Přesné zobrazování pro včasnou detekci a cílené sledování léčby u rakoviny pankreatu (PANC-O-MICS)
11. února 2025 aktualizováno: Institut du Cancer de Montpellier - Val d'Aurelle
Konkrétně v tomto projektu bude cílem vyvinout model pro zachycení heterogenity nádoru založeného na zobrazování s víceškálovým radiomickým přístupem získáním zrcadlového obrazu nádoru na in vivo MRI, ex vivo MRI na histologii.
Tento zobrazovací model poskytující dokonalou virtuální histologickou reprezentaci nádoru bude sekundární implementován na rutinní in vivo klinické MRI pro včasnou detekci rakoviny a monitorování léčby.
Úspěšné dokončení tohoto návrhu povede ke komplexní neinvazivní charakterizaci rakoviny slinivky břišní a změní hru v léčbě pacientů.
Přehled studie
Postavení
Nábor
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
S pětiletou mírou přežití pouze 3 % pro většinu pacientů je rakovina pankreatu globální zdravotní výzvou.
V době diagnózy je více než polovina karcinomů pankreatu metastázována.
Tato hrozná nemoc odráží naši neschopnost včas diagnostikovat rakovinu slinivky a účinně ji léčit.
Naše neschopnost včas diagnostikovat onemocnění je částečně důsledkem nedostupnosti orgánu, obtíží při detekci malých pankreatických lézí konvenčními zobrazovacími přístupy a špatného porozumění spektru heterogenity u karcinomu pankreatu.
Jednobodové biopsie z jednoho místa nemohou posoudit celý nádor, zatímco vícenásobné biopsie v několika časových bodech nejsou v klinické praxi proveditelné.
Omezení invazivního odběru vzorků lze řešit neinvazivním zobrazováním, které zachycuje morfologické a funkční informace o celém nádoru v prostoru a v případě opakování i v čase.
Radiomics má potenciál pro "virtuální odběr vzorků z celého nádoru" pomocí jednoho nebo sériových neinvazivních vyšetření namísto biopsií.
Tím, že se k obrázkům přistupuje jako k datům, která lze těžit, namísto pouze obrázků v konvenční radiologii, kvantitativní zobrazování umožňuje extrahovat další informace z lékařských snímků a také pro globální hodnocení napříč velkou populací pacientů.
Tyto nové kvantitativní přístupy jsou proto příslibem detekce charakteristik rakoviny slinivky břišní, které pouhým okem nedokáže vnímat z konvenčního lékařského zobrazování, což otevírá nové dveře pro personalizovanou medicínu v oblasti rakoviny slinivky.
Dosud žádná studie nehodnotila hodnotu radiomik v makroskopickém (in vivo 1,5T/3TMRI) a mikroskopickém (ex vivo 9,4TMRI) měřítku pro včasnou detekci rakoviny a cílené sledování léčby.
Konkrétně v tomto projektu bude cílem vyvinout model pro zachycení heterogenity nádoru založeného na zobrazování pomocí víceškálového radiomického přístupu získáním zrcadlového obrazu nádoru na in vivo MRI, ex vivo MRI na histologii.
Tento zobrazovací model poskytující dokonalou virtuální histologickou reprezentaci nádoru bude sekundární implementován na rutinní in vivo klinické MRI pro včasnou detekci rakoviny a monitorování léčby.
Úspěšné dokončení tohoto návrhu povede ke komplexní neinvazivní charakterizaci rakoviny slinivky břišní a změní hru v léčbě pacientů.
Typ studie
Intervenční
Zápis (Odhadovaný)
150
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní kontakt
- Jméno: MOUSSION Aurore
- Telefonní číslo: +33 0467613102
- E-mail: aurore.moussion@icm.unicancer.fr
Studijní záloha kontaktů
- Jméno: Texier Emmanuelle
- Telefonní číslo: +33 0467613102
- E-mail: emmanuelle.texier@icm.unicancer.fr
Studijní místa
-
-
-
Montpellier, Francie, 34298
- Nábor
- NOUGARET Stephanie
-
Kontakt:
- NOUGARET Stephanie, MD
- E-mail: stephanie.nougaret@icm.unicancer.fr
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ne
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Pacient ve věku >18 2.
- Patologicky prokázaná rakovina slinivky břišní, která může být přínosem pro předchozí operaci nebo odloženou operaci s následnou neoadjuvantní chemoterapií.
- Negativní těhotenský test pro ženy ve fertilním věku
- Pacienti zapojení do systému sociální ochrany
- Písemný informovaný souhlas podepsaný před zahájením projektu.
