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Identification of Image Phenotypes to Predict Recurrence After Resection of Hepatocellular Carcinoma (LIVERIBIOPSY)

10 de febrero de 2022 actualizado por: Assistance Publique - Hôpitaux de Paris

Tumor recurrence, which occurs in 70% of patients with HCC within 5 years after hepatic resection, is a major cause of post-resection-death. This recurrence can be true recurrence (intrahepatic metastases), which occurs sooner than 2 years later, or it can be due to the development of de-novo tumors at least 2 years later. Despite this high rate of tumor recurrence, no anti-recurrence adjuvant therapies are currently recommended.

Imaging phenomics is the systematic, large scale extraction of imaging features for the characterization and classification of disease phenotypes. Combining imaging and tissue phenomics could be a solution to predict HCC recurrence. With the emergence of molecular therapies and immunotherapies, identifying patients with HCC at high risk of post-resection recurrence would help determine additional therapeutic and management strategies in clinical practice.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

Hepatocellular carcinoma (HCC) is among the most lethal and prevalent cancers in the human population and it is now the third leading cause of cancer deaths worldwide, with over 500,000 people affected. Because of the high recurrence rate after curative hepatectomy, accurate prognostic assessment in HCC patients are quite important. With the emergence of molecular therapies and immunotherapies, the identification of patients at high or low risk for recurrence after hepatic resection would help determine additional therapeutic and management strategies in clinical practice. Although many immunohistochemical markers have been reported to have a prognostic value for HCC patients, there is no consensus on how these markers could add prognostic value to the clinical parameters.

In the initial step of biomarker discovery, no specific sample size is provided, however to test hypothesis, 100 patients are required.

This first study will potentially be followed by a second similar study promoted by the same investigators to increase the statistical power to improve the classification tool according to the patient's future.

Period covered by the data collection: 2011-2019 / Duration data collection: 1 year.

The primary endpoint will be built using machine learning method to obtain prediction of recurrence within 2 years. The Recurrence Free survival (RFS) within two years will be the reference outcome to evaluate the prognostic of the patients.

The secondary endpoint are following :

- A secondary endpoint which will be built using machine learning method to obtain prediction of recurrence after 2 years.

The Recurrence Free survival (RFS) after two years will be the reference outcome to evaluate the prognostic of the patients.

- A secondary endpoint will be the correlation between biomarker from CT scan and pathological biomarkers As the spectrum of HCC disease is very large, many patients to conduct conclusive validation studies for diagnostic and prognostic relevance need to be obtained.

Overall, each specific-read out endpoint will include a sample size calculation and - if appropriate - a power analysis specific to the objective of this study.

During training, phenotyping system performance assessment will be done to guide the calculation of the sample size for the validation.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

100

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

      • Villejuif, Francia, 94800
        • Paul Brousse Hospital

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Data of patients who has hepatectomy (resection R0) for an HCC treatment will be collected from January 2011 to December 2019.

Descripción

Inclusion Criteria:

  • Age ≥ 18 years old
  • Patients who underwent surgery and have R0 resection after 2010
  • Multiphase CT scans with contrast media should be performed within 2 months prior to surgical intervention
  • At least 2 years of follow-up data on intrahepatic recurrence

Exclusion Criteria:

  • Previous HCC treatment
  • Combination of other anti-cancer treatment
  • Other malignancies
  • Patient expressly expressing opposition to the exploitation of their data as defined by the project
  • Protected adults

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
The main objective of this work is to identify biomarkers from CT scan (non-invasive imaging phenotypes from radiological images) which have a prognostic value for an early recurrence in patients with hepatocellular cancer.
Periodo de tiempo: 2 years
The primary endpoint will be built using machine learning method to obtain prediction of recurrence within 2 years. The Recurrence Free survival (RFS) within two years will be the reference outcome to evaluate the prognostic of the patients.
2 years

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Identify biomarkers from CT scan (non-invasive imaging phenotypes from radiological images) which have a prognostic value for a tardive recurrence in patients with hepatocellular cancer.
Periodo de tiempo: 2 years
A secondary endpoint which will be built using machine learning method to obtain prediction of recurrence after 2 years. The Recurrence Free survival (RFS) after two years will be the reference outcome to evaluate the prognostic of the patients.
2 years

Otras medidas de resultado

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
To correlate the imaging signatures predictive of recurrence with the cell population molding of tissue microenvironment (TME) and the tumor biology using tissue assessment as reference.
Periodo de tiempo: 1 year
Correlation between biomarker from CT scan and nodule size, nodule differentiation (grade OMS), nodule capsule, macroscopie invasion, microscopic vascular invasion, macrotrabecular sub-type, satellite nodule, staging.
1 year

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Colaboradores

Investigadores

  • Investigador principal: Maïté LEWIN, Professor, Paul Brousse Hospital

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

28 de enero de 2021

Finalización primaria (Actual)

28 de enero de 2022

Finalización del estudio (Actual)

9 de febrero de 2022

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

20 de diciembre de 2021

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

10 de febrero de 2022

Publicado por primera vez (Actual)

11 de febrero de 2022

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

11 de febrero de 2022

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

10 de febrero de 2022

Última verificación

1 de febrero de 2022

Más información

Términos relacionados con este estudio

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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