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Optische Kohärenztomographie zur nicht-invasiven Diagnose und Subtypisierung des Basalzellkarzinoms (OCT-BCC)

3. September 2021 aktualisiert von: Maastricht University Medical Center

Begründung:

Bis heute wird die Diagnose und Subtypisierung des Basalzellkarzinoms (BCC) histopathologisch verifiziert, was eine Biopsie erfordert. Da diese Technik invasiv ist, wurden neue nicht-invasive Strategien entwickelt, einschließlich der optischen Kohärenztomographie (OCT). Diese innovative Technik ermöglicht eine mikroskopisch detaillierte Untersuchung von Läsionen, was für die Diagnose und Identifizierung verschiedener Subtypen von BCC nützlich ist. Der diagnostische Wert des VIVOSIGHT OCT in der täglichen klinischen Praxis ist bisher nicht belegt.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Zielsetzung:

Ziel der Studie ist es, den diagnostischen Wert und die Anwendbarkeit der OCT bei der Diagnose und Subtypisierung klinisch verdächtiger BZK zu untersuchen.

Studiendesign:

In dieser prospektiven Beobachtungsstudie wird das VIVOSIGHT OCT-Gerät bei allen Patienten eingesetzt, die die Poliklinik Dermatologie des MUMC aufsuchen und sich einer Hautbiopsie unterziehen. Die aus OCT-Bildern gesammelten Informationen werden mit der klinischen Diagnose des Spezialisten, einschließlich der Dermatoskopie, und dem Goldstandard, der aus der histopathologischen Diagnose aus der Biopsie besteht, verglichen.

Studienpopulation:

Alle Patienten der Poliklinik Dermatologie des MUMC, die sich einer Hautbiopsie unterziehen.

Intervention:

In dieser Studie werden die Patienten um eine informierte Zustimmung zur Teilnahme an dieser Studie gebeten, bevor die geplante Biopsie durchgeführt wird. Die Zustimmung umfasst die Durchführung der Bildgebung und die Entnahme des Pathologieberichts aus der Patientenakte. Anschließend wird eine Bildgebung der Läsion durchgeführt, die nicht invasiv ist und nur wenige Minuten in Anspruch nimmt. Nach der Bildgebung wird der Patient entsprechend der üblichen Pflege behandelt: Die folgende Biopsie wird zur histopathologischen Untersuchung an den Pathologen geschickt, und der Patient erfährt das Ergebnis dieser Untersuchung über seinen eigenen Arzt. Die histopathologische Diagnose und der Subtyp werden aus dem Pathologiebericht entnommen, um sie mit der Diagnose und dem Subtyp basierend auf der klinischen Diagnose und der OCT-Bildgebung zu vergleichen.

Hauptstudienparameter/-endpunkte:

Die Hauptstudienparameter umfassen den diagnostischen Wert der OCT-Bildgebung für BCC, definiert als Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert, verglichen mit der klinischen Diagnose und dem Goldstandard der histopathologischen Diagnose. Sekundäres Ergebnis ist der Wert von OCT für die Subtypisierung von BCC. Retrospektiv wird die Notwendigkeit einer Biopsie zur Diagnosesicherung evaluiert.

Art und Umfang der Belastungen und Risiken der Teilhabe-, Leistungs- und Gruppenbindung:

Diese Forschung wird während der regulären Patientenversorgung durchgeführt. Patienten, bei denen eine Hautbiopsie für eine histopathologische Studie geplant ist, werden um Teilnahme und Einverständniserklärung gebeten. Wenn eine Biopsie geplant ist, wird die OCT-Bildgebung durchgeführt, während die Patienten auf die Vorbereitung der Biopsie warten, der OCT-Bildgebungsprozess wird vom Prüfarzt durchgeführt. Das Ergebnis der geplanten Biopsie wird als Goldstandard für den Vergleich mit der OCT verwendet. Die Ergebnisse dieser Biopsie werden aus dem Pathologiebericht in der elektronischen Patientenakte extrahiert. Mögliche Risiken für Biopsien werden vom OCT-Bildgebungsgerät nicht beeinflusst und umfassen: postoperative Blutungen, allergische Reaktionen, Wundinfektionen und Hämatombildung. Mit der OCT-Bildgebung können wertvolle Informationen gewonnen werden, ohne den regulären Pflegeablauf zu beeinflussen. Dies ist vorteilhaft, da die nicht-invasive OCT in Zukunft invasive Hautbiopsien ersetzen könnte.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

