放射组学识别有发生肺炎风险的患者,区分免疫检查点抑制剂引起的肺炎与其他肺部炎症,区分肿瘤假性进展与真正的肿瘤生长
放射组学以 1. 识别有发生肺炎风险的患者,2. 区分免疫检查点抑制剂诱导的肺炎与其他肺部炎症,以及 3. 在接受抗炎治疗的非小细胞肺癌患者中区分肿瘤假性进展与真实肿瘤生长-PD1 或抗 PD-L1
研究人员将针对 40 名在抗 PD1 或抗 PD-L1 治疗下发生肺部事件的患者(例)和 40 名在抗 PD1 或抗 PD-L1 治疗下未发生肺部事件的患者开发免疫检查点诱发性肺炎的放射组学特征(控制)。
在抗PD1或抗PD-L1治疗患者的病例对照研究的基础上,他们将使用强化机器学习进一步优化模型。 然后将在 300 名预期患者中验证该模型。
研究概览
地位
地位
干预/治疗
干预/治疗
详细说明
对数据集的初步分析显示,抗 PD1 或抗 PD-L1 肺炎患者和非肺炎患者的放射组学特征有明显区别。 研究人员在训练和验证放射组学特征方面的先前经验,结合此处介绍的初步探索性结果,将用于为 40 名在抗 PD1 或抗 PD- L1(病例)和 40 名在抗 PD1 或抗 PD-L1(对照)下没有发生肺部事件的患者。
在接受抗 PD1 或抗 PD-L1 治疗的患者的病例对照研究的基础上,研究人员将能够使用强化机器学习进一步优化模型。 然后将在 300 名预期患者中验证该模型。
研究类型
研究类型
注册 (实际的)
注册
联系人和位置
学习地点
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Heerlen、荷兰、6419 PC
- Zuyderland Medical Center
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Maastricht、荷兰、6229 HX
- MUMC+
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参与标准
资格标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 在一线或二线 IV 期非小细胞肺癌的常规临床实践中接受标准抗 PD1 或抗 PD-L1 治疗的患者
排除标准:
- 与上述相反
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
团体/队列数
队列和干预
团体/队列团体/队列 |
干预/治疗干预/治疗 |
|---|---|
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肺部事件患者
(在抗 PD1 或抗 PD-L1 下)这是研究回顾性部分的第一组。
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由于这是一个患者登记处,因此没有任何干预措施。
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没有肺部事件的患者
(在抗 PD1 或抗 PD-L1 下)这是研究回顾性部分的第二组。
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由于这是一个患者登记处,因此没有任何干预措施。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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肺炎的病因
大体时间:6个月
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根据患者的医疗状况确定肺炎的病因
|
6个月
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次要结果测量
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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放射组学确定肺炎病因的预测准确性
大体时间:6个月
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免疫检查点诱发肺炎的三个亚组:
放射组学将用于预测肺炎的病因 |
6个月
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合作者和调查者
合作者
合作者
调查人员
调查人员
- 首席研究员:Dirk De Ruysscher, MD, PhD、Maastro Clinic, The Netherlands
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
学习开始
初级完成 (实际的)
初级完成
研究完成 (实际的)
研究完成
研究注册日期
首次提交
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
首次发布
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
最后更新发布
上次提交的符合 QC 标准的更新
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
其他研究编号
- BMS Radiomics
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)?
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
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