Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Подход машинного обучения для связи сложности множественной миеломы с ранним рецидивом заболевания

8 января 2025 г. обновлено: IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

Это неинтервенционное национальное многоцентровое проспективное некоммерческое наблюдательное исследование, целью которого является повышение точности прогнозирования риска множественной миеломы (ММ) путем применения инструментов машинного обучения для обработки данных с целью разработки модели (моделей), прогнозирующей реакцию на терапию и вероятность раннего рецидива у больных ММ.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Множественная миелома (ММ)

Подробное описание

Улучшения в терапии ММ привели к достижению очень глубокого клинического ответа со значительным улучшением результатов и выживаемости [2]. Однако, несмотря на значительный терапевтический прогресс, ММ остается проблемой из-за сложного патогенеза и сложной сети различных взаимодействующих факторов. В результате относительно высокая доля пациентов с НДММ при использовании различных терапевтических стратегий имеет более высокий риск прогрессирования заболевания и худшие результаты независимо от принимаемой схемы лечения анти-ММ. Эти пациенты в настоящее время представляют собой неудовлетворенную клиническую потребность, что влечет за собой проблемы в лечении заболевания, и выявление этих пациентов на ранней стадии является важной целью в ММ.

В настоящее время оценки стратификации риска основаны на ограниченном наборе клинических и биологических переменных, которых не всегда достаточно для выявления пациентов с высоким риском раннего прогрессирования заболевания или рецидива (т. е. в течение 12 месяцев от начала терапии первой линии). Недавно были исследованы инструменты искусственного интеллекта для повышения точности прогнозирования риска, показавшие, что заболевания высокого риска могут быть заранее распознаны на основе опухолевых и иммунных биомаркеров [3-4].

Применяя инструменты машинного обучения (ML) для обработки данных, клинические, геномные и визуальные данные пациентов с ММ будут интегрированы и использованы в моделях, направленных на повышение точности прогнозирования риска ММ. Таким образом, модели ML будут объединять всю информацию, связанную с опухолями и микроокружением, полученную с помощью высокопроизводительных технологий и омических подходов, для выявления и описания кластеров пациентов с ММ, которые лучше всего коррелируют с достижением раннего прогрессирования.

В целом, это исследование позволит выявить новые знания для поддержки клинических исследований и принятия решений в области ММ: точная предварительная стратификация пациентов, основанная на всем спектре особенностей, связанных с ММ, может улучшить понимание индивидуального риска ММ. Результаты этого исследования окажут влияние на возможность доступа к персонализированному лечению с предсказуемыми общими последствиями для эффективного ведения пациентов с ММ и экономии средств для национальной системы здравоохранения.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

200

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Имя: Elena Zamagni, MD, PhD
Номер телефона: +39 051 214 3680
Электронная почта: e.zamagni@unibo.it

Места учебы

Италия
- - Bologna, Италия, 40138
    - Рекрутинг
    - IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna
    - Контакт:
      
      Elena Zamagni, MD, PhD
      
      Номер телефона: +39 051 214 3680
      
      Электронная почта: e.zamagni@unibo.it
    - Контакт:
      
      Simona Barbato, Ph.D.
      
      Номер телефона: +39 051 214 3827
      
      Электронная почта: simona.barbato3@unibo.it
    - Главный следователь:
      
      Elena Zamagni
    - Младший исследователь:
      
      Carolina Terragna
  - Cagliari, Италия, 09134
    - Еще не набирают
    - ARNAS "G. Brotzu" di Cagliari
    - Контакт:
      
      Daniele Derudas
      
      Номер телефона: +39 070 52965520
      
      Электронная почта: daniele.derudas@aob.it
  - Napoli, Италия, 80131
    - Еще не набирают
    - Azienda Ospedaliera Universitaria Federico II
    - Контакт:
      
      Barbara Izzo
      
      Номер телефона: +39 081 3737869
      
      Электронная почта: barbara.izzo@unina.it
- Forlì-Cesena
  - Meldola, Forlì-Cesena, Италия, 47014
    - Еще не набирают
    - Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori "Dino Amadori" - IRST IRCCS
    - Контакт:
      
      Martina Ghetti
      
      Номер телефона: +39 0543 739100
      
      Электронная почта: martina.ghetti@irst.emr.it

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

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Участниками исследования будут взрослые пациенты с впервые диагностированной (НД) множественной миеломой.

Описание

Критерии включения:

Возраст ≥ 18 лет
Подписанная форма информированного согласия на участие в исследовании и обработку персональных данных
Диагностика активной множественной миеломы

Критерии исключения:

Никто

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

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Общий процент ответов Временное ограничение: Через 12 месяцев после начала анти-ММ терапии	Общий процент ответов	Через 12 месяцев после начала анти-ММ терапии

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

Следователи

Главный следователь: Elena Zamagni, MD, PhD, IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

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)

30 октября 2024 г.

Первичное завершение (Оцененный)

2 апреля 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 августа 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

2 января 2025 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

8 января 2025 г.

Первый опубликованный (Действительный)

25 марта 2025 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)