ESTADIFICACIÓN COMBINADA CON PET/CT DE PSMA Y RMN EN PACIENTES CON CÁNCER DE PRÓSTATA DE RIESGO INTERMEDIO Y ALTO (COMBINE-P) (COMBINE-P)

Protocolo de estudio - COMBINE-P

1. Por favor, introduzca un título de estudio significativo que describa el proyecto en cuestión

   ESTADIFICACIÓN COMBINADA CON PSMA-PET/TC Y RMN EN PACIENTES CON CÁNCER DE PRÓSTATA DE RIESGO INTERMEDIO Y ALTO (COMBINE-P) - Un análisis retrospectivo multicéntrico en los Centros Europeos de Excelencia en Cáncer de Próstata (EPCCE)

2. Nombre y título de los coordinadores del estudio, grado/profesión, instituto/clínica

Prof. Dr. Jan Philipp Radtke, Director Adjunto y Consultor Senior, Departamento de Urología, Hospital Universitario de Düsseldorf Prof. Dr. Peter Albers, Director de Clínica, Clínica de Urología, Hospital Universitario de Düsseldorf Dra. Isabelle Busshoff, Médica Asistente, Departamento de Urología, Hospital Universitario de Düsseldorf

2.1 Coordinadores del sitio de estudio, grado/profesión, instituto/clínica 2.1.1 Alemania - Hospital Universitario de Múnich - Universidad Ludwig-Maximilian de Múnich Prof. Dr. Christian Stief, Catedrático de Urología y Jefe, Departamento de Urología Dr. Thilo Westhofen, Consultor, Departamento de Urología 2.1.2 Alemania - Hospital Universitario de Tübingen Prof. Dr. Arnulf Stenzl, Catedrático de Urología y Jefe, Departamento de Urología Prof. Dr. Steffen Rausch, Catedrático de Urología, Departamento de Urología, Hospital Universitario de Tübingen 2.1.3 Alemania - Hospital Universitario de Bochum Prof. Dr. Joachim Nodus, Catedrático de Urología, Marien Hospital Herne Universidad de la Universidad del Ruhr de Bochum Prof. Dr. Florian Roghmann, Catedrático de Urología, Marien Hospital Herne Universidad de la Universidad del Ruhr de Bochum 2.1.4 Alemania - Hospital Universitario de Düsseldorf Prof. Dr. Lars Schimmöller, Instituto de Radiología Diagnóstica e Intervencionista Prof. Dr. Frederik L. Giesel, Departamento de Medicina Nuclear 2.1.5 Reino Unido - Christie Clinic Foundation Trust Manchester Prof. Dr. Vijay Sangar, Catedrático de Urología, Departamento de Urología 2.1.6 Bélgica - Hospital Universitario de Lovaina Prof. Dr. Steven Joniau, Catedrático de Urología, Departamento de Urología Prof. Dra. Karolien Goffin, Catedrática de Medicina Nuclear, Departamento de Medicina Nuclear 2.1.7 Francia - Hospitales Civiles de Lyon Prof. Dr. Alain Ruffion, Catedrático de Urología, Departamento de Urología 2.1.8 Suiza - Hospital Universitario de Berna Prof. Dr. George Thalmann, Catedrático de Urología, Departamento de Urología 2.1.9 Italia - Hospital IRCCS San Raffaele Milán Prof. Dr. Francesco Montorsi, Catedrático de Urología, Departamento de Urología Prof. Dr. Alberto Briganti, Catedrático de Urología, Departamento de Urología Dr. Armando Stabile, Consultor, Departamento de Urología 2.1.10 Austria - Hospital Universitario de Viena Prof. Dr. Shahrokh Shariat, Catedrático de Urología, Departamento de Urología Dr. Pawel Rajwa, Consultor, Departamento de Urología 2.1.11 Suecia - Universidad de Lund, Hospital Universitario Skåne Prof. Dr. Anders Bjartell, Catedrático de Urología, Departamento de Urología

3.

a. ¿Se trata de una solicitud inicial o ya existe un dictamen ético de otro CE? Primer dictamen

