- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT07515118
AI-TOP Study Artificial Intelligence for Trigger Optimization. (AI-TOP)
Podejście oparte na sztucznej inteligencji do wyboru optymalnego dnia wywołania.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Technologia wspomaganego rozrodu przechodzi głęboką transformację dzięki wprowadzeniu sztucznej inteligencji (AI), która zmienia sposób przeprowadzania zabiegów medycznych. W przypadku IVF jednym z ciągłych wyzwań było maksymalizowanie liczby pobranych oocytów przy jednoczesnym efektywnym zarządzaniu obciążeniem klinicznym – zwłaszcza poprzez ograniczenie procedur weekendowych – bez pogarszania wyników. Chociaż reakcja pacjentki może się różnić między cyklami, dowody pokazują, że przesunięcie dnia wyzwolenia o jeden dzień nie wpływa znacząco na wyniki kliniczne, umożliwiając bardziej elastyczne planowanie.
AI umożliwia przejście od zunifikowanych protokołów do spersonalizowanych zabiegów, poprawiając wyniki kliniczne, usprawniając procesy i zwiększając wydajność operacyjną. Najnowsze badania pokazują, że modele oparte na AI mogą optymalizować stymulację jajników, poprawiać wybór dnia wyzwolenia i zwiększać liczbę zapłodnionych oocytów w porównaniu z decyzjami podejmowanymi wyłącznie przez lekarzy. Algorytmy AI dokładnie przewidują również liczbę pobranych oocytów, przyczyniając się do skuteczniejszych protokołów i wyższych wskaźników żywych urodzeń.
Poza czasowaniem wyzwolenia, wykazano, że AI poprawia wydajność przepływu pracy w klinikach IVF poprzez optymalizację harmonogramów monitorowania i równoważenie obciążenia klinicznego bez negatywnego wpływu na wyniki cyklu.
W oparciu o te rosnące dowody, zaprojektowano randomizowane badanie kontrolowane w celu porównania wyników klinicznych kontrolowanej stymulacji jajników, gdy decyzje dotyczące wyzwolenia i pobrania podejmowane są wyłącznie przez lekarza, w porównaniu z sytuacją, gdy lekarz jest wspomagany wskazówkami AI.
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
-
Barcelona, Hiszpania, 08028
- Rekrutacyjny
- Hospital Universitario Quirón Dexeus
-
Kontakt:
- Nikolaos P Polyzos, MD PhD
- Numer telefonu: 0034932274700
- E-mail: nikpol@dexeus.com
-
Kontakt:
- Ignacio Rodriguez, MSc
- Numer telefonu: 0034932274700
- E-mail: nacrod@dexeus.com
-
Główny śledczy:
- Nikolaos P Polyzos, MD PhD
-
Pod-śledczy:
- Valeria Donno, MD
-
Pod-śledczy:
- Mariana B Miguens, MD
-
Pod-śledczy:
- Gerarda Gaeta, MD
-
Tarragona, Hiszpania, 43206
- Jeszcze nie rekrutacja
- Dexeus Mujer Tarragona
-
Kontakt:
- Josep Gonzalo, MD
- E-mail: josgon@dexeus.com
-
Główny śledczy:
- Josep Gonzalo, MD
-
-
Barcelona
-
Sabadell, Barcelona, Hiszpania
- Jeszcze nie rekrutacja
- Dexeus Mujer Sabadell
-
Kontakt:
- Ainhoa Coco, MD
- Numer telefonu: 0034932274700
- E-mail: aincoc@dexeus.com
-
Główny śledczy:
- Ainhoa Coco, MD
-
Sant Cugat del Vallès, Barcelona, Hiszpania, 08195
- Jeszcze nie rekrutacja
- Dexeus Mujer Sant Cugat
-
Kontakt:
- Ainhoa Coco, MD
- Numer telefonu: 0034932274700
- E-mail: aincoc@dexeus.com
-
Główny śledczy:
- Ainhoa Coco, MD
-
-
Tarragona
-
Reus, Tarragona, Hiszpania, 43202
- Jeszcze nie rekrutacja
- Dexeus Mujer Reus
-
Kontakt:
- Josep Gonzalo, MD
- E-mail: josgon@dexeus.com
-
Główny śledczy:
- Josep Gonzalo, MD
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
- Poddawanie się COS do IVF z autologicznymi oocytami, dawstwem oocytów oraz planowanym zabezpieczeniem płodności ze wszystkimi badaniami USG (ultrasonograficznymi) monitorującymi przeprowadzanymi w naszych ośrodkach.
