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PROSECCA 연구, 전립선암에 대한 새로운 질문에 대한 답변 (PROSECCA)

2026년 8월 25일 업데이트: University of Edinburgh

전자 인구 기반 HealthCAre 데이터를 사용하여 PROState 암의 방사선 치료 개선: PROSECCA 연구, 전립선암에 대한 새로운 질문에 대한 답변

모든 암 환자의 거의 절반이 치료의 일환으로 방사선 요법을 받습니다. 방사선 요법은 신체 내부 깊은 곳의 암성 병변을 파괴하는 데 효과적이지만 이는 건강한 조직이나 정상 조직을 손상시키는 대가를 치르게 됩니다. 암 환자의 50%가 10년 이상 생존하므로 이들 환자는 방사선 치료로 인해 삶을 변화시키는 부작용을 겪을 수 있습니다. 종양의 소멸과 환자의 치료를 방해하지 않으면서 정상적이고 건강한 조직의 손상을 제한하기 위해 더 많은 조치를 취해야 한다는 것은 분명합니다. 여기서 핵심은 개인의 방사선 치료를 개인화하는 것, 즉 모든 종양이 방사선 치료에 유사하게 반응한다고 가정하는 것이 아니라 개인에게 최적화된 치료를 하는 것입니다. 현재까지 이를 수행하기 위한 접근 방식은 신중하게 선택된 소수의 환자에게만 제한되었으며, 비용이 지나치게 많이 들고 NHS 전반에 걸쳐 일상적인 진료에 적용하기에는 적합하지 않습니다. 그러나 인공지능(AI)을 개인의 의료 기록과 결합하는 또 다른 방법이 있습니다. PROSECCA 프로젝트는 AI의 힘과 결합하여 국가 차원에서 수많은 의료 기록을 연결함으로써 방사선 치료와 암 치료를 변화시킬 것입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

전립선암

상세 설명

이 기술이 어떻게 등장하기 시작했는지 보여주는 예로서, 팀의 개념 증명 데이터에 따르면 AI를 사용하면 치료의 일부로 방사선을 받기 훨씬 전에 방사선 치료로 인한 손상 위험이 높은 환자를 식별할 수 있음이 나타났습니다. 그러나 이러한 AI 기반 접근 방식을 연구 영역에서 임상으로 옮기려면 상당한 노력이 필요하며, 이것이 PROSECCA 연구의 목표입니다.

이 프로젝트는 AI를 사용하여 스코틀랜드에서 방사선 치료를 받은 최대 15,000명의 전립선암 환자의 의료 기록을 분석합니다. 방사선 치료를 위해 특별히 얻은 데이터와 각 환자의 고유한 의료 기록에 포함된 데이터를 연결함으로써 환자의 병력과 환자가 방사선 치료에 얼마나 잘 반응하는지 사이에 새로운 관계를 구축하는 것이 가능할 것입니다. 환자의 복잡한 의료 기록에서 개인이 치료에 대한 반응이 좋지 않거나 방사선으로 인한 부작용 위험이 증가할 수 있음을 나타내는 요인이나 정보를 확립함으로써 현재 가능한 것보다 더 빨리 이러한 환자를 식별하고 치료를 조정할 수 있습니다. 따라서. 또한 이러한 중요한 요소를 식별하면 향후 전립선암 환자의 방사선 치료 치료가 향상될 수 있습니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

15000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

이름: Bill Nailon
전화번호: 3560 0044 1315371000
이메일: w.nailon@ed.ac.uk

연구 연락처 백업

이름: Duncan McLaren
전화번호: 0044 1316518706
이메일: Duncan.McLaren@ed.ac.uk

연구 장소

영국
- Lothian
  - Edinburgh, Lothian, 영국, EH4 2XU
    - 모병
    - University of Edinburgh
    - 연락하다:
      
      Bill Nailon
      
      전화번호: 3560 00441315371000
      
      이메일: w.nailon@ed.ac.uk
    - 연락하다:
      
      Dora Meikle
      
      전화번호: 00441316518706
      
      이메일: dora.meikle@ed.ac.uk

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

어린이
성인
고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

본 연구에서는 이전에 치료받은 전립선암 환자를 대상으로 수집한 데이터에만 의존하여 새로운 데이터를 수집할 필요가 없습니다.