4. Proporcione un breve resumen de su estudio. Explique el objetivo del estudio y qué nuevos hallazgos espera

Este análisis comparativo retrospectivo multicéntrico tiene como objetivo evaluar un nuevo método de estadificación para i) mejorar la detección de lesiones índice intraprostáticas, ii) la estadificación T local y iii) la estadificación ganglionar (LN) en hombres con cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa) de riesgo intermedio/alto mediante la combinación de imágenes de tomografía por emisión de positrones (PET) del antígeno de membrana específico de la próstata (PSMA) utilizando diferentes trazadores ((18)F) DCFPyL, Galio-68, Flúor-18) y resonancia magnética multiparamétrica (RMN) en pacientes con cáncer de próstata (PCa) que posteriormente se sometieron a prostatectomía radical (PR). Otro objetivo secundario será el valor adicional de la PSMA-PET/TC en hombres con RMN sin hallazgos relevantes. Se analizarán hombres con riesgo intermedio (PSA > 10 ng/ml a 20 ng/ml o puntuación de Gleason 7 o categoría cT 2b) o alto riesgo (PSA > 20 ng/ml o puntuación de Gleason ≥ 8 o categoría cT 2c) que se sometieron a PSMA-PET/TC y mpMRI seguido de PR en tres subgrupos diferentes correspondientes a las modalidades i) PSMA-PET/TC con 18-F-DCFPyL (subgrupo/brazo A), ii) PSMA-PET/TC con Galio-68 (subgrupo/brazo B) y PSMA-PET/TC con Flúor-18 (subgrupo/brazo C) (1-6). La validación de la precisión de la detección de lesiones índice intraprostáticas, la estadificación local y ganglionar mediante RMN y PSMA-PET-TC con diferentes trazadores se realiza utilizando los especímenes histológicos de prostatectomía radical. Además, la predicción del grupo de graduación (GG) de la Sociedad Internacional de Patología Urológica (ISUP) dentro de las lesiones índice intraprostáticas se determinará utilizando el SUV (valor de captación estandarizado) en PSMA-PET-TC y utilizando los valores ADC (Coeficiente de Difusión Aparente de la secuencia de RMN ponderada en difusión) en RMN (7,8). También se analiza la capacidad de la PSMA-PET-TC para predecir el crecimiento tumoral extraprostático, es decir, que trasciende la cápsula, en comparación con la RMN. Además, se analiza la correlación de la localización tumoral (derecha vs. izquierda) en relación con los ganglios linfáticos positivos (derecha vs. izquierda). Finalmente, se determina el valor añadido de la PSMA-PET-TC en el caso de una RMN negativa, no sospechosa.

En general, nuestro análisis tiene como objetivo mejorar la atención al paciente analizando el potencial de la "biopsia digital" no invasiva en términos de detección de lesiones y predicción del grupo de graduación histológica.

Además, se probará una prueba de concepto para la disección ganglionar personalizada basada en la predicción de metástasis ganglionares y la preservación nerviosa adaptada al paciente con predicción precisa de la extensión extracapsular, basándose en imágenes preoperatorias combinadas de PSMA-PET y RMN. Los resultados de estos dos análisis tendrán un impacto directo en la práctica clínica y el uso futuro de imágenes altamente especializadas. Además, este análisis de datos multicéntrico proporcionará al grupo del Centro Europeo de Excelencia en Cáncer de Próstata (EPCCE) una prueba de concepto para futuros proyectos.

5. Indique cuáles de las disposiciones y principios en la versión aplicable son relevantes para el proyecto y, por lo tanto, se tendrán en cuenta y cumplirán durante la implementación.

a. Código de conducta profesional para médicos b. Declaración de Helsinki c. RGPD d. Ley Federal de Protección de Datos e. Ley de Protección de Datos del Estado de Renania del Norte-Westfalia f. Ley de Protección de Datos Sanitarios de Renania del Norte-Westfalia

6. Indique el período exacto al que se refiere la recopilación de datos planificada (por ejemplo, "01/2005 - 12/2014" o "01/2007 hasta la fecha de la solicitud").

