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CT-based Radiomic Signature Can Identify Adenocarcinoma Lung Tumor Histology

3. April 2020 aktualisiert von: Maastricht University

Lung cancer remains the leading cause of cancer related mortality worldwide, with more than 1.5 million related deaths annually. Lung cancer is divided into two main groups: Small Cell Lung Carcinoma (SCLC) and Non-Small Cell Lung Carcinoma (NSCLC), with prevalence of ~20% and 80% respectively. NSCLC is further subdivided into adenocarcinoma (the most common), squamous cell carcinoma (SCC), and large cell carcinoma. Furthermore, each subtype is likely to have specific mutations, which could be targeted for treatment.

Medical imaging and radiomics feature extraction represent a candidate alternative to conventional tissue biopsy, a theory that is investigated in this study.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

650

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Niederlande
    • Limburg
      • Maastricht, Limburg, Niederlande, 6229ER
        • Maastricht University

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patients diagnosed with NSCLC, who further underwent tissue biopsy to determine tumor histology.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Availability of diagnostic non-contrast enhanced CT scan.
  • Availability of histologic tumor analysis results

Exclusion Criteria:

-

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Maastro (Lung1)
Open source dataset available at TCIA.org. The cohort includes CT scans of 422 patients diagnosed with NSCLC.
Diagnosetest: Virtual biopsy
Radiomics -the high throughput extraction of quantitative features from medical imaging- extract features that might potentially decode biologic tumor information, which might ultimately reduce the need to use invasive procedure, such as tissue biopsy.
Andere Namen:
  • Radiomics-based histology prediction
UCSF
A cohort of patients diagnosed with NSCLC at UCSF medical center. It includes CT scans of 165 patients.
Diagnosetest: Virtual biopsy
Radiomics -the high throughput extraction of quantitative features from medical imaging- extract features that might potentially decode biologic tumor information, which might ultimately reduce the need to use invasive procedure, such as tissue biopsy.
Andere Namen:
  • Radiomics-based histology prediction
Radboud
A cohort of patients diagnosed with NSCLC at Radboud medical center. It includes CT scans of 255 patients.
Diagnosetest: Virtual biopsy
Radiomics -the high throughput extraction of quantitative features from medical imaging- extract features that might potentially decode biologic tumor information, which might ultimately reduce the need to use invasive procedure, such as tissue biopsy.
Andere Namen:
  • Radiomics-based histology prediction
Stanford
Open source dataset available at TCIA.org. The cohort includes CT scans of 211 patients diagnosed with NSCLC.
Diagnosetest: Virtual biopsy
Radiomics -the high throughput extraction of quantitative features from medical imaging- extract features that might potentially decode biologic tumor information, which might ultimately reduce the need to use invasive procedure, such as tissue biopsy.
Andere Namen:
  • Radiomics-based histology prediction

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Lung histology
Zeitfenster: December 2019
Is the tumor under investigation an adenocarcinoma of the lung?
December 2019

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Maastricht University

Mitarbeiter

Radboud University Medical Center
University of California, San Francisco

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. März 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Oktober 2020

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Januar 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

6. Mai 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

6. Mai 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

7. Mai 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

6. April 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. April 2020

Zuletzt verifiziert

1. April 2019

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • LHist

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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