IDEAL: 早期肺がん診断研究のための人工知能とビッグデータ (IDEAL)
IDEAL: 肺がんの早期診断のための人工知能とビッグデータの前向き研究 (第 2 相)
調査の概要
詳細な説明
肺がんは、世界中で毎年 180 万人が診断される最も一般的ながんであるため、早期診断は死亡率を下げるために重要です。 肺がんの早期診断は、小さな肺結節の検出と、それが悪性かどうかの判断の両方に左右されます。 コンピュータ断層撮影 (CT) は、肺結節を検出する強力な方法であることが証明されていますが、偶発的な発見として、または肺癌スクリーニング プログラムの一環として、定期的なスキャンで発見されることがよくあります。 したがって、それらが良性か悪性かを判断することは困難です。
臨床ケアの一環として、または肺がんスクリーニング試験でスキャンされた喫煙者の最大 75% で、サブセンチメートルの肺結節が検出されました。 これは、スキャン施設、スタッフ、および患者にかなりの負担をかけます。 肺結節が良性か悪性かを判断する現在の方法は標準化されておらず、証明されていません。 米国国立肺スクリーニング試験 (NLST) は、胸部の CT スキャンで検出された肺結節の最大 95% が偽陽性、つまり悪性ではないことを示しました。 非悪性結節の検出は、フォローアップ スキャンまたは別の調査方法を必要とし、患者の不安を引き起こし、潜在的に生検または切除による罹患率の増加をもたらす可能性があるため、不必要なコストという望ましくない結果をもたらします。フォローアップ CT スキャンまたは PET-CT スキャンから。
現在、標準治療の一環として、国際的に受け入れられているフライシュナーのガイドラインに従って、肺結節が 4 mm を超え、1 センチ未満の患者は、最大 5 スキャン、最大 24 か月間 CT スキャンでフォローアップされます。 陽電子放出断層撮影法 (PET-CT) スキャンや生検または切除などの追加の調査も、患者のサイズおよび臨床リスクプロファイルに基づいて実施される場合があります。
最近の研究では、サイズ、組織、成長率、コントラストの向上などの肺結節の特性を組み込むことで、悪性腫瘍のリスクを予測する精度が向上することが示されています。 これにより、悪性腫瘍の予測リスクに基づいて、肺結節をさまざまな調査および/またはフォローアップ経路に層別化できます。
この研究は、小さな肺結節を特徴付けるために臨床リスク モデルに組み込まれた新しい CT 画像解析技術の使用をテストすることを目的としています。 この研究には、さまざまな種類のスキャナー、画像プロトコル、および患者集団を使用してスキャンされた 5 ~ 15 mm の固形結節および主に固形結節が組み込まれます。
肺結節クリニックに紹介された、または現在の臨床診療に従って結節評価の専門家によるレビューのために患者からのCTスキャンがレビューされます。 包含/除外基準を満たす患者は、臨床ケアチームのメンバーから連絡を受け、研究への参加について話し合われます。
検出された結節のうち、その管理は標準治療に従って次のグループに分類されます。
グループ 1。 専門家によるスキャンのレビューでは、結節は良性に分類されているため、それ以上のフォローアップや調査は必要ありません。 患者はスキャンがレビューされていることを知らなかったので、それ以上の調査は必要ありません。 患者は研究に参加するように招待されます(電話で)。
GROUP 2. レビューでは、結節は不確定であり、後日さらにスキャンする必要があります。 患者は、通常、肺結節クリニック(LNC)または同等の施設で働く医師または看護師の専門家からの電話で、このことを知らされます。 この LNC は通常、仮想診療所であり、患者との物理的なやり取りはありません。フォローアップ スキャンがレビューされ、患者は仮想診療所を介して再度連絡を受けます。 患者は研究に参加するように招待されます(電話、郵送、または必要に応じてクリニックで)。
グループ 3. レビューでは、結節は潜在的に悪性であると見なされ、さらにスキャンが行われ、患者の診療予約が行われます。 患者は研究に参加するように招待されます(適切な場合はクリニックで)。
CT画像とは別に、患者に関する日常的なケアの臨床情報(例: 年齢、性別、喫煙状況、肺がんの家族歴) および特定された CT スキャン (および/または前後) から得られた結節の特徴に関するデータが収集され、肺結節を層別化する新しいソフトウェア プログラムをテストするために使用されます。悪性または良性である確率。 このデータはすべて日常的なものであり、標準治療の一部として収集されるため、研究訪問を手配する必要はありません。
健康経済評価の一環として、患者は EQ-5D-5L (生活の質)、GAD-7 (不安)、および生産性損失に関する質問票に記入するよう求められます。 また、患者は自分の健康利用について質問されます。 このデータは、医療メモ/電子患者記録から収集することもできます。
最初のアンケートは、最初のスキャンから 2 週間以内 (可能であれば) に完了し、グループ 1 の参加者については 1 年後にフォローアップを実施します。 グループ 2 および 3 の参加者は、最初のスキャンから 3 か月後にこれらのアンケートに回答するよう招待されます。その間にさらに調査が行われるからです。 アンケートは、グループ 1 の患者には電話で、グループ 2 および 3 の定期的なクリニックの予約に出席する場合は、電話または対面で記入します。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Berkshire
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Reading、Berkshire、イギリス、RG1 5AN
- Royal Berkshire NHS Foundation Trust
