LEGACY: Lung Cancer Screening in Individuals With a Lung Cancer Family History-Protocol B
2026年8月21日 更新者：Allison Chang、Massachusetts General Hospital
This research is being done to determine if an image-based deep learning model (Sybil) can accurately predict the likelihood of future lung cancer based on chest computed tomography (CT) imaging from individuals with a family history of lung cancer.
調査の概要
詳細な説明
This is a non-therapeutic study that will enroll individuals who have a family history of lung cancer.
During the study, participants will provide questionnaire responses regarding their personal medical history, family lung cancer history, and exposures along with contributing images from at least one previously obtained CT chest scan.
The images and data collected will be analyzed by an image-based deep learning model (Sybil).
Sybil is a type of artificial intelligence model that has been shown to accurately predict individuals' future risk of lung cancer based solely on images from a CT Chest scan, but it is unknown if it works well in people with a family history of lung cancer.
It is expected that 2,250 will take part in this research study.
研究の種類
観察的
入学 (推定)
2250
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：Allison Chang, MD
- 電話番号：617-724-4000
- メール：aechang@mgb.org
研究場所
-
-
Massachusetts
-
Boston、Massachusetts、アメリカ、02114
- 募集
- Massachusetts General Hospital
-
コンタクト：
- Allison Chang, MD
- 電話番号：617-724-4000
- メール：aechang@mgb.org
-
-
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
なし
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
This study will enroll individuals who have a family history of lung cancer (≥1 first-degree relative or ≥2 second-degree relatives).
説明
Inclusion Criteria:
- ≥18 years of age
Positive family history of lung cancer (defined as):
- Has ≥1 first-degree relative OR
- Has ≥2 second-degree relatives with a diagnosis of non-small cell lung cancer or small cell lung cancer (NB: a first-degree relative = parent, sibling, or child, a second-degree relative = grandparent, blood-related aunt or uncle, grandchild, blood-related niece or nephew, half-sibling)
- Willing to provide images from at least one previously obtained CT Chest scan, if available.
Exclusion Criteria:
- None
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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Retrospective CT scan
Participants will contribute images and corresponding radiology reports from at least one retrospective CT chest scan.
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Previously obtained computed tomography scan
Image-based deep learning model
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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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Sybil's performance in predicting future lung cancer diagnoses
時間枠：From date of receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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We will estimate future lung cancer diagnoses using the area under the receiver operating curve (AUROC).
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From date of receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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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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Distribution of Sybil lung cancer risk scores compared to participants in the NLST clinical trial
時間枠：From receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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We will compare the distribution of Sybil scores between participants in the LEGACY study and National Lung Screening Trial.
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From receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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Incidence and prevalence of lung cancer in the study population
時間枠：From receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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We will estimate the incidence of lung cancer in the LEGACY population.
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From receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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Incidence, prevalence, and characteristics of lung nodules in this population
時間枠：From receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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We will estimate the incidence, prevalence, and characteristics of lung nodules in the LEGACY population.
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From receival of retrospective CT scan for up to 2 years.
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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：Allison Chang, MD、Massachusetts General Hospital
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)
2026年6月17日
一次修了 (推定)
2033年12月31日
研究の完了 (推定)
2035年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年5月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月14日
最初の投稿 (実際)
2026年5月22日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月21日
最終確認日
2026年8月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 26-054
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?
はい
IPD プランの説明
The Dana-Farber / Harvard Cancer Center encourages and supports the responsible and ethical sharing of data from clinical trials.
De-identified participant data from the final research dataset used in the published manuscript may only be shared under the terms of a Data Use Agreement.
Requests may be directed to: Allison Chang, MD (aechang@mgb.org).
The protocol and statistical analysis plan will be made available on Clinicaltrials.gov
only as required by federal regulation or as a condition of awards and agreements supporting the research.
IPD 共有時間枠
Data can be shared no earlier than 1 year following the date of publication
IPD 共有アクセス基準
Contact the Partners Innovations team at http://www.partners.org/innovation
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ICF
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。