- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07436598
3D-Virtualresektion zur Vorhersage der Lungenfunktion bei VATS
Präoperative dreidimensionale virtuelle Resektion sagt postoperative Lungenfunktion nach anatomischer Resektion voraus : Eine prospektive Längsschnittstudie
Diese Studie zielt darauf ab, eine neuartige präoperative Bewertungsstrategie unter Verwendung von dreidimensionaler (3-D) Computertomographie (CT) Rekonstruktion und virtueller Resektionssimulation zu validieren. Das Ziel ist, die postoperative Lungenfunktion bei Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC), die sich einer videoassistierten thorakoskopischen Chirurgie (VATS) mit anatomischer Resektion unterziehen, präzise vorherzusagen.
Eine genaue Vorhersage der postoperativen Lungenfunktion ist für die Patientensicherheit entscheidend. Traditionelle Methoden, wie die Segmentzählung, sind oft ungenau, da sie davon ausgehen, dass alle Lungensegmente gleichermaßen zur Funktion beitragen, und Variationen, die durch Tumore oder Emphysem verursacht werden, ignorieren. Diese Studie nutzt 3-D "virtuelle Resektion", um den "geplanten resezierten ventilierten Lungenvolumenanteil" (pRVLVF) vor der Operation zu quantifizieren.
Die Studie wird 60 Teilnehmer rekrutieren, die in zwei Gruppen eingeteilt sind: solche, die sich einer Lobektomie (n=30) unterziehen, und solche, die sich einer Segmentektomie (n=30) unterziehen. Die Teilnehmer werden vor der Operation standardmäßige Dünnschicht-CT-Scans und Lungenfunktionstests (PFT) durchlaufen. Postoperativ werden Lungenfunktion und Genesung nach 3, 6 und 12 Monaten verfolgt, um ein dynamisches Vorhersagemodell zu entwickeln und die Kompensationsfähigkeit der verbleibenden Lunge zu bewerten.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Hintergrund: Lungenkrebs bleibt eine der häufigsten Ursachen für Krebssterblichkeit. Bei frühem nicht-kleinzelligem Lungenkrebs ist die VATS-anatomische Resektion (Lobektomie oder Segmentektomie) die Standardbehandlung. Die Sicherheit der Operation hängt jedoch stark von der Lungenreserve des Patienten ab. Traditionelle Vorhersagemethoden, wie die Segmentzählregel, haben Vorhersagefehler von bis zu 20-30% gezeigt, da sie die regionale Heterogenität der Lungenbelüftung nicht berücksichtigen.
Studiendesign: Dies ist eine prospektive, multizentrische, longitudinale Kohortenstudie. Die Studie plant, 60 Patienten aufzunehmen, die für eine VATS-anatomische Resektion geeignet sind. Die Patienten werden in zwei Gruppen stratifiziert:
- VATS-Segmentektomie-Gruppe (n=30)
- VATS-Lobektomie-Gruppe (n=30)
Methodik:
1. Präoperative Bewertung: Innerhalb von 30 Tagen vor der Operation werden alle Teilnehmer eine hochauflösende Dünnschicht (1 mm) Thorax-CT und standardmäßige Lungenfunktionstests (PFT) durchlaufen.
2. 3-D-Virtualresektion: Mit der Synapse 3-D-Software wird ein patientenspezifisches anatomisches Modell rekonstruiert. Der Untersucher wird eine "virtuelle Resektion" simulieren, um den geplanten Resektionsbereich zu markieren. Das System berechnet den geplanten resozierten ventilierten Lungenvolumenanteil (pRVLVF), definiert auf Basis von gut belüftetem Lungengewebe (CT-Dämpfung -950 bis -700 HU).
3. Chirurgischer Eingriff: Die Patienten erhalten eine standardmäßige VATS-Lobektomie oder -Segmentektomie, wie klinisch indiziert.
4. Postoperative Nachsorge: Lungenfunktionstests werden 3, 6 und 12 Monate nach der Operation durchgeführt. Nachsorge-CT-Scans werden nach 6 und 12 Monaten durchgeführt, um die strukturelle Umgestaltung zu bewerten.
Ziele und Analyse:
Primäres Ziel: Die Genauigkeit des pRVLVF-basierten Vorhersagemodells zu validieren. Der primäre Endpunkt ist der mittlere absolute Fehler (MAE) des vorhergesagten FEV1 3 Monate nach der Operation, mit einer Zielgenauigkeit von MAE < 180 ml.
Sekundäre Ziele:
- Die langfristige Vorhersagegenauigkeit nach 6 und 12 Monaten zu bewerten.
- Den "Kompensationskoeffizienten" (CC) der Restlunge unter Verwendung linearer gemischter Effektmodelle (LME) zu quantifizieren, angepasst an Alter, BMI und Raucheranamnese.
- Die Auswirkungen postoperativer Komplikationen auf die funktionelle Erholungskurve zu bewerten.
