複数施設の知識に基づく計画最適化モデルによる放射線治療の質の向上（略称：MIKAPOCo、Multi-Institutional Knowledge-based Approach in Plan Optimization for the Community） (MIKAPOCo)
複数施設の知識に基づく計画最適化モデルによる放射線治療の質の向上
私たちの中心的な仮説は、大規模な教育機関の経験から導き出された「一貫した」知識ベースの計画モデルのライブラリを作成することが可能であるということです。 これらのライブラリは、自動化された RT 計画をガイドするために使用でき、計画品質保証 (QA) および計画予測のためのセンターを支援するツールとして機能します。
RT 計画の施設間のばらつきを定量化し、互換性があり検証済みの複数機関の KB 計画予測モデルのライブラリを構築することは、国家レベルでの計画の質に影響を与えることが期待されます。 このプロジェクトには、計画の最適化における AI アプローチの導入が促進される可能性があり、その結果、研究機関内および機関間の計画のばらつきが軽減されます。 計画の質を向上させることは、局所制御、さらには副作用や生活の質の点で RT 後の結果を改善することが期待されます。 高度な技術を求める患者の選択、臨床試験における計画監査と計画の最適化、技術の比較と費用対効果の分析、さらにはRT教育分野においてもプラスの影響が期待されます。
調査の概要
詳細な説明
主な目的
- 多くのイタリアの施設の経験に基づいて、乳がんおよび前立腺がんのRT治療を受けた患者、および選択された定位ボディRT（SBRT）アプリケーション向けに一貫して生成されたKBモデルのライブラリを作成する。同種の患者クラスにおける計画の施設間のばらつきを定量化する。
- モデルの特性と互換性に基づいてモデルをグループ化します。 多施設の線量体積ヒストグラム (DVH) 予測の目的で考慮される、互換性の高いモデルのグループを評価する。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究場所
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Milano、イタリア、20133
- IRCCS Ospedale San Raffaele
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
過去 10 年間に前立腺がん、乳がん、および選択された SBRT 状況 (脊椎および前立腺、それぞれ RTOG 0631 および 0938 スキームに準拠) の治療を受けた患者の実際の連続 (またはランダムに選択された) 計画データ。
DVH および線量統計予測における施設間 (つまり、モデル間) の差異を評価するために考慮される、検査コホートの最小患者数を評価する必要があります。 違いを評価するために必要な最大数を有意義に見積もるために、予想される標準化レベルが最も大きい計画状況に焦点を当て（つまり、比較的小さい施設内および施設間の変動を予想）、残りの状況をさらに想定することもあります。変動しやすい。 この「最悪のケース」は、長期の心臓死亡率と関連すると認識されている心臓への平均線量に焦点を当てた、接線方向照射による左乳がんの治療において特定された。 PI センターのパイロット データに基づくと、心臓への集団線量の平均は 2.7 Gy、SD は 0.9 Gy で、連続する 103 人の患者集団内の値はガウス分布になります。 臨床的に関連があると考えられる 1.3 Gy の系統的シフト (心臓死亡率の超過 5% 増加に相当 [27])、そのような差異を 80% の検出力で検出するために必要な患者の最小数は、施設あたり n=8 です (アルファ: 0.05)。 ）。
除外基準:
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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
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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モデルの互換性
時間枠：3年
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互換性は、次のことを考慮して評価されます。 a) X 研究所のモデルを研究所の患者に適用した場合に、(各単一モデルの幾何学的特徴 (GF) 境界外という点で) 「解剖学的外れ値」として特定された患者の割合Y (modX-Y) およびその逆 (modY-X)。 b) modX-Y と modY-X の間の DVH 予測の相対的な差異。以前に認識された「GF 外れ値」患者を含む、または含まない。
これらの結果とその臨床的解釈に基づいて、「高い」互換性を持つ KB モデルのサブグループが暫定的に特定され、GF と互換性の間の関係が定量化されます。
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3年
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Claudio Fiorino, Msc、IRCCS Ospedale San Raffaele
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Esposito PG, Castriconi R, Mangili P, Broggi S, Fodor A, Pasetti M, Tudda A, Di Muzio NG, Del Vecchio A, Fiorino C. Knowledge-based automatic plan optimization for left-sided whole breast tomotherapy. Phys Imaging Radiat Oncol. 2022 Jun 23;23:54-59. doi: 10.1016/j.phro.2022.06.009. eCollection 2022 Jul.
- Tudda A, Castriconi R, Benecchi G, Cagni E, Cicchetti A, Dusi F, Esposito PG, Guernieri M, Ianiro A, Landoni V, Mazzilli A, Moretti E, Oliviero C, Placidi L, Rambaldi Guidasci G, Rancati T, Scaggion A, Trojani V, Fiorino C. Knowledge-based multi-institution plan prediction of whole breast irradiation with tangential fields. Radiother Oncol. 2022 Oct;175:10-16. doi: 10.1016/j.radonc.2022.07.012. Epub 2022 Jul 19.
- Monticelli D, Castriconi R, Tudda A, Fodor A, Deantoni C, Gisella Di Muzio N, Mangili P, Del Vecchio A, Fiorino C, Broggi S. Knowledge-based plan optimization for prostate SBRT delivered with CyberKnife according to RTOG0938 protocol. Phys Med. 2023 Jun;110:102606. doi: 10.1016/j.ejmp.2023.102606. Epub 2023 May 15.
- Castriconi R, Esposito PG, Tudda A, Mangili P, Broggi S, Fodor A, Deantoni CL, Longobardi B, Pasetti M, Perna L, Del Vecchio A, Di Muzio NG, Fiorino C. Replacing Manual Planning of Whole Breast Irradiation With Knowledge-Based Automatic Optimization by Virtual Tangential-Fields Arc Therapy. Front Oncol. 2021 Aug 24;11:712423. doi: 10.3389/fonc.2021.712423. eCollection 2021.
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 (推定)
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
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