Amélioration de la détection des foyers de cancer dans le cancer de la prostate à l'aide de l'IRM/IRM multiparamétrique (GCC 1261)
16 mars 2020 mis à jour par: Department of Radiation Oncology, University of Maryland, Baltimore
Améliorer la détection des foyers de cancer dans le cancer de la prostate à l'aide de l'IRM/IRM multiparamétrique et de l'apprentissage automatique pour mieux gérer la maladie
L'objectif des chercheurs est de développer une procédure non sélective et non invasive pour identifier les tumeurs agressives et identifier simultanément leur emplacement exact chez les patients atteints d'un cancer de la prostate subissant une prostatectomie radicale en combinant des techniques d'IRM multiparamétrique et d'apprentissage automatique.
La combinaison de l'IRM multiparamétrique et de l'apprentissage automatique (validé par histopathologie) peut conduire à une sensibilité et une spécificité accrues des foyers de cancer dans la prostate et aider à isoler les tumeurs agressives des tumeurs indolentes.
Cette sensibilité et spécificité accrues peuvent éventuellement conduire à : a) une réduction du nombre de patients qui subissent un traitement inutile, et b) améliorer les options de traitement actuelles en permettant l'utilisation de thérapies ciblées.
Les chercheurs recruteront 15 patients atteints d'un cancer de la prostate qui doivent actuellement subir une prostatectomie radicale dans l'étude.
Tous les patients obtiendront une étude IRM avancée avant la prostatectomie radicale.
Les examens IRM comprendront a) des images volumétriques haute résolution utilisant l'imagerie pondérée en T1 et T2, b) des images vasculaires utilisant l'imagerie dynamique à contraste amélioré (DCE), c) des images de microstructure biophysique utilisant l'imagerie pondérée en diffusion et d) des images biochimiques utilisant l'IRM. imagerie spectroscopique.
Après une prostatectomie radicale, un pathologiste classera les échantillons de prostatectomie en fonction de la norme de soins (système de notation Gleason).
Des corrélations seront générées entre les paramètres obtenus à partir des scanners et des évaluations cliniques.
Aperçu de l'étude
Statut
Retiré
Les conditions
Type d'étude
Observationnel
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
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Maryland
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Baltimore, Maryland, États-Unis, 21201
- Ummc Msgcc
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Homme
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
les patients atteints de cancer de la prostate qui ont choisi de subir une prostatectomie radicale
La description
Critère d'intégration:
- Tous les patients de sexe masculin qui ont opté pour une prostatectomie radicale
- Les sujets doivent être capables de donner un consentement éclairé.
- Les sujets ne doivent pas être claustrophobes.
Critère d'exclusion:
- Sujets porteurs de stimulateurs cardiaques.
- Sujets porteurs d'implants ou de pompes métalliques ferromagnétiques.
- Toutes les femmes sont exclues de cette étude.
- Sujets atteints de maladie rénale de toute gravité ou sous hémodialyse.
- Sujets allergiques connus aux produits de contraste à base de gadolinium.
- Sujets incapables de rester allongés sur le dos jusqu'à une heure d'affilée.
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cas uniquement
- Perspectives temporelles: Éventuel
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Objectif principal : distinguer les tumeurs de haut grade des tumeurs de bas grade et de la prostate normale
Délai: 16 mois
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Si des techniques d'imagerie RM avancées peuvent être utilisées pour former des techniques d'apprentissage automatique pour distinguer les tumeurs de haut grade des tumeurs de bas grade et de la prostate normale. Les techniques d'apprentissage automatique seront formées en utilisant les données d'histopathologie comme vérité de terrain. Pour ce faire, nous obtiendrons des images volumétriques des différents attributs tissulaires (énumérés ci-dessous) et les comparerons à l'histopathologie :
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16 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Objectif secondaire : test non invasif et quantitatif permettant d'identifier avec précision le grade et l'emplacement de la tumeur.
Délai: 16 mois
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Les techniques avancées d'imagerie par résonance magnétique peuvent être utilisées seules pour classer le grade de la tumeur.
Les ensembles de données collectés seront partitionnés en sous-ensembles qui seront utilisés pour tester les techniques d'apprentissage automatique.
Par exemple : 90 % des données seront utilisées pour la formation et les 10 % restants seront utilisés pour les tests.
Ce processus sera répété sur une combinaison de différents sous-ensembles.
Notre hypothèse est que les méthodes d'apprentissage automatique aideront à analyser les différences entre les tumeurs agressives, les tumeurs indolentes et les tissus normaux.
Nous supposons en outre que cette analyse aidera à synthétiser un "score" basé sur l'imagerie qui peut identifier une tumeur agressive à partir de tumeurs indolentes et de tissus normaux dans de nouveaux cas après la formation.
Nous pensons que l'utilisation de l'IRM multiparamétrique combinée à une technique avancée d'apprentissage automatique peut améliorer la sensibilité et la spécificité de la détection des foyers tumoraux.
Cela se traduira par un test non invasif et quantitatif pour identifier avec précision le grade et l'emplacement de la tumeur.
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16 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Warren D'Souza, PhD, UMD
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude
1 avril 2015
Achèvement primaire (Réel)
1 avril 2015
Achèvement de l'étude (Réel)
1 avril 2015
Dates d'inscription aux études
Première soumission
8 janvier 2013
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
9 janvier 2013
Première publication (Estimation)
11 janvier 2013
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
18 mars 2020
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
16 mars 2020
Dernière vérification
1 mars 2020
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- HP-00054431
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