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iToBoS:临床数据采集研究 (iToBoS)

2023年5月18日 更新者:The University of Queensland

iToBoS:用于黑色素瘤早期检测的智能全身扫描仪 - 临床数据采集研究

(总体)iToBoS 项目涉及跨越欧盟(包括英国和以色列)的 18 个研究合作伙伴和 1 个澳大利亚合作伙伴。 总体目标是开发一个人工智能辅助诊断平台,用于黑色素瘤的早期检测。

临床数据采集研究(本研究)将在 3 个国际地点(布里斯班、意大利和西班牙)招募 600 名参与者。 主要目的是将传统皮肤病灶皮肤镜图像的质量和分辨率与 iToBoS 成像系统捕获的全身图像进行比较。 次要目标是在这三个站点收集成像、临床和遗传数据,以创建用于训练 iToBoS AI 组件的标记数据集。 此外,改进和开发用于 iToBoS 系统的整体黑色素瘤风险评分方法。 最后,评估 iToBoS 系统的安全性。

在研究地点,我们的目标是招募 200 名按风险(黑色素瘤)类别(低/正常、高和超高)分层的参与者。 参与者将需要参加 3 次研究访问(第 0、6 和 12 个月),以使用 iToBoS 系统进行全身成像,以及单个痣的皮肤镜图像。 基因研究和临床测试是研究的可选部分。

研究概览

地位

尚未招聘

条件

详细说明

概要

更广泛的 iToBoS 项目的总体目标是构建一种新的成像和诊断工具,用于黑色素瘤的早期检测,并结合参与者的所有可用信息。 这种整体评估工具应结合每个参与者的具体特征,以便能够对黑色素瘤进行个性化的早期检测。

这项前瞻性临床研究的目的是收集必要的成像、表型、临床和遗传数据,以将 iToBoS 系统开发为黑色素瘤检测的综合诊断平台。 这将通过在三个研究地点(西班牙巴塞罗那、意大利的里雅斯特和澳大利亚布里斯班各 200 人)招募 600 名参与者来完成,他们将使用 iToBoS 系统和传统皮肤镜检查进行成像。 本研究中获得的数据将用于实现三个关键目标;

  • 与传统皮肤镜图像相比,评估 iToBoS 图像的分辨率和可用性(用于诊断)。 (主要目标)
  • 收集用于训练 iToBos 系统的 AI 组件的图像数据库。
  • 完善以前的黑色素瘤风险评估以制定整体黑色素瘤风险评分。

随后将进行一项临床研究(单独的协议),以使用改进的 iToBoS 系统和 AI 认知辅助工具验证本研究的进展。

学习规划

这是一项前瞻性、多中心、队列研究,招募具有各种医疗和黑色素瘤病史的参与者。 所有参与者都将被跟踪 12 个月,每 6 个月安排一次研究访问(基线,第 6 个月和第 12 个月)。 将使用 iToBoS 全身摄影系统对参与者进行成像,并使用手持式皮肤镜拍摄单个病变图像。 将在基线收集相关的医学、表型和日照行为数据,并收集(​​可选)唾液样本用于基因分析。

注册

将通过电话联系表示有兴趣参与、被推荐参与或通过记录(已同意联系以进行未来研究)确定为可能有资格参与的人。 在此联系期间,将口头向参与者提供研究信息,并通过电子邮件(或邮寄)向参与者发送参与者信息和同意书 (PICF) 的副本,并给予足够的时间阅读、与家人讨论并提出任何问题关于 PICF 和研究参与。 如果参与者想继续,将评估参与者的资格并评估他们患黑色素瘤的风险。 将在基线门诊就诊时获得书面知情同意书。 参与者和研究者都将在 PICF 上签名并注明日期。 所有已签署 PICF 的参与者都将列在参与者筛选和注册日志以及参与者身份日志(或类似日志)中。

学习程序

基线门诊就诊(第 1 天,第 0 天)

在基线门诊就诊时,将向参与者提供有关该研究的详细信息以及将涉及的内容,包括任何可预见的风险或收益(例如,与数据隐私相关的风险,预约时间和旅行的不便,以及与密切监测皮肤和成像)。 诊所工作人员将仔细阅读参与者信息和同意书 (PICF),并让参与者有机会提出任何问题。 参与者将在预约前至少一周收到一份 PICF 的副本,让他们有足够的时间提前阅读并准备好回答他们的任何问题。 一名试验人员将与参与者一起审查纳入和排除标准,一旦获得同意,参与者将完成一些问卷调查,接受 iToBoS 全身摄影、皮肤镜检查并提供生物唾液样本。