설명

포함 기준:

선형 가속기에 의해 전달되는 외부 빔 방사선 치료
방사선 치료 후 정기적으로 기록된 전립선 특이 항원(PSA)
방사선 치료 후 최소 10년 생존
진단용 컴퓨터단층촬영(CT) 취득
방사선치료계획 CT 취득
방사선 치료 계획 데이터 이용 가능
독성 사건을 추론하는 데 사용할 수 있는 해당 의료 데이터(Lemanska et al의 이전 연구 참조)

제외 기준:

불완전한 방사선 치료 과정
PSA 데이터 없음
후속 조치에 해당하는 의료 데이터가 없습니다.
사용 가능한 이미지 데이터가 없습니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정	측정값 설명	기간
PSA 재발 없는 생존 기간: 방사선 치료를 받은 날로부터 플러스/마이너스 10년	PSA 무재발 생존율은 치료일로부터 측정됩니다. 이 정보는 과거 환자 기록에서 얻을 수 있습니다. 이 범주의 예상 이벤트 수는 다음 접근 방식을 사용하여 계산되었습니다. 5년 종료점, 전립선암에 대한 기존 또는 저분할 고용량 강도 변조 방사선요법(CHHIP) 시험을 기반으로 한 10% 사건 발생률 2015년까지의 데이터로 인해 표본 크기는 11,250명(15,000명 중 75%)입니다. 총 사건 = 1125	방사선 치료를 받은 날로부터 플러스/마이너스 10년
전체 생존 기간: 방사선 치료를 받은 날로부터 플러스/마이너스 10년	전체생존기간은 치료일로부터 측정됩니다. 이 정보는 과거 환자 기록에서 얻을 수 있습니다. 이 범주의 예상 이벤트 수는 다음 접근 방식을 사용하여 계산되었습니다. 10년 종료점, RT01 방사선요법 시험에 기초한 사건 발생률 29%, 2010년까지의 데이터로 인해 표본 크기는 7,500명(15,000의 50%) 총 사건 = 2175	방사선 치료를 받은 날로부터 플러스/마이너스 10년
방사선요법 독성 기간: 방사선 치료를 받은 날로부터 플러스/마이너스 10년	방사선요법 독성은 CHHIP 시험에서 보고된 코호트 독성을 기반으로 추정되었습니다. 다음과 같이 예상되는 이벤트 수와 함께 동일한 추정치가 이 코호트에 적용되었습니다. 이 종말점에서는 더 높은 감소율이 예상됩니다. 15,000의 60% = 10,000 5년 종말점, CHHIP 시험에 기초한 2등급 이상의 독성에 대한 사건 발생률 12% 총 사건 = 900	방사선 치료를 받은 날로부터 플러스/마이너스 10년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

University of Edinburgh

협력자

NHS Lothian

NHS Tayside

NHS Greater Glasgow and Clyde

NHS Grampian

University of Glasgow

University of Lyon

Prostate Cancer UK

Movember Foundation

NHS Research Scotland

NHS Highland

Public Health Scotland

수사관

수석 연구원: Bill Nailon, University of Edinburgh
수석 연구원: Duncan McLaren, University of Edinburgh

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

Nailon WH, Noble DJ, Harrison E, Yang Z, Elliot S, MacNair A, Beckett G, Hallam A, Sheikh A, Mills N, Halliday R, Morrison D, Chalmers A, Cameron D, Gourley C, Hall P, Lilley C, Carruthers LJ, Trainer M, Burns D, Dee F, Andiappa S, Lonsdale A, Couper M, Farnan K, McLellan J, Miller A, Ogg J, Moses J, Colligan S, MacDonald G, McPhail N, Niblock P, MacLeod N, Davies ME, Laurenson DI, Hopgood JR, Boyle D, Paterson C, Grose D, Phillips I, Harrow S, Berger T, Shelley LEA, Sanders I, Henderson S, Duffton A, Mitchell J, Rutherford A, McLaren DB. Protocol for the PROSECCA study: a new approach for predicting radiotherapy outcome using artificial intelligence and electronic population-based healthcare data. BMJ Open. 2026 Feb 2;16(2):e104408. doi: 10.1136/bmjopen-2025-104408.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2024년 7월 1일

기본 완료 (추정된)

2027년 9월 30일

연구 완료 (추정된)

2028년 9월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 8월 13일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 11월 28일

처음 게시됨 (실제)

2024년 12월 3일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 8월 26일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 8월 25일

마지막으로 확인됨

2026년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

2022/0221

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

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