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Nottinghamshire
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Nottingham、Nottinghamshire、イギリス、NG7 2UH
- Nottingham University Hospitals Nhs Trust
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Oxfordshire
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Oxford、Oxfordshire、イギリス、OX3 7LE
- Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust
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West Yorkshire
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Leeds、West Yorkshire、イギリス、LS9 7TF
- Leeds Teaching Hospitals NHS Trust
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳以上の男女
- CT スキャンで 5 ~ 15 mm の肺結節があると特定された
- -肺結節クリニックに紹介された固形結節または主に固形結節の患者、または専門家によるCTスキャンレビュー
- CTスキャン切片厚3mm以下
除外基準:
- CTスキャンは技術的に不十分です
- 過去5年間にがんの治療を受けたことがある
- -患者には5つ以上の適格な結節が報告されています
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
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グループ1
専門家によるスキャンのレビューでは、結節は良性に分類されているため、それ以上のフォローアップや調査は必要ありません。
患者はスキャンがレビューされていることを知らなかったので、それ以上の調査は必要ありません。
患者は研究に参加するように招待されます(電話で)。
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グループ 2
レビューでは、結節は不確定であり、後日さらにスキャンする必要があります。
患者は、通常、肺結節クリニック(LNC)または同等の施設で働く医師または看護師の専門家からの電話で、このことを知らされます。
この LNC は通常、仮想診療所であり、患者との物理的なやり取りはありません。フォローアップ スキャンがレビューされ、患者は仮想診療所を介して再度連絡を受けます。
患者は研究に参加するように招待されます(電話、郵送、または必要に応じてクリニックで)。
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グループ 3
レビューでは、結節は悪性の可能性があると見なされ、さらにスキャンが行われ、患者の診療予約が行われます。
患者は研究に参加するように招待されます(適切な場合はクリニックで)。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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小さな肺結節の悪性腫瘍に対する新しいコンピュータ支援予測 (CAP) モデルの全体的な診断性能 (% 診断精度)。
時間枠:最長1年。
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受信者操作特性曲線 (AUC) の下の領域。
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最長1年。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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CAP モデルの医療経済上の利点。
時間枠:2 週間、3 か月 (グループ 2 & 3 のみ)、1 年目。
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現在の標準治療と比較して、CAP モデル アルゴリズムを使用して測定された医療関連コストの削減。
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2 週間、3 か月 (グループ 2 & 3 のみ)、1 年目。
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臨床診療に関連する特定の動作点での小さな肺結節の悪性腫瘍に対する CAP モデルの診断性能。
時間枠:最長1年。
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リスクモデルの診断性能の尺度。
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最長1年。
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協力者と研究者
スポンサー
協力者
捜査官
- 主任研究者:Fergus Gleeson, Prof、University of Oxford/Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
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