Análisis de datos retrospectivo multicéntrico. En el Hospital Universitario de Düsseldorf de la Universidad Heinrich-Heine de Düsseldorf, el análisis retrospectivo de datos abarcará el período 04/2021-04/2023. En los demás centros, el análisis retrospectivo de datos abarcará el período 01/2016-04/2023.

7. Planificación del número de casos Por favor, introduzca el número planificado de casos (por ejemplo, n = x pacientes).

Multicéntrico n = 600 pacientes. En el Hospital Universitario de Düsseldorf aprox. n=60 pacientes.

8. Consentimiento informado

1. ¿Se obtuvo el consentimiento por escrito del paciente? No
2. Si "No" Además del tiempo y coste involucrados en el seguimiento de los pacientes tratados para obtener su "consentimiento informado", la probabilidad de no consentimiento puede considerarse baja en general. El análisis retrospectivo de los datos como parte del proyecto de investigación se basa exclusivamente en datos adquiridos en el curso del tratamiento médicamente necesario en el Departamento de Urología. No se planea una recopilación retrospectiva de datos adicionales. Los datos utilizados se extraen de los datos archivados de la Clínica de Urología por empleados de la Clínica de Urología sujetos a confidencialidad, con anonimización inmediata, de modo que no es posible rastrear los datos hasta el paciente individual.

El uso de los datos no tiene ningún efecto adicional en el tratamiento de los pacientes. La evaluación no resulta en ningún riesgo de salud o atención continua para el paciente. El análisis no resulta en ningún resultado terapéutico relevante para el paciente. Los pacientes analizados en el análisis retrospectivo ya han consentido el uso de sus datos recopilados para fines científicos como parte del estudio MRProRoutine (número de estudio: 5910R; ID de registro del estudio: 201/0341/1).

c. ¿Hay alguna indicación de que los pacientes (incluidos pacientes individuales) se hayan opuesto a que sus datos se utilicen para fines de investigación? No hay evidencia de esta excepción.

