Prédiction par score d'apprentissage automatique de la cardiotoxicité chez des patients atteints de cancer recevant une chimiothérapie par anthracyclines ou des thérapies ciblant HER2
Prédiction par score d'apprentissage automatique de la cardiotoxicité chez des patients atteints de cancer recevant une chimiothérapie par anthracyclines ou des thérapies ciblant HER-2
Promoteur : University Hospital, Caen
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 18 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
ML Score Prediction of Cardiotoxicity in Cancer Patients Receiving Anthracycline Chemotherapy or HER2-Targeted Therapies
Machine Learning Score Prediction of Cardiotoxicity in Cancer Patients Receiving Anthracycline Chemotherapy or HER-2-Targeted Therapies
Cancer treatments have improved substantially over the past decades, but some effective therapies such as anthracyclines and HER2-targeted agents are associated with severe cardiovascular adverse effects, including heart failure. Existing cardiovascular risk prediction scores have limited evidence in this setting. The ML-CardioTox study is a prospective, multicenter, observational cohort conducted in 15 centers in France. The primary objective is to develop a one-year prediction score for cancer therapy-related cardiotoxicity using machine learning methods. A dedicated software platform will be used to standardize data collection and support integration of artificial intelligence tools. A total of 600 patients treated with anthracyclines or HER2-targeted therapies in cardio-oncology clinics will be enrolled over a one-year inclusion period starting in December 2024, with a 12-month follow-up. The primary endpoint is the occurrence of cardiotoxicity as defined by the 2022 European Society of Cardiology guidelines (hospitalization for heart failure, initiation or escalation of diuretic therapy, decline in cardiac function on imaging, or increase in cardiac biomarkers such as troponin or natriuretic peptides). Secondary objectives include comparison of the predictive performance of the machine learning-derived score with the established HFA-ICOS risk score. Patients will be managed according to routine clinical practice. This study aims to improve prognostic stratification tools for patients receiving anthracyclines or HER2-targeted therapies, with the goal of better identifying those at high risk of developing cardiotoxicity during follow-up.
Les traitements anticancéreux se sont considérablement améliorés au cours des dernières décennies, mais certaines thérapies efficaces, telles que les anthracyclines et les agents ciblant HER2, sont associées à des effets indésirables cardiovasculaires sévères, dont l'insuffisance cardiaque. Les scores de prédiction du risque cardiovasculaire existants disposent de données limitées dans ce contexte. L'étude ML-CardioTox est une cohorte observationnelle, prospective et multicentrique menée dans 15 centres en France. L'objectif principal est de développer un score de prédiction à un an de la cardiotoxicité liée aux traitements anticancéreux, à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Une plateforme logicielle dédiée sera utilisée pour standardiser le recueil des données et faciliter l'intégration d'outils d'intelligence artificielle. Un total de 600 patients traités par anthracyclines ou par thérapies ciblant HER2 dans des consultations de cardio-oncologie seront inclus sur une période d'inclusion d'un an débutant en décembre 2024, avec un suivi de 12 mois. Le critère de jugement principal est la survenue d'une cardiotoxicité telle que définie par les recommandations 2022 de la Société européenne de cardiologie (hospitalisation pour insuffisance cardiaque, instauration ou majoration d'un traitement diurétique, altération de la fonction cardiaque à l'imagerie, ou augmentation des biomarqueurs cardiaques tels que la troponine ou les peptides natriurétiques). Les objectifs secondaires comprennent la comparaison des performances prédictives du score dérivé de l'apprentissage automatique avec le score de risque établi HFA-ICOS. Les patients seront pris en charge selon la pratique clinique courante. Cette étude vise à améliorer les outils de stratification pronostique pour les patients recevant des anthracyclines ou des thérapies ciblant HER2, dans le but de mieux identifier ceux présentant un risque élevé de développer une cardiotoxicité au cours du suivi.
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