- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT05968898
Инструмент Radiomics для стратификации риска образования легочных узлов (ARCADES)
1 июня 2026 г. обновлено: Roger Y. Kim, Abramson Cancer Center at Penn Medicine
Оценка основанного на радиомике инструмента компьютерной диагностики для стратификации канцерогенного риска легочных узлов
Это прагматичное клиническое исследование, в ходе которого будет изучаться влияние инструмента компьютерной диагностики (CAD) на основе радиомики на лечение клиницистами легочных узелков (PN) по сравнению с обычным лечением.
Взрослые в возрасте 35-89 лет с ПП диаметром 8-30 мм, обследованные в клиниках ПП Пенн Медицин, будут рандомизированы 1:1 в одну из двух групп, определяемых стратегией стратификации риска злокачественности ПП, используемой оценивающими клиницистами: 1) обычный уход или 2) обычный уход + использование CAD-инструмента на основе радиомики.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Точная стратификация риска малигнизации легочных узелков (ЛУ) имеет решающее значение для обеспечения своевременной диагностики рака и отсутствия у пациентов ненужных диагностических процедур.
Предварительные данные свидетельствуют о том, что инструмент компьютерной диагностики (CAD) прогнозирования рака легкого на основе радиомики (LCP) эффективен для стратификации риска PN и может улучшить решения клиницистов по ведению PN.
Это прагматичное клиническое исследование, в котором оценивается влияние этого инструмента CAD на ведение клиницистами PN по сравнению с обычным лечением.
Лица, имеющие право на участие в этом исследовании, будут включать взрослых в возрасте 35-89 лет, которые должны пройти обследование в клинике PN Penn Medicine на предмет недавно обнаруженного максимального диаметра PN 8-30 мм на КТ.
Критерии исключения включают отсутствие данных КТ во время визита в клинику, грудную лимфаденопатию по критериям размера КТ, наличие легочных масс (> 3 см в максимальном диаметре), PN с кальцификацией попкорна (соответствует доброкачественной этиологии), субсолидные PN и известная история активного рака.
Зарегистрированные участники будут подвергнуты стратифицированной рандомизации 1:1 в одну из двух групп, определенных стратегией стратификации риска злокачественных новообразований PN, используемой при оценке врачей: 1) обычное лечение (оценка врачом) или 2) оценка врачом + стратификация риска на основе ИБС с использованием LCP -CAD инструмент.
Контрольной группой будет обычная помощь, определяемая как рутинная клиническая оценка риска малигнизации PN.
В экспериментальной группе в начале визита в клинику клиницистам будет предоставлен отчет с оценкой риска малигнизации PN с помощью инструмента CAD вместе с информацией об инструменте CAD.
Тип исследования
Интервенционный
Регистрация (Оцененный)
300
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Roger Y. Kim, MD, MSCE
- Номер телефона: 215-662-3677
- Электронная почта: roger.kim@pennmedicine.upenn.edu
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Anil Vachani, MD, MSCE
- Номер телефона: 215-573-7931
- Электронная почта: avachani@pennmedicine.upenn.edu
Места учебы
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Соединенные Штаты, 19104
- Рекрутинг
- Perelman Center For Advanced Medicine
-
Контакт:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Соединенные Штаты, 19104
- Рекрутинг
- Penn Medicine University City
-
Контакт:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Соединенные Штаты, 19107
- Рекрутинг
- Penn Medicine Washington Square
-
Контакт:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Описание
Критерии включения:
- Мужчина или женщина в возрасте 35-89 лет
- Планируется пройти обследование в клинике легочных узлов
- Недавно обнаруженный твердый PN 8-30 мм в максимальном диаметре на КТ
- КТ грудной клетки совместима с программным обеспечением Optellum Virtual Nodule Clinic и доступна не позднее даты визита в клинику
Критерий исключения:
- КТ грудной клетки с медиастинальной или внутригрудной лимфаденопатией по критериям размера КТ (> 10 мм в максимальном диаметре по короткой оси на аксиальных КТ-изображениях)
- PN с кальцификацией попкорна (согласуется с доброкачественной этиологией)
- Субсолидные PN (могут быть связаны с более низким риском клинически значимого злокачественного новообразования)
- Известная история активного рака
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Без вмешательства: Обычный уход (оценка врача)
В группе обычного лечения клиницисты будут оценивать пациентов с неопределенными узлами в легких в рамках обычной клинической помощи.
Врачам, проводящим оценку, не будет предоставлено никаких конкретных указаний относительно стратификации риска легочных узелков.
|
|
|
Экспериментальный: Клиническая оценка + стратификация риска на основе CAD
В экспериментальной группе врачи, проводящие оценку, получат отчет о прогнозировании рака легких от инструмента компьютерной диагностики на основе радиомики с искусственным интеллектом для стратификации риска легочных узелков.
|
Optellum Virtual Nodule Clinic — это одобренное FDA (класс II) устройство для стратификации риска легочных узелков.
Он использует сверточную нейронную сеть для оценки данных КТ-изображений, чтобы оценить риск злокачественного новообразования неопределенных легочных узлов.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Соответствующее лечение легочного узла
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Общая доля доброкачественных узлов в легких, лечение которых осуществлялось с помощью визуализационного наблюдения, и злокачественных узлов в легких, лечение которых проводилось с помощью биопсии или эмпирического лечения.