9. Gestión de datos

1. ¿Cuál es la fuente de los datos? Los datos se recopilan de los archivos de pacientes archivados de pacientes del Departamento de Urología del Hospital Universitario de Düsseldorf. Como parte del análisis de datos retrospectivo multicéntrico, los datos anonimizados de los pacientes de la HHU se comparan con los del Inselspital Berna, el Hospital Universitario de Viena, el Hospital IRCCS San Raffaele Milán, el Hospital Universitario Anser/ERASMUS Róterdam, los Hospitales Civiles de Lyon, el Hospital Universitario de Lovaina/Bélgica, el Hospital Universitario de Lund/Suecia, el Hospital Universitario de Tübingen, el Hospital Universitario de la Universidad Ludwig-Maximilian de Múnich, del sistema de información de pacientes Medico y se almacenan en una base de datos. Además, los datos de los sistemas de procesamiento de imágenes e información PACS del Hospital Universitario de Düsseldorf, el Inselspital Berna, el Hospital Universitario de Viena, el Hospital IRCCS San Raffaele Milán, el Hospital Universitario Anser/ERASMUS Róterdam, los Hospitales Civiles de Lyon, el Hospital Universitario de Lovaina, el Hospital Universitario de Lund/Suecia, el Hospital Universitario de Tübingen, el Hospital Herne del Hospital Universitario de la Universidad Ludwig Maximilian de Múnich se almacenan retrospectivamente y anonimizados.
2. Para datos de archivos de pacientes: ¿Los pacientes fueron tratados en su clínica? Sí.
3. ¿Cómo se recopilan los datos? Anonimizados en origen.
4. ¿Cómo se codifican los datos? Mediante una serie ascendente de números.
5. ¿Quién recopila los datos? Dra. Isabelle Bußhoff, Médica Asistente (Clínica de Urología, UKD) Prof. Dr. Jan Philipp Radtke (Clínica de Urología, UKD) Prof. Florian Roghmann (Departamento de Urología, Marien Hospital Herne) Prof. Dr. Georg Thalmann (Departamento de Urología, Inselspital Berna) Prof. Dr. Shahrokh Shariat (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Viena) Prof. Dr. Francesco Montorsi (Departamento de Urología, Hospital IRCCS San Raffaele Milán) Prof. Florian Roghmann (Clínica de Urología, Marien Hospital Herne) Prof. Dr. Chris Bangma (Centro Médico Universitario Anser/ERASMUS Róterdam) Prof. Dr. Alain Ruffion (Clínica de Urología, Hospitales Civiles de Lyon) Prof. Dr. Steven Joniau (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Lovaina) Prof. Dra. Karolien Goffin (Departamento de Medicina Nuclear, Hospital Universitario de Lovaina) Prof. Dr. Christian Stief (Departamento de Urología, Hospital Universitario de la Universidad Ludwig Maximilian de Múnich) Prof. Dr. Steffen Rausch (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Tübingen) Prof. Anders Bjartell (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Lund)
6. ¿Quién anonimiza los datos? Dra. Isabelle Bußhoff, médica asistente (Clínica de Urología) Prof. Dr. Georg Thalmann (Departamento de Urología, Inselspital Berna) Prof. Dr. Shahrokh Shariat (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Viena) Prof. Florian Roghmann (Departamento de Urología, Marien Hospital Herne) Prof. Dr. Francesco Montorsi (Departamento de Urología, Hospital IRCCS San Raffaele Milán) Prof. Dr. Chris Bangma (Centro Médico Universitario Anser/ERASMUS Róterdam) Prof. Dr. Alain Ruffion (Clínica de Urología, Hospitales Civiles de Lyon) Prof. Dr. Steven Joniau (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Lovaina) Prof. Dra. Karolien Goffin (Departamento de Medicina Nuclear, Hospital Universitario de Lovaina) Prof. Dr. Christian Stief (Departamento de Urología, Hospital Universitario de la Universidad Ludwig-Maximilian de Múnich) Prof. Dr. Steffen Rausch (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Tübingen) Prof. Anders Bjartell (Departamento de Urología, Hospital Universitario de Lund)
7. ¿Quién analiza los datos? Dra. Isabelle Bußhoff, Médica Asistente (Clínica de Urología) Prof. Dr. Jan Philipp Radtke Prof. Dr. Frederik L. Giesel Prof. Dr. Lars Schimmöller
8. ¿Quién tiene acceso a la clave de asignación? No hay clave de asignación ya que los datos están anonimizados
9. ¿Dónde se guarda la clave de asignación? No hay clave de asignación ya que los datos están anonimizados
10. ¿Cómo se guarda la clave de asignación? No hay clave de asignación ya que los datos están anonimizados
11. ¿Dónde se almacenan los datos de investigación? Tenga en cuenta que la clave de asignación no debe guardarse/almacenarse en la misma carpeta/directorio que los datos de investigación pseudonimizados. Los datos se almacenan en una base de datos Excel protegida con contraseña en el sistema servidor del Hospital Universitario de Düsseldorf.

Los datos de todos los centros se almacenan en la plataforma de datos PIONEER a través del Programa CASTOR de la Asociación Europea de Urología (EAU) (https://prostatepioneer.eu/big-data-platform/pioneer-data-processing/). Mientras tanto, los solicitantes han adquirido con éxito el almacenamiento de datos en PIONEER y la financiación para esto de la EAU y la Fundación de Investigación de la EAU.

Los modelos de intercambio de datos y el cifrado de datos de la plataforma PIONEER se describen a continuación: PIONEER funciona con dos modelos de acceso a datos: un modelo centralizado y un modelo federado. En el modelo de intercambio de datos centralizado, una copia de los datos e-identificados se transfiere a PIONEER, se convierte y se almacena en un almacén de datos central para fines de investigación.

En el modelo federado, los propietarios de los datos estandarizan sus propios conjuntos de datos y configuran herramientas de análisis dentro de su propio entorno de datos y las ponen a disposición bajo solicitud.

El modelo centralizado incorporará datos convirtiendo registros basados en la población y datos de investigación epidemiológica en un modelo de datos OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) común para permitir el análisis sistemático de diferentes bases de datos observacionales.