临床病史和表型数据采集

在基线时,研究小组的一名成员将记录参与者的个人和家族病史信息(包括黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的数量以及诊断时的年龄、其他皮肤切除的数量、使用日光浴、严重晒伤史、紫外线暴露史(例如 慢性、间歇性、持续性)、药物使用、合并症、黑色素瘤家族史)、人口统计数据(包括年龄、出生日期、性别和性别、出生地点、在当前城镇居住的年数、婚姻状况、教育程度水平、血统)和表型数据,例如皮肤和眼睛的颜色。 将记录任何可疑病变的临床信息,包括最近的变化、先前的活检或先前的消融治疗。 这可能包括请求以前或将来的病理报告。 同意收集病理报告和相关病史将包含在 PICF 中。 所有数据将直接输入电子数据采集 (EDC) 系统,以确保参与者信息的一致性和机密性。

iToBoS 全身摄影

参与者将使用 iToBos 全身扫描仪进行全身摄影。 iToBoS 系统由一个框架组成,该框架由 15 个配备液态镜头的高分辨率工业相机组成,这些相机在参与者将躺在的水平床上呈拱形。 如果适用,参加者将头发绑起来脱下内衣。 将向参与者提供穿着一次性内衣的选择,以增加要成像的皮肤面积,否则这些皮肤可能会被自己的内衣覆盖。 参与者将被指示躺在床上,肩膀和肘部在一条直线上,与身体成 90 度角,双手略微放在头上。 相机框架将系统地沿着框架的轨道移动,在不同的焦点处捕获多个图像以捕获整个皮肤表面。 然后将要求参与者改变姿势以趴在地上。 每个位置的成像过程将花费不到 5 分钟。 然后使用软件将图像合并为一张合成图片,并生成参与者皮肤的 3D 身体图。 为了保护参与者的隐私,参与者的 3D 重建将通过创建 3D 头像进行半匿名化,从而可以映射痣的精确位置。

皮肤镜检查

将使用手持设备(在站点之间标准化)拍摄研究参与者或进行成像和皮肤检查的医生关注的任何皮肤损伤的皮肤镜图像。 此外,任何直径 5 毫米或更大的痣也将通过皮肤镜进行成像,最多可达 30 个病变。 如果参与者有超过 30 个病灶,临床医生认为应该对其进行成像以进行监测,那么将对超过 30 个病灶进行皮肤镜检查。 如果参与者的直径 ≥ 5mm 的病变少于 30 个,则将拍摄较小痣的图像以弥补总数。 临床医生将尝试从一系列身体部位获取皮肤镜检查图像。 这些病变图像将映射到使用 iToBoS 系统拍摄的全身图像。

此外,将为每位参与者拍摄多达 10 张良性病变的皮肤镜检查图像(例如 来自不同身体部位的脂溢性角化病、皮肤纤维瘤、血管瘤),目的是评估不同身体部位的图像能力和训练 iToBoS 系统的 AI 组件。

临床检查

受过皮肤病学培训的临床医生将进行临床皮肤检查并在标准问卷上记录表型详细信息。 将记录面部、右手背和肩部的眼睛颜色和雀斑密度(无=1,轻度=2,中度=3,重度=4)。 皮肤颜色将通过腹侧上臂(未暴露)和背侧前臂(暴露)的个体拓扑角(使用分光光度计测量)进行临床评估。 将测量参与者的身高和体重。 将记录任何可疑病变的临床信息,包括大小、形状、高度、出血、瘙痒、先前活检、先前冷冻疗法或其他消融治疗的近期变化。

关注的皮肤病变的管理

在研究期间,研究人员可能会发现需要进一步医疗护理的疑似恶性肿瘤的皮肤病变。

对于皮肤科医生面对面会见参与者的场所,皮肤科医生将按照标准护理(即 监测、使用反射共聚焦显微镜进一步成像、活检、局部或冷冻疗法(按照标准护理)。

对于其他站点,皮肤病顾问医师和受过皮肤病学培训的临床医生将在两周内使用可用的临床信息、3D 头像和皮肤镜图像对成像病变进行审查,以确定任何可疑恶性肿瘤的皮肤病变,需要将其转诊至参与者的常规医疗机构管理实践者。 将生成一份研究报告,其中包括需要采取措施的任何病变的图像。 这将发送给参与者指定的治疗医生。 将跟进任何转介,并要求提供报告和病理。

生物标本采集

参与者将被要求使用 Oragene DNA 自助采集套件(或类似工具)提供唾液样本。 样品将被送往经认可的设施进行处理,并将使用阵列进行基因分型,该阵列将检测已知低至中度风险易感基因中的常见变异。 该遗传信息将与临床风险因素相结合,以创建整体风险评分。 该方法建立在先前经过验证的风险评分方法的基础上,本研究对于验证该修改后的算法将很有价值。 由于时间和财务限制,个人整体风险评分不会返回给本研究的参与者。 研究人员打算根据单独的协议在一项单独资助的研究中返回结果,其中可以评估返回的风险评估结果的有用性和社会心理影响。

将向一部分具有暗示遗传突变的家族史或病史的参与者提供额外的家族性黑色素瘤基因组检测。 据预测,大约 10% 的参与者可能符合家族性黑色素瘤的标准。 在这种情况下,参与者将接受适当的检测前遗传咨询,告知他们基因检测的好处和局限性,以及检测的可能结果。 这是为了让参与者对额外的基因测试提供知情同意。 高外显率家族性黑色素瘤基因的基因检测结果将由遗传咨询师或受过遗传咨询师培训的临床医生返回给参与者。

在本研究中提供用于遗传分析的唾液样本是可选的。 如果参与者不想提供基因样本,他们仍然可以参加研究。 参与者将使用单独的同意页面来同意对唾液样本进行基因分析。

后续门诊就诊

参与者将被要求每 6 个月参加一次门诊随访,为期 12 个月(基线、6 和 12 个月)。 后续访问将包括 iToBoS 全身摄影和皮肤镜检查。 在基线时使用皮肤镜检查拍摄的任何病变,将在 12 个月的随访中重复。 在第 6 个月的随访中,仅使用皮肤镜检查对可疑病变进行拍照。 此外,任何新的相关病变都将使用皮肤镜检查进行成像。 发现的任何可疑病变将由现场皮肤科医生跟进,或转介给参与者指定的治疗。

参与者将有 ± 8 周的时间来完成访问 2 和 3。

研究类型

介入性

注册 (预期的)

600

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

  • 姓名:Clare A Primiero, BSc
  • 电话号码:+61 7 344 37496
  • 邮箱c.bover@uq.edu.au

研究联系人备份

  • 姓名:Katie Lee, BSci
  • 电话号码:+61 7 344 37482
  • 邮箱k.lee5@uq.edu.au

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

是的

描述

纳入标准:

  1. 年满 18 岁或以上
  2. 能够提供书面知情同意书
  3. 愿意在 12 个月内参加 3 次临床就诊
  4. 愿意提供基因样本(可选)
  5. 愿意遵循临床程序(例如 成像过程没有物理限制)
  6. BMI 在 18.5 到 40 kg/m2 之间
  7. 身高在 140 - 190 厘米之间
  8. 胸部高度(参与者面朝上)为 20 - 45 厘米
  9. 肘部到肘部的宽度(宽度)为 40-50 厘米

排除标准:

  1. 有心脏起搏器
  2. 怀孕或计划怀孕
  3. 研究者的意见可能对参与者完成研究或其措施的能力产生不利影响,或可能对参与者造成重大风险的任何情况。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:预防
  • 分配:不适用
  • 介入模型:单组作业
  • 屏蔽:无(打开标签)

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:单人手臂

iToBoS 干预是一种全身成像设备,可对整个皮肤表面进行成像,以检测和监测皮肤癌的迹象。

成像过程包括躺在床上,床上有拱形的相机框架。 成像过程不到 10 分钟,需要参与者躺在两个不同的位置(面朝上和面朝下)。

研究访问还包括对皮肤上某些痣拍摄的个人皮肤镜图像。 这是结合临床皮肤检查完成的。 参与者可以选择为基因研究提供唾液样本。 然后要求参与者完成一系列问卷调查。

总共进行了三次访问(第 0、6 和 12 个月),其中重复这些程序(唾液样​​本除外)。

智能全身扫描仪 (iToBoS) 设备将成为黑色素瘤早期检测的 AI 诊断平台,其中包括新型全身高分辨率扫描仪和计算机辅助诊断 (CAD) 工具。 本研究中使用的 iToBoS 成像设备原型没有集成的 CAD 系统。

该设备包括一张水平床,参与者可以躺在上面。 床将在一系列 5 个弧形导轨下滑动,这些导轨上总共安装了 15 个视觉单元(每个弧形 3 个视觉单元)。 视觉单元包含高分辨率相机和 LED 照明系统。 当操作员启动成像时,视觉单元系统地沿着拱形导轨移动,拍摄大量图像,捕捉大部分皮肤表面。 成像过程大约需要。 10分钟。

专门构建的软件将用于将图像拼接在一起,以创建一个身体化身,可以在其上查看和监测皮肤损伤。

其他名称:
  • iToBoS

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
iToBoS 图像质量评估
大体时间:基线(第 0 个月)
本研究的主要结果测量是评估使用 iToBoS 系统拍摄的全身摄影的图像质量。 一组受过皮肤病学培训的临床医生和研究助理将系统地评估单个病变的常规皮肤镜检查图像与 iToBoS 图像的临床和定量比较。 专家组将被要求独立评估 iToBoS 图像和皮肤镜图像是否可接受。 三名小组成员将评估每张图片,并在 2 名或更多人同意的情况下考虑达成共识。 呈现给每个小组成员的图像顺序将是随机的。
基线(第 0 个月)

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
为 AI 训练创建标记数据集
大体时间:基线(第 0 个月)
次要结果测量将包括现场专家将皮肤镜图像分类为 9 个诊断类别(例如,痣、黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌、光化性角化病和表皮内鳞状细胞癌、良性角化病、皮肤纤维瘤、血管瘤、和别的)。 还将要求现场专家提供可疑或良性的二元分类。 在不同就诊时拍摄的同一病变的连续皮肤镜检查图像将另外评估临床显着表型变化(是/否)。 该标记病变图像数据集将用于训练 iToBoS 人工智能算法,以开发计算机辅助诊断。
基线(第 0 个月)
完善整体风险评分算法
大体时间:第 12 个月
另一个次要结果衡量指标是作为更广泛的 iToBoS 项目的一部分开发的整体风险评分算法,该算法将在三个中心的所有 600 名个人初次访问的完整前瞻性数据集上进行测试。 将评估模型区分病例和对照个体的能力。 此外,将计算净重分类改进指数,以量化模型分类的敏感性和特异性。 这些因素将能够评估个体风险因素在准确风险分层中的相对贡献。 此任务的目标是改进临床方案,将参与者分层为低/平均、高和超高风险类别,以用于后续的临床验证研究(单独的方案)。
第 12 个月
安全评估
大体时间:完成学习时(第 12 个月)

建立记录任何不良事件和严重不良事件的方案。

不良事件按事件的性质、强度(轻度/中度/重度)、持续时间和与研究设备的相关性(可能/可能/不相关)进行分类,并记录结果(恢复/恢复,恢复/解决、未恢复/未解决、恢复后有后遗症、致命、未知)。

AE 和 SAE 预计不会出现在研究中,因此任何报告的 AE 和 SAE 将在 48 小时内由试验研究者审查。

完成学习时(第 12 个月)
检测成像病变的变化(从基线到第 12 个月)
大体时间:研究完成时(第 12 个月)

与参与者在 12 个月时的最后一次研究访问相比,基线时拍摄的相同皮肤损伤的图像将用于检测损伤的任何变化。 这对于训练 iToBoS AI 组件以检测皮肤病变的变化非常重要。 临床医生专家组会将后续图像分类为“未更改”或“已更改”。

Cohen 的 Kappa 将用于比较有变化和无变化的病变分类之间的一致性。

研究完成时(第 12 个月)

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 首席研究员:Peter Soyer, MD、The University of Queensland
  • 研究主任:Rafael Garcia, PhD、Universitat de Girona

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (预期的)

2024年2月1日

初级完成 (预期的)

2025年1月30日

研究完成 (预期的)

2025年3月30日

研究注册日期

首次提交

2021年9月16日

首先提交符合 QC 标准的

2021年9月29日

首次发布 (实际的)

2021年10月12日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2023年5月22日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2023年5月18日

最后验证

2023年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

iToBoS 联盟将组织两个具有竞争力的“皮肤图像分析”挑战赛,团队可以参与解决以下新问题:1) 病变检测和边界分割全身摄影图像,以及 2) 使用最少(非识别)参与者临床数据进行病变分类,基因分型结果,以及从全身摄影图像中提取的病变图像。

为了应对这些挑战,我们共享有限的患者数据(无法识别的图像、最少的临床信息、遗传风险评分和最少的基因型信息)。

IPD 共享时间框架

这些挑战将持续 2025-2026 年

IPD 共享访问标准

数据集将在国际会议上共享,例如 MICCAI(医学图像计算和计算机辅助干预)或类似的会议,挑战赛和相应的研讨会将在这些会议上进行。

细节在这个阶段还没有最终确定。

IPD 共享支持信息类型

  • 研究方案

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

在美国制造并从美国出口的产品

此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.

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