Окончательный диагноз легочного узла будет классифицирован как злокачественный или доброкачественный на основании патологоанатомического исследования.
Если патология недоступна или неубедительна (т. е. биопсия не дает диагностических результатов), разрешение легочного узла, его усадка или стабильность диаметра через 12 месяцев будут определяться как доброкачественный диагноз.
|
12 месяцев
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Своевременность ухода
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Для пациентов со злокачественными легочными узлами, определяемыми как количество дней между визитом в базовую клинику и постановкой диагноза злокачественного новообразования и получением лечения по поводу злокачественного новообразования (т.е. хирургической резекции, лучевой терапии).
|
12 месяцев
|
|
Неблагоприятные события
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Для пациентов, подвергающихся биопсии, определяется как процедурные осложнения, связанные с биопсией легочного узла.
|
12 месяцев
|
|
Выход диагностики
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Использование информации, содержащейся в отчетах о патологии, определяемой как доля биопсий с окончательным гистопатологическим диагнозом для каждого типа процедуры диагностической биопсии.
|
12 месяцев
|
|
Расходы на здравоохранение
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Расходы на все визуализирующие исследования и диагностические тесты, связанные с процессом диагностики легочных узлов, на основе сумм, разрешенных Medicare (сумма, уплачиваемая Medicare, и сумма, уплачиваемая бенефициаром и/или третьими лицами).
|
12 месяцев
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Roger Y. Kim, MD, MSCE, University of Pennsylvania
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Baldwin DR, Gustafson J, Pickup L, Arteta C, Novotny P, Declerck J, Kadir T, Figueiras C, Sterba A, Exell A, Potesil V, Holland P, Spence H, Clubley A, O'Dowd E, Clark M, Ashford-Turner V, Callister ME, Gleeson FV. External validation of a convolutional neural network artificial intelligence tool to predict malignancy in pulmonary nodules. Thorax. 2020 Apr;75(4):306-312. doi: 10.1136/thoraxjnl-2019-214104. Epub 2020 Mar 5.
- Kim RY, Oke JL, Pickup LC, Munden RF, Dotson TL, Bellinger CR, Cohen A, Simoff MJ, Massion PP, Filippini C, Gleeson FV, Vachani A. Artificial Intelligence Tool for Assessment of Indeterminate Pulmonary Nodules Detected with CT. Radiology. 2022 Sep;304(3):683-691. doi: 10.1148/radiol.212182. Epub 2022 May 24.
- Kim RY, Oke JL, Dotson TL, Bellinger CR, Vachani A. Effect of an artificial intelligence tool on management decisions for indeterminate pulmonary nodules. Respirology. 2023 Jun;28(6):582-584. doi: 10.1111/resp.14502. Epub 2023 Apr 5. No abstract available.
- Massion PP, Antic S, Ather S, Arteta C, Brabec J, Chen H, Declerck J, Dufek D, Hickes W, Kadir T, Kunst J, Landman BA, Munden RF, Novotny P, Peschl H, Pickup LC, Santos C, Smith GT, Talwar A, Gleeson F. Assessing the Accuracy of a Deep Learning Method to Risk Stratify Indeterminate Pulmonary Nodules. Am J Respir Crit Care Med. 2020 Jul 15;202(2):241-249. doi: 10.1164/rccm.201903-0505OC.
- Paez R, Kammer MN, Balar A, Lakhani DA, Knight M, Rowe D, Xiao D, Heideman BE, Antic SL, Chen H, Chen SC, Peikert T, Sandler KL, Landman BA, Deppen SA, Grogan EL, Maldonado F. Longitudinal lung cancer prediction convolutional neural network model improves the classification of indeterminate pulmonary nodules. Sci Rep. 2023 Apr 15;13(1):6157. doi: 10.1038/s41598-023-33098-y.
- Paez R, Kammer MN, Tanner NT, Shojaee S, Heideman BE, Peikert T, Balbach ML, Iams WT, Ning B, Lenburg ME, Mallow C, Yarmus L, Fong KM, Deppen S, Grogan EL, Maldonado F. Update on Biomarkers for the Stratification of Indeterminate Pulmonary Nodules. Chest. 2023 Oct;164(4):1028-1041. doi: 10.1016/j.chest.2023.05.025. Epub 2023 May 25.
- Kim RY. Radiomics and artificial intelligence for risk stratification of pulmonary nodules: Ready for primetime? Cancer Biomark. 2025 Jan;42(1):CBM230360. doi: 10.3233/CBM-230360. Epub 2024 Feb 6.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
9 января 2024 г.
Первичное завершение (Оцененный)
31 июля 2029 г.
Завершение исследования (Оцененный)
31 июля 2030 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
21 июля 2023 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
28 июля 2023 г.
Первый опубликованный (Действительный)
1 августа 2023 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
2 июня 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
1 июня 2026 г.
Последняя проверка
1 июня 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 10523
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Да
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .
Клинические исследования Рак легких
-
xiaohua liРекрутинг
-
Yonsei UniversityЕще не набираютRAS/BRAF DILE-TYPE Advanced Corelectal Cancer PementКорея, Республика
Клинические исследования Виртуальная клиника узлов Optellum
-
Abbott Medical DevicesАктивный, не рекрутирующийБолезнь ПаркинсонаСоединенные Штаты, Испания, Германия, Соединенное Королевство