Kritéria vyloučení:
- přítomnost metastáz,
- Pacient, který nebude operován
- Těhotné nebo kojící ženy
- Psychický nebo psychický stav, fyzická nebo právní nezpůsobilost bránící účasti v projektu.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Jiný
- Přidělení: N/A
- Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Experimentální: Vzorek krve a vzorek tkáně
|
Během operace: Vzorek tkáně : vzorek krve primárního nádoru a metastáz : 3 zkumavky EDTA ex vivo MRI data |
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
integrace in vivo a ex vivo MRI s histologií a molekulárními charakteristikami za účelem zvýšení detekce rakoviny pankreatu a monitorování terapeutické odpovědi
Časové okno: Den operace
|
Diagnostický výkon radiomického a multiomického algoritmu při detekci karcinomu pankreatu a monitorování terapeutické odpovědi.
|
Den operace
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
zobrazovací fenotyp heterogenity nádoru s víceúrovňovým radiomickým přístupem získáním obrazového zrcadlového nádoru v měřítku in vivo
Časové okno: Den operace
|
Korelace mezi radiomickými mapami a patogenními mapami heterogenity,
|
Den operace
|
|
heterogenita nádoru v zobrazování založeném na umělé inteligenci odráží a může předpovídat základní histologii (podíl stromatu nádoru a hustotu lymfocytů infiltrujících nádor) (detekce a odpověď nádoru) a genomiku,
Časové okno: Den operace
|
Korelace mezi radiomickými algoritmy a základní histologií (podíl stromatu nádoru a hustota lymfocytů infiltrujících nádor) (detekce a odpověď nádoru) ii/ genomika
|
Den operace
|
|
heterogenita biologie nádoru prostřednictvím neinvazivního zobrazování různých částí nádoru,
Časové okno: Den operace
|
Korelace mezi radiomickými mapami a biologií nádorů (CYTOF, proteomika a transkriptomika),
|
Den operace
|
|
Porovnejte výsledky MRI s výsledky hematologické molekulární biologie.
Časové okno: Den operace
|
Korelace mezi radiomickými algoritmy pro detekci nádorů a stanovením cDNA
|
Den operace
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Vyšetřovatelé
- Ředitel studie: NOUGARET Stephanie, INSTITUT REGIONAL DU CANCER DE MONTPELLIER Cancer de Montpellier
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data. Radiology. 2016 Feb;278(2):563-77. doi: 10.1148/radiol.2015151169. Epub 2015 Nov 18.
- Dextraze K, Saha A, Kim D, Narang S, Lehrer M, Rao A, Narang S, Rao D, Ahmed S, Madhugiri V, Fuller CD, Kim MM, Krishnan S, Rao G, Rao A. Spatial habitats from multiparametric MR imaging are associated with signaling pathway activities and survival in glioblastoma. Oncotarget. 2017 Dec 5;8(68):112992-113001. doi: 10.18632/oncotarget.22947. eCollection 2017 Dec 22.
- Tardieu M, Lakhman Y, Khellaf L, Cardoso M, Sgarbura O, Colombo PE, Crispin-Ortuzar M, Sala E, Goze-Bac C, Nougaret S. Assessing Histology Structures by Ex Vivo MR Microscopy and Exploring the Link Between MRM-Derived Radiomic Features and Histopathology in Ovarian Cancer. Front Oncol. 2022 Jan 19;11:771848. doi: 10.3389/fonc.2021.771848. eCollection 2021.
- Himoto Y, Veeraraghavan H, Zheng J, Zamarin D, Snyder A, Capanu M, Nougaret S, Vargas HA, Shitano F, Callahan M, Wang W, Sala E, Lakhman Y. Computed Tomography-Derived Radiomic Metrics Can Identify Responders to Immunotherapy in Ovarian Cancer. JCO Precis Oncol. 2019 Aug 15;3:PO.19.00038. doi: 10.1200/PO.19.00038. eCollection 2019.
- Weigelt B, Vargas HA, Selenica P, Geyer FC, Mazaheri Y, Blecua P, Conlon N, Hoang LN, Jungbluth AA, Snyder A, Ng CKY, Papanastasiou AD, Sosa RE, Soslow RA, Chi DS, Gardner GJ, Shen R, Reis-Filho JS, Sala E. Radiogenomics Analysis of Intratumor Heterogeneity in a Patient With High-Grade Serous Ovarian Cancer. JCO Precis Oncol. 2019 Jun 6;3:PO.18.00410. doi: 10.1200/PO.18.00410. eCollection 2019. No abstract available.
- Nougaret S, Lakhman Y, Gourgou S, Kubik-Huch R, Derchi L, Sala E, Forstner R; European Society of Radiology (ESR) and the European Society of Urogenital Radiology (ESUR). MRI in female pelvis: an ESUR/ESR survey. Insights Imaging. 2022 Mar 28;13(1):60. doi: 10.1186/s13244-021-01152-w.
- Soyer P, Revel MP, Dohan A, Vernhet-Kovacsik H, Nougaret S, Hoeffel C. Gender diversity in authorship in Diagnostic & Interventional Imaging: Where are we now? Diagn Interv Imaging. 2022 May;103(5):237-239. doi: 10.1016/j.diii.2022.02.001. Epub 2022 Feb 17. No abstract available.