Kryteria wyłączenia:
- Medycznie wskazane zabezpieczenie płodności
- Niezdolność do uczestniczenia w wizytach klinicznych w celu monitorowania.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Algorytm AI
Decyzje o wyzwalaniu będą podejmowane przez lekarza przy wsparciu wskazówek AI.
|
Algorytm sztucznej inteligencji wykorzystany w tym badaniu to STIMAI®.
STIMAI® to oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji, które wspiera klinicystów, dostarczając oparte na danych informacje w celu optymalizacji procesu leczenia niepłodności i wspomagania poczęcia.
Oprogramowanie zostało zaprojektowane jako narzędzie wspomagania decyzji klinicznych i nie zastępuje oceny lekarza; ostateczne decyzje kliniczne pozostają odpowiedzialnością lekarza prowadzącego. Lekarz skonsultuje się z aplikacją AI, która przewiduje liczbę oocytów MII dla różnych dni wyzwalania.
Jeśli algorytm zaleci wyzwolenie dzisiaj lub jutro, lekarz wybierze, którą opcję zastosować.
|
|
Aktywny komparator: Rutynowe postępowanie kliniczne
Po rutynowym postępowaniu klinicznym z decyzjami o wywołaniu owulacji podejmowanymi wyłącznie przez lekarza,
|
Jak tylko zostanie wykrytych 2-3 pęcherzyków o wielkości 17 mm, lekarz określi moment wywołania owulacji na podstawie oceny klinicznej.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
MII oocytów
Ramy czasowe: Dzień pobrania w przybliżeniu 34-36 godzin po wywołaniu owulacji.
|
Liczba pobranych oocytów MII podczas punkcji jajników.
|
Dzień pobrania w przybliżeniu 34-36 godzin po wywołaniu owulacji.
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Rozkład procedur pobierania w ciągu tygodnia.
Ramy czasowe: Oceniane na koniec cyklu stymulacji, po zakończeniu harmonogramu pobrania. ok. 34-36 godzin po wywołaniu owulacji.
|
: Wzór lub rozkład procedur pobierania komórek jajowych w poszczególnych dniach tygodnia podczas cyklu IVF.
|
Oceniane na koniec cyklu stymulacji, po zakończeniu harmonogramu pobrania. ok. 34-36 godzin po wywołaniu owulacji.
|
|
Liczba COC
Ramy czasowe: Zmierzono w dniu pobrania komórek jajowych. ok. 34-36 godzin po podaniu induktora owulacji.
|
Całkowita liczba oocytów otoczonych komórkami wzgórka jajonośnego pobranych podczas procedury punkcji oocytów, odzwierciedlająca odpowiedź jajników na stymulację.
|
Zmierzono w dniu pobrania komórek jajowych. ok. 34-36 godzin po podaniu induktora owulacji.
|
|
Długość stymulacji (dni)
Ramy czasowe: Od pierwszego dnia stymulacji do dnia podania wyzwalacza owulacji. Do 8-15 dni
|
Całkowita liczba dni, w trakcie których pacjentka otrzymuje gonadotropiny do kontrolowanej stymulacji jajników przed indukcją owulacji.
|
Od pierwszego dnia stymulacji do dnia podania wyzwalacza owulacji. Do 8-15 dni
|
|
FORT (pęcherzyki przedowulacyjne w dniu podania czynnika wyzwalającego/AFC)
Ramy czasowe: AFC mierzy się na początku (dni cyklu 2-3); pęcherzyki przedowulacyjne liczy się w dniu wyzwolenia. Do 8-15 dni
|
Miara reaktywności pęcherzykowej obliczana jako liczba pęcherzyków przedowulacyjnych w dniu indukcji podzielona przez wyjściową liczbę pęcherzyków antralnych (AFC).
Odbiega ona efektywność stymulacji w rozwoju pęcherzyków zdolnych do rekrutacji.
|
AFC mierzy się na początku (dni cyklu 2-3); pęcherzyki przedowulacyjne liczy się w dniu wyzwolenia. Do 8-15 dni
|
|
FOI (N COCs/AFC)
Ramy czasowe: AFC mierzone na początku badania; COC liczone w dniu pobrania, około 34-36 godzin po wywołaniu owulacji.
|
Liczba pobranych kompleksów komórek jajowych i komórek ziarnistych podzielona przez wyjściową liczbę pęcherzyków antralnych (AFC), co wskazuje, jak skutecznie wyjściowe pęcherzyki przełożyły się na pobrane komórki jajowe.
|
AFC mierzone na początku badania; COC liczone w dniu pobrania, około 34-36 godzin po wywołaniu owulacji.
|
|
Liczba wizyt
Ramy czasowe: Liczone od początku stymulacji do dnia wyzwalającego. do 8-12 dni
|
Całkowita liczba wizyt monitorujących w klinice wymaganych podczas kontrolowanej stymulacji jajników, w tym badania ultrasonograficzne i badania krwi.
|
Liczone od początku stymulacji do dnia wyzwalającego. do 8-12 dni
|
|
Spontaniczna owulacja
Ramy czasowe: Wykryto między podaniem wyzwalacza a planowanym pobraniem komórek jajowych, ok. 34-36 godzin po wyzwoleniu owulacji.
|
Wystąpienie niezamierzonego pęknięcia pęcherzyka przed pobraniem komórek jajowych, wskazujące na wystąpienie owulacji przed zaplanowanym zabiegiem pomimo monitorowania.
|
Wykryto między podaniem wyzwalacza a planowanym pobraniem komórek jajowych, ok. 34-36 godzin po wyzwoleniu owulacji.
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Blockeel C, Engels S, De Vos M, Haentjens P, Polyzos NP, Stoop D, Camus M, Devroey P. Oestradiol valerate pretreatment in GnRH-antagonist cycles: a randomized controlled trial. Reprod Biomed Online. 2012 Mar;24(3):272-80. doi: 10.1016/j.rbmo.2011.11.012. Epub 2011 Nov 30.
- Babayev E. Man versus machine in in vitro fertilization-can artificial intelligence replace physicians? Fertil Steril. 2020 Nov;114(5):963. doi: 10.1016/j.fertnstert.2020.07.042. Epub 2020 Aug 17. No abstract available.
- Canon C, Leibner L, Fanton M, Chang Z, Suraj V, Lee JA, Loewke K, Hoffman D. Optimizing oocyte yield utilizing a machine learning model for dose and trigger decisions, a multi-center, prospective study. Sci Rep. 2024 Aug 20;14(1):18721. doi: 10.1038/s41598-024-69165-1.
- Chow DJX, Wijesinghe P, Dholakia K, Dunning KR. Does artificial intelligence have a role in the IVF clinic? Reprod Fertil. 2021 Aug 23;2(3):C29-C34. doi: 10.1530/RAF-21-0043. eCollection 2021 Jul.
- Dimitriadis I, Zaninovic N, Badiola AC, Bormann CL. Artificial intelligence in the embryology laboratory: a review. Reprod Biomed Online. 2022 Mar;44(3):435-448. doi: 10.1016/j.rbmo.2021.11.003. Epub 2021 Nov 12.
- Ferrand T, Boulant J, He C, Chambost J, Jacques C, Pena CA, Hickman C, Reignier A, Freour T. Predicting the number of oocytes retrieved from controlled ovarian hyperstimulation with machine learning. Hum Reprod. 2023 Oct 3;38(10):1918-1926. doi: 10.1093/humrep/dead163.
- Hariton E, Chi EA, Chi G, Morris JR, Braatz J, Rajpurkar P, Rosen M. A machine learning algorithm can optimize the day of trigger to improve in vitro fertilization outcomes. Fertil Steril. 2021 Nov;116(5):1227-1235. doi: 10.1016/j.fertnstert.2021.06.018. Epub 2021 Jul 10.
- Letterie G, MacDonald A, Shi Z. An artificial intelligence platform to optimize workflow during ovarian stimulation and IVF: process improvement and outcome-based predictions. Reprod Biomed Online. 2022 Feb;44(2):254-260. doi: 10.1016/j.rbmo.2021.10.006. Epub 2021 Oct 20.
Przydatne linki
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- FSD-AIG-2025-20
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .