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多発性骨髄腫の複雑性を早期の病気の再発に結び付ける機械学習アプローチ

これは、治療に対する反応を予測するモデルを開発するためのデータ処理に機械学習ツールを適用することにより、多発性骨髄腫(MM)のリスク予測の精度を向上させることを目的とした、非介入的、全国的、多施設共同の前向き非営利観察研究です。 MM患者の早期再発の確率。

調査の概要

状態

募集

詳細な説明

MM の治療法の改善により、非常に深い臨床反応の達成が促進され、転帰と生存が大幅に改善されました [2]。 しかし、治療の大幅な進歩にも関わらず、MM は複合的な病因と相互作用するさまざまな因子の複雑なネットワークにより、依然として課題が残っています。 その結果、受けた抗MM療法レジメンとは無関係に、さまざまな治療戦略にわたって相対的に高い割合のNDMM患者が疾患進行のリスクが高く、転帰が悪化します。 これらの患者は現在、満たされていない臨床ニーズを表しており、結果として疾患の管理に課題が生じており、これらの患者を事前に特定することが MM の重要な目標です。

現在、リスク階層化スコアは限られた一連の臨床的および生物学的変数に依存しており、早期に疾患の進行または再発のリスクが高い患者(つまり、一次治療の開始から 12 か月以内)を特定するには必ずしも十分ではありません。 最近、リスク予測の精度を向上させるために AI ツールが研究されており、腫瘍および免疫バイオマーカーに基づいて高リスク疾患が事前に認識される可能性があることが示されています [3-4]。

データ処理に機械学習(ML)ツールを適用することで、MM患者からの臨床データ、ゲノムデータ、画像データが統合され、MMリスク予測の精度向上を目的としたモデルに採用されます。 このようにして、ML モデルは、ハイスループット技術とオミクスアプローチによって得られたすべての腫瘍および微小環境関連情報を集約し、早期進行の達成と最もよく相関する MM 患者のクラスターを特定して説明します。

全体として、この研究は、MM における臨床研究と意思決定をサポートする新しい知識を特定するでしょう。MM に関連する特徴の全体像に基づいて患者を事前に正確に層別化することで、MM の個人リスクの理解を向上させることができます。 この研究の結果は、個別化された治療へのアクセスの可能性に影響を与え、MM患者の効果的な管理と国民医療制度の節約に全体的な影響が予測可能です。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

200

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

  • 名前:Elena Zamagni, MD, PhD
  • 電話番号:+39 051 214 3680
  • メール:e.zamagni@unibo.it

研究場所

      • Bologna、イタリア、40138
        • 募集
        • IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna
        • コンタクト:
        • コンタクト:
        • 主任研究者:
          • Elena Zamagni
        • 副調査官:
          • Carolina Terragna
      • Cagliari、イタリア、09134
        • まだ募集していません
        • ARNAS "G. Brotzu" di Cagliari
        • コンタクト:
      • Napoli、イタリア、80131
        • まだ募集していません
        • Azienda Ospedaliera Universitaria Federico II
        • コンタクト:
    • Forlì-Cesena
      • Meldola、Forlì-Cesena、イタリア、47014
        • まだ募集していません
        • Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori "Dino Amadori" - IRST IRCCS
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

研究の参加者は、新たに診断された(ND)多発性骨髄腫の成人患者となります。

説明

包含基準:

  • 年齢 18 歳以上
  • 研究への参加と個人データ処理のための署名済みのインフォームドコンセントフォーム
  • 活動性多発性骨髄腫の診断

除外基準:

  • なし

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

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
全体的な応答率
時間枠:抗MM療法開始から12か月後
全体的な応答率
抗MM療法開始から12か月後

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Elena Zamagni, MD, PhD、IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2024年10月30日

一次修了 (推定)

2026年4月2日

研究の完了 (推定)

2026年8月31日

試験登録日

最初に提出

2025年1月2日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年1月8日

最初の投稿 (実際)

2025年3月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年1月8日

最終確認日

2024年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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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