Diese Studie zielt darauf ab, ein präzises, zugängliches und dynamisches Werkzeug für die chirurgische Risikobewertung und Entscheidungsfindung in der Thoraxchirurgie zu etablieren.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Chih-Hsiang Chang, MD
- Telefonnummer: +886-0972653384
- E-Mail: thenightdeity@gmail.com
Studienorte
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Taipei, Taiwan
- Rekrutierung
- National Taiwan University Cancer Center
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die für eine videoassistierte thorakoskopische (VATS) Lobektomie oder Segmentektomie am National Taiwan University Hospital oder NTU Cancer Center geplant sind.
- Alter zwischen 18 und 80 Jahren.
- Patienten, die die Einverständniserklärung unterzeichnet haben und damit einverstanden sind, Bildgebungsdaten für die 3D-Modellierung bereitzustellen.
Ausschlusskriterien:
- Alter unter 18 oder über 80 Jahren.
- Patienten, die nicht für eine VATS-Lobektomie oder -Segmentektomie geplant sind.
- Patienten mit diagnostizierter chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD).
- Patienten, die nicht in der Lage oder nicht bereit sind, die Einverständniserklärung zu unterzeichnen.
- Vulnerable Bevölkerungsgruppen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
|
VATS-Segmentektomie-Gruppe
Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs, bei denen eine videoassistierte thorakoskopische Segmentektomie geplant ist.
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|
VATS-Lobektomie-Gruppe
Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom, die sich einer videoassistierten thorakoskopischen Lobektomie unterziehen sollen.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Mittlerer absoluter Fehler (MAE) des vorhergesagten postoperativen FEV1
Zeitfenster: 3 Monate nach der Operation
|
Die Genauigkeit des präoperativen 3D-Virtual-Resektions-Modells wird durch Berechnung des mittleren absoluten Fehlers (MAE) zwischen dem vorhergesagten FEV1 und dem tatsächlich gemessenen FEV1 bewertet.
Ein niedrigerer MAE zeigt eine höhere Vorhersagegenauigkeit an.
Die Studie zielt auf einen MAE von weniger als 180 mL ab.
|
3 Monate nach der Operation
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Langzeit-Vorhersagefehler von FEV1 und FVC
Zeitfenster: 6 Monate und 12 Monate nach der Operation
|
Bewertung der Genauigkeit des Vorhersagemodells nach 6 und 12 Monaten zur Beurteilung der Stabilität über die Zeit.
|
6 Monate und 12 Monate nach der Operation
|
Mitarbeiter und Ermittler
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Chen L, Yang J, Zhang C, Zhang L, Han X, Dong C, Gui S, Liu X, Shi H. Quantitative computed tomography assessment of pulmonary function and compensation after lobectomy and segmentectomy in lung cancer patients. J Thorac Dis. 2024 Sep 30;16(9):5765-5778. doi: 10.21037/jtd-24-492. Epub 2024 Sep 6.
- Colombi D, Risoli C, Delfanti R, Chiesa S, Morelli N, Petrini M, Capelli P, Franco C, Michieletti E. Software-Based Assessment of Well-Aerated Lung at CT for Quantification of Predicted Pulmonary Function in Resected NSCLC. Life (Basel). 2023 Jan 10;13(1):198. doi: 10.3390/life13010198.
- Jeong YH, Lee H, Jang HJ, Park DW, Choi YY, Lee SJ. Predicting postoperative lung function using ventilation SPECT/CT in patients with lung cancer. J Thorac Dis. 2024 Feb 29;16(2):1054-1062. doi: 10.21037/jtd-23-1563. Epub 2024 Feb 26.
- Kang HJ, Lee SS. Comparison of Predicted Postoperative Lung Function in Pneumonectomy Using Computed Tomography and Lung Perfusion Scans. J Chest Surg. 2021 Dec 5;54(6):487-493. doi: 10.5090/jcs.21.084.
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- Ueda K, Tanaka T, Li TS, Tanaka N, Hamano K. Quantitative computed tomography for the prediction of pulmonary function after lung cancer surgery: a simple method using simulation software. Eur J Cardiothorac Surg. 2009 Mar;35(3):414-8. doi: 10.1016/j.ejcts.2008.04.015. Epub 2008 May 16.
- Fernandez-Rodriguez L, Torres I, Romera D, Galera R, Casitas R, Martinez-Ceron E, Diaz-Agero P, Utrilla C, Garcia-Rio F. Prediction of postoperative lung function after major lung resection for lung cancer using volumetric computed tomography. J Thorac Cardiovasc Surg. 2018 Dec;156(6):2297-2308.e5. doi: 10.1016/j.jtcvs.2018.07.040. Epub 2018 Aug 2.
- Oswald NK, Halle-Smith J, Mehdi R, Nightingale P, Naidu B, Turner AM. Predicting Postoperative Lung Function Following Lung Cancer Resection: A Systematic Review and Meta-analysis. EClinicalMedicine. 2019 Sep 10;15:7-13. doi: 10.1016/j.eclinm.2019.08.015. eCollection 2019 Oct.
- Park H, Yun J, Lee SM, Hwang HJ, Seo JB, Jung YJ, Hwang J, Lee SH, Lee SW, Kim N. Deep Learning-based Approach to Predict Pulmonary Function at Chest CT. Radiology. 2023 Apr;307(2):e221488. doi: 10.1148/radiol.221488. Epub 2023 Feb 14.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
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- 202510086RINC
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