Finalmente, la Plataforma de Big Data PIONEER no solo proporcionará acceso a datos sino también herramientas analíticas (ATLAS, R) en una única plataforma de datos innovadora que utiliza dos plataformas de datos existentes, tranSMART y OHDSI, desarrolladas en proyectos IMI anteriores. Dentro de PIONEER, los datos no serán personalmente identificables, es decir, los datos han sido desidentificados para garantizar suficiente anonimato de modo que la persona no pueda ser identificada. Como resultado de este proceso de anonimización, los datos dentro de la plataforma de Big Data de PIONEER no se clasifican como datos personales y, como tales, el uso de los datos cumple con todas las leyes de protección de datos aplicables a nivel de la UE y no cae dentro del alcance del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) sin comprometer la relevancia clínica de los datos. PIONEER logra esto utilizando dos modelos de base de datos: un modelo de base de datos federado y un modelo centralizado. En el modelo de base de datos federado, los datos no abandonan su ubicación original sino que se consultan de forma remota, con PIONEER llevando el análisis a los datos. Esto esencialmente significa que los datos permanecen anónimos para los investigadores que acceden a la base de datos federada. Los datos de una variedad de fuentes se "vinculan" temporalmente de manera efectiva para responder consultas específicas. Los proveedores de datos individuales conservan la propiedad y el control de sus datos y solo permiten consultas en respuesta a solicitudes autorizadas. Este modelo ha sido utilizado con éxito por otros proyectos IMI como EMIF-AD.

En el modelo de base de datos centralizado, los datos se mueven físicamente del proveedor de datos al servidor centralizado de PIONEER. Para lograr esto, PIONEER utiliza dos métodos de anonimización. El primero es la eliminación completa de todos los identificadores directos (como paciente, nombre, número, fotos u otras imágenes que podrían permitir la identificación). El segundo es la "generalización", que aborda los cuasi-identificadores. La "generalización" reemplaza los valores de un atributo particular con valores menos específicos o diluye los atributos de los individuos afectados modificando las escalas o magnitudes respectivas. Si el valor es un valor categórico, puede cambiarse a otro valor categórico que denote un concepto más amplio del valor categórico original. Si el valor es numérico, puede cambiarse a un rango de valores. Por ejemplo, la granularidad de las tasas de nacimiento individuales puede reducirse generalizándolas a un rango de fechas o agrupándolas por mes o año.

Otros atributos numéricos (por ejemplo, edad, salario, peso, altura o la dosis de un medicamento) pueden generalizarse mediante agrupación en bandas.

Al utilizar el modelo de base de datos federado y aplicar el proceso de anonimización de facto a los datos ingresados en la base de datos centralizada, PIONEER no procesa ningún dato personal y, por lo tanto, cumple con la ley de protección de datos y no requiere autorizaciones, consentimientos o aprobaciones especiales en relación con el proyecto (https://prostate-pioneer.eu/big-data-platform/pioneer-data-processing/).

10. Uso de material de imagen y sonido

a. ¿Se analizará material de imagen o sonido retrospectivamente como parte de este estudio? Sí b. Si "Sí": ¿Cómo se lleva a cabo la anonimización aquí? Los datos necesarios para el estudio a partir del material de imagen utilizado se extraen directamente del material de imagen del PACS en forma anonimizada. Por lo tanto, el material de imagen se limita a las imágenes de RMN y PET-TC. La anonimización se realiza automáticamente dentro del software PACS respectivo utilizado en el centro.

11. Utilización de información genética

a. ¿Utiliza el estudio información genética que permita la identificación de una persona? No b. Si "Sí": ¿Han consentido los sujetos/pacientes el uso de sus datos genéticos para fines de investigación? No aplica.

12. Tarifas

a. ¿Cómo se financia el estudio? Las tarifas están financiadas por la Fundación de Investigación de la EAU: EAU Research Foundation, Sr. E.N. van Kleffensstraat 5, 6842 CV Arnhem, Países Bajos. El almacenamiento de datos en PIONEER está financiado por la empresa Exini: EXINI Diagnostics AB, Scheelevägen 27, 223 70 Lund, Suecia.

13. Otra información sobre el estudio No hay más detalles