963

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

    • Limburg
      • Maastricht, Limburg, Niederlande, 6229HX
        • Maastricht University Medical Centre+

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

18 Jahre und älter (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Erwachsene Patienten (18 Jahre oder älter), die eine Hautbiopsie einer Läsion erhalten, bei der der klinische Verdacht auf einen nicht-melanozytären Hautkrebs oder eine Präkanzerose besteht

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Erwachsene Patienten (18 Jahre oder älter), die eine Hautbiopsie einer Läsion erhalten, bei der der klinische Verdacht auf einen nicht-melanozytären Hautkrebs oder eine Präkanzerose besteht

Ausschlusskriterien:

  • Patienten, die nicht in der Lage waren, eine Einverständniserklärung zu unterschreiben, wurden ausgeschlossen

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
Prospektive Datenerhebung, retrospektive OCT-Bildauswertung
Von Februar 2017 bis Juni 2017 wurden Patienten prospektiv eingeschlossen. OCT-Bilder wurden retrospektiv in Verbindung mit klinischen Bildern ausgewertet. Unter Verwendung dieses Datensatzes mit 676 OCT-Bildern wird ein Deep-Learning-Algorithmus entwickelt.
OCT ist ein bildgebendes Verfahren, das in vivo Querschnittsbilder von Läsionen mit einer Tiefe von 1,5-2 mm in Echtzeit erstellen kann. Die OCT-Bildgebung basiert auf Lichtinterferometrie, bei der die Interferenz eines vom Gewebe reflektierten optischen Strahls mit einer Referenz berechnet wird. [2] Auf diese Weise können mikroskopische Details von Läsionen und Geweben sichtbar gemacht werden. Diese Informationen könnten verwendet werden, um eine Läsion als BCC zu identifizieren und den Subtyp weiter zu spezifizieren. Daher kann der Einsatz des OCT die Anzahl der Biopsien und die damit einhergehende Morbidität reduzieren.
Prospektive Datenerhebung und OCT-Bildauswertung
Von Januar 2021 bis April 2021 wurden Patienten prospektiv eingeschlossen. OCT-Bilder wurden prospektiv in einem klinischen Umfeld ausgewertet. Der Deep-Learning-Algorithmus wird prospektiv anhand dieses Datensatzes mit 287 OCT-Bildern validiert.
OCT ist ein bildgebendes Verfahren, das in vivo Querschnittsbilder von Läsionen mit einer Tiefe von 1,5-2 mm in Echtzeit erstellen kann. Die OCT-Bildgebung basiert auf Lichtinterferometrie, bei der die Interferenz eines vom Gewebe reflektierten optischen Strahls mit einer Referenz berechnet wird. [2] Auf diese Weise können mikroskopische Details von Läsionen und Geweben sichtbar gemacht werden. Diese Informationen könnten verwendet werden, um eine Läsion als BCC zu identifizieren und den Subtyp weiter zu spezifizieren. Daher kann der Einsatz des OCT die Anzahl der Biopsien und die damit einhergehende Morbidität reduzieren.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostische Genauigkeit der OCT bei der Diagnose und Subtypisierung von BCC
Zeitfenster: Februar 2017-April 2021
Der Hauptstudienparameter ist der diagnostische Wert der OCT bei der Diagnose BZK, definiert als Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität sowie negative und positive diagnostische Werte. Es wird eine Steigerung der Spezifität um mindestens 10 Prozent und eine gleiche Sensitivität der OCT-basierten Diagnose im Vergleich zur klinischen Diagnose und der Goldstandard-Histopathologie erwartet.
Februar 2017-April 2021

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwicklung eines Deep-Learning-Algorithmus zur automatisierten Erkennung von Basalzellkarzinomen (BCC) und Erkennung von drei verschiedenen BCC-Subtypen in OCT-Bildern.
Zeitfenster: Juni 2020-August 2021
Die Fähigkeit eines Deep-Learning-Algorithmus, BCC von anderen Hautläsionen in OCT-Bildern zu klassifizieren
Juni 2020-August 2021

Mitarbeiter und Ermittler

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

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

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)

15. Februar 2017

Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)

30. April 2021

Studienabschluss (ERWARTET)

30. Dezember 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

3. September 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. September 2021

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

13. September 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

13. September 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. September 2021

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

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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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Klinische Studien zur Optische Kohärenztomographie

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