target volume, regional lymph nodes (if involved), tumor bed (identified by surgical clips), heart, bilateral lungs, unaffected breast, spinal cord, esophagus, thyroid, and affected humeral head. These contours guide dose prediction to generate deliverable tangential arc plans via clinical-goal-guided automated optimization in the treatment planning system. To adapt to the on-couch treatment scenario, models were validated on retrospective data and offline routines to maximize target delineation accuracy and the first-approval rate of auto-plans.
Altro: ARM2: Expanded-Scenario AIO RT
Evaluates the feasibility, safety, and patient experiences of the AI-empowered AIO workflow in breast cancer patients with broader radiotherapy indications, including breast/chest wall irradiation with or without regional nodal radiotherapy.
Altro: Radiotherapy procedure
The workflow relies on specialized convolutional neural networks for automated segmentation and dose-prediction auto-planning. These breast cancer models were trained on 285 historical institutional cases spanning radical mastectomy and breast-conserving surgery over five years. Auto-delineated structures include the clinical target volume, regional lymph nodes (if involved), tumor bed (identified by surgical clips), heart, bilateral lungs, unaffected breast, spinal cord, esophagus, thyroid, and affected humeral head. These contours guide dose prediction to generate deliverable tangential arc plans via clinical-goal-guided automated optimization in the treatment planning system. To adapt to the on-couch treatment scenario, models were validated on retrospective data and offline routines to maximize target delineation accuracy and the first-approval rate of auto-plans.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Acute adverse events
Lasso di tempo: 6 months
The incidence and severity of acute adverse event include radiation dermatitis, pruritus, skin pain, radiation esophagitis, and radiation pneumonitis.
6 months

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuracy
Lasso di tempo: 2 months
Auto-segmentation accuracy was assessed by comparing automatically generated contours against the final physician-approved contours
2 months
Success rate
Lasso di tempo: 2 months
Record AIO workflow success rate: online planning one-pass optimization success rate.
2 months
Quality of life (QoL)
Lasso di tempo: 6 months
Quality of life will be evaluated via standardized QoL scales.
6 months
Time efficiency
Lasso di tempo: 2 months
The time efficiency of the workflow was automatically recorded by the system
2 months
Full-Workflow Patient Intrafraction Motion
Lasso di tempo: 2 months
Evaluated based on geometric deviations between pretreatment image-guided radiotherapy (IGRT), posttreatment imaging, and the baseline simulation CT
2 months
Correlation of Patient Metrology with Setup Error and Dosimetric Performance
Lasso di tempo: 2 months
Evaluation of how Body Mass Index (BMI) and weight fluctuations correlate with geometric setup errors and in vivo gamma pass rates
2 months
Correlation of Anatomical Scale with Setup Error and Dosimetric Performance
Lasso di tempo: 2 months
Evaluation of how anatomical scale/breast size correlates with geometric setup errors and in vivo gamma pass rates
2 months

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Fudan University

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)

27 agosto 2021

Completamento primario (Stimato)

27 agosto 2028

Completamento dello studio (Stimato)

27 novembre 2028

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

1 luglio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

19 agosto 2026

Primo Inserito (Effettivo)

20 agosto 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

20 agosto 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

19 agosto 2026

Ultimo verificato

1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • FDRT-BC029

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

SÌ

Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD

  • STUDIO_PROTOCOLLO
  • ICF

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

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