- Shinagare AB, Sadowski EA, Park H, Brook OR, Forstner R, Wallace SK, Horowitz JM, Horowitz N, Javitt M, Jha P, Kido A, Lakhman Y, Lee SI, Manganaro L, Maturen KE, Nougaret S, Poder L, Rauch GM, Reinhold C, Sala E, Thomassin-Naggara I, Vargas HA, Venkatesan A, Nikolic O, Rockall AG. Ovarian cancer reporting lexicon for computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) imaging developed by the SAR Uterine and Ovarian Cancer Disease-Focused Panel and the ESUR Female Pelvic Imaging Working Group. Eur Radiol. 2022 May;32(5):3220-3235. doi: 10.1007/s00330-021-08390-y. Epub 2021 Nov 30.
- Tibermacine H, Rouanet P, Sbarra M, Forghani R, Reinhold C, Nougaret S; GRECCAR Study Group. Radiomics modelling in rectal cancer to predict disease-free survival: evaluation of different approaches. Br J Surg. 2021 Oct 23;108(10):1243-1250. doi: 10.1093/bjs/znab191.
- Nougaret S, Vargas HA, Sala E. BJR female genitourinary oncology special feature: introductory editorial. Br J Radiol. 2021 Sep 1;94(1125):20219003. doi: 10.1259/bjr.20219003. No abstract available.
- Rouanet P, Rullier E, Lelong B, Maingon P, Tuech JJ, Pezet D, Castan F, Nougaret S; GRECCAR Study Group*. Tailored Strategy for Locally Advanced Rectal Carcinoma (GRECCAR 4): Long-term Results From a Multicenter, Randomized, Open-Label, Phase II Trial. Dis Colon Rectum. 2022 Aug 1;65(8):986-995. doi: 10.1097/DCR.0000000000002153. Epub 2022 Jul 5.
- Nougaret S, Tibermacine H, Tardieu M, Sala E. Radiomics: an Introductory Guide to What It May Foretell. Curr Oncol Rep. 2019 Jun 25;21(8):70. doi: 10.1007/s11912-019-0815-1.
- Chu LC, Park S, Kawamoto S, Fouladi DF, Shayesteh S, Zinreich ES, Graves JS, Horton KM, Hruban RH, Yuille AL, Kinzler KW, Vogelstein B, Fishman EK. Utility of CT Radiomics Features in Differentiation of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma From Normal Pancreatic Tissue. AJR Am J Roentgenol. 2019 Aug;213(2):349-357. doi: 10.2214/AJR.18.20901. Epub 2019 Apr 23.
- Zhang Z, Li S, Wang Z, Lu Y. A Novel and Efficient Tumor Detection Framework for Pancreatic Cancer via CT Images. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020 Jul;2020:1160-1164. doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9176172.
- Chu LC, Park S, Kawamoto S, Wang Y, Zhou Y, Shen W, Zhu Z, Xia Y, Xie L, Liu F, Yu Q, Fouladi DF, Shayesteh S, Zinreich E, Graves JS, Horton KM, Yuille AL, Hruban RH, Kinzler KW, Vogelstein B, Fishman EK. Application of Deep Learning to Pancreatic Cancer Detection: Lessons Learned From Our Initial Experience. J Am Coll Radiol. 2019 Sep;16(9 Pt B):1338-1342. doi: 10.1016/j.jacr.2019.05.034. No abstract available.
- Meier A, Veeraraghavan H, Nougaret S, Lakhman Y, Sosa R, Soslow RA, Sutton EJ, Hricak H, Sala E, Vargas HA. Association between CT-texture-derived tumor heterogeneity, outcomes, and BRCA mutation status in patients with high-grade serous ovarian cancer. Abdom Radiol (NY). 2019 Jun;44(6):2040-2047. doi: 10.1007/s00261-018-1840-5.
- Vargas HA, Veeraraghavan H, Micco M, Nougaret S, Lakhman Y, Meier AA, Sosa R, Soslow RA, Levine DA, Weigelt B, Aghajanian C, Hricak H, Deasy J, Snyder A, Sala E. A novel representation of inter-site tumour heterogeneity from pre-treatment computed tomography textures classifies ovarian cancers by clinical outcome. Eur Radiol. 2017 Sep;27(9):3991-4001. doi: 10.1007/s00330-017-4779-y. Epub 2017 Mar 13.
- Sadowski EA, Thomassin-Naggara I, Rockall A, Maturen KE, Forstner R, Jha P, Nougaret S, Siegelman ES, Reinhold C. O-RADS MRI Risk Stratification System: Guide for Assessing Adnexal Lesions from the ACR O-RADS Committee. Radiology. 2022 Apr;303(1):35-47. doi: 10.1148/radiol.204371. Epub 2022 Jan 18. Erratum In: Radiology. 2023 Jul;308(1):e239017. doi: 10.1148/radiol.239017.
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
19. prosince 2023
Primární dokončení (Odhadovaný)
1. října 2029
Dokončení studie (Odhadovaný)
1. října 2029
Termíny zápisu do studia
První předloženo
13. listopadu 2023
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
17. listopadu 2023
První zveřejněno (Aktuální)
22. listopadu 2023
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
25. března 2025
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
11. února 2025
Naposledy ověřeno
1. února 2025
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- PROICM 2023-03 PAN
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
NE
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .