STADIAZIONE COMBINATA PSMA-PET/CT E MRI IN PAZIENTI CON CANCRO DELLA PROSTATA A RISCHIO INTERMEDIO E ALTO (COMBINE-P) (COMBINE-P)

Protocollo di studio - COMBINE-P

1. Inserire un titolo di studio significativo che descriva il progetto in questione

   STADIAZIONE COMBINATA CON PSMA-PET/TC E RM IN PAZIENTI CON CANCRO DELLA PROSTATA A RISCHIO INTERMEDIO E ALTO (COMBINE-P) - Un'analisi retrospettiva multicentrica nei Centri di Eccellenza Europei per il Cancro alla Prostata (EPCCE)

2. Nome e titolo dei coordinatori dello studio, laurea/professione, istituto/clinica

Prof. Dr Jan Philipp Radtke, Vice Direttore e Primario, Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Düsseldorf Prof. Dr Peter Albers, Direttore della Clinica, Clinica di Urologia, Ospedale Universitario di Düsseldorf Dr Isabelle Busshoff, Medico Assistente, Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Düsseldorf

2.1 Coordinatori del sito di studio, laurea/professione, istituto/clinica 2.1.1 Germania - Ospedale Universitario di Monaco - Università Ludwig-Maximilian di Monaco Prof. Dr Christian Stief, Professore Ordinario di Urologia e Direttore, Dipartimento di Urologia Dr Thilo Westhofen, Primario, Dipartimento di Urologia 2.1.2 Germania - Ospedale Universitario di Tubinga Prof. Dr Arnulf Stenzl, Professore di Urologia e Direttore, Dipartimento di Urologia Prof. Dr Steffen Rausch, Professore di Urologia, Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Tubinga 2.1.3 Germania - Ospedale Universitario di Bochum Prof. Dr Joachim Nodus, Professore Ordinario di Urologia, Marien Hospital Herne Università della Ruhr-Universität Bochum Prof. Dr Florian Roghmann, Professore di Urologia, Marien Hospital Herne Università della Ruhr-Universität Bochum 2.1.4 Germania - Ospedale Universitario di Düsseldorf Prof. Dr Lars Schimmöller, Istituto di Radiologia Diagnostica e Interventistica Prof. Dr Frederik L. Giesel, Dipartimento di Medicina Nucleare 2.1.5 Regno Unito - Christie Clinic Foundation Trust Manchester Prof. Dr Vijay Sangar, Professore Ordinario di Urologia, Dipartimento di Urologia 2.1.6 Belgio - Ospedale Universitario di Lovanio Prof. Dr Steven Joniau, Professore Ordinario di Urologia, Dipartimento di Urologia Prof. Dr Karolien Goffin, Professore Ordinario di Medicina Nucleare, Dipartimento di Medicina Nucleare 2.1.7 Francia - Ospedale Civils di Lione Prof. Dr Alain Ruffion, Professore Ordinario di Urologia, Dipartimento di Urologia 2.1.8 Svizzera - Ospedale Universitario di Berna Prof. Dr George Thalmann, Professore di Urologia, Dipartimento di Urologia 2.1.9 Italia - Ospedale IRCCS San Raffaele Milano Prof. Dr Francesco Montorsi, Professore Ordinario di Urologia, Dipartimento di Urologia Prof. Dr Alberto Briganti, Professore di Urologia, Dipartimento di Urologia Dr Armando Stabile, Primario, Dipartimento di Urologia 2.1.10 Austria - Ospedale Universitario di Vienna Prof. Dr Shahrokh Shariat, Professore Ordinario di Urologia, Dipartimento di Urologia Dr Pawel Rajwa, Primario, Dipartimento di Urologia 2.1.11 Svezia - Università di Lund, Ospedale Universitario di Skane Prof. Dr Anders Bjartell, Professore di Urologia, Dipartimento di Urologia

3.

a. Si tratta di una domanda iniziale o esiste già un parere etico di un altro CE? Primo parere

4. Fornire un breve riassunto dello studio. Spiegare l'obiettivo dello studio e quali nuove scoperte ci si aspetta

Questa analisi comparativa retrospettiva multicentrica mira a valutare un nuovo metodo di stadiazione per i) il miglioramento della rilevazione delle lesioni indice intraprostatiche, ii) la stadiazione T locale e iii) la stadiazione dei linfonodi (LN) negli uomini con cancro alla prostata clinicamente significativo (csPCa) a rischio intermedio/alto, combinando l'imaging con tomografia a emissione di positroni (PET) dell'antigene prostatico specifico di membrana (PSMA) utilizzando diversi traccianti ((18)F) DCFPyL, Gallio-68, Fluoro-18) e la risonanza magnetica multiparametrica (RM) in pazienti con cancro alla prostata (PCa) che successivamente hanno subito una prostatectomia radicale (RP). Un altro endpoint secondario sarà il valore aggiunto della PSMA-PET/TC negli uomini con RM non significativa. Verranno analizzati uomini a rischio intermedio (PSA > 10 ng/ml fino a 20 ng/ml o punteggio di Gleason 7 o categoria cT 2b) o ad alto rischio (PSA > 20 ng/ml o punteggio di Gleason ≥ 8 o categoria cT 2c) che hanno eseguito PSMA-PET/TC e mpMRI seguita da RP in tre sottogruppi diversi corrispondenti alle modalità i) PSMA-PET/TC con 18-F-DCFPyL (sottogruppo/braccio A), ii) PSMA-PET/TC con Gallio-68 (sottogruppo/braccio B) e PSMA-PET/TC con Fluoro-18 (sottogruppo/braccio C) (1-6). La validazione dell'accuratezza della rilevazione delle lesioni indice intraprostatiche, della stadiazione locale e linfonodale mediante RM e PSMA-PET-TC con diversi traccianti viene effettuata utilizzando i campioni istologici della prostatectomia radicale. Inoltre, la previsione del gruppo di graduazione (GG) della International Society of Urological Pathology (ISUP) all'interno delle lesioni indice intraprostatiche sarà determinata utilizzando il SUV (valore di assorbimento standardizzato) nella PSMA-PET-TC e utilizzando i valori ADC (Coefficiente di Diffusione Apparente della sequenza RM pesata in diffusione) nella RM (7,8). Viene anche analizzata la capacità della PSMA-PET-TC di prevedere la crescita tumorale extraprostatica, cioè che trascende la capsula, rispetto alla RM. Inoltre, viene analizzata la correlazione della localizzazione del tumore (destra vs. sinistra) in relazione ai linfonodi positivi (destra vs. sinistra). Infine, viene determinato il valore aggiunto della PSMA-PET-TC in caso di RM negativa, non sospetta.

Nel complesso, la nostra analisi mira a migliorare l'assistenza ai pazienti analizzando il potenziale della "biopsia digitale" non invasiva in termini di rilevazione delle lesioni e previsione del gruppo di graduazione istologica.

Inoltre, verrà testata una proof-of-concept per la dissezione linfonodale personalizzata basata sulla previsione delle metastasi linfonodali e il risparmio nervoso su misura per il paziente con una previsione accurata dell'estensione extracapsulare, basata sull'imaging preoperatorio combinato PSMA-PET e RM. I risultati di queste due analisi avranno un impatto diretto sulla pratica clinica e sull'ulteriore utilizzo dell'imaging altamente specializzato. Inoltre, questa analisi dei dati multicentrica fornirà al gruppo European Prostate Cancer Center of Excellence (EPCCE) una proof-of-concept per progetti futuri.

5. Indicare quali delle disposizioni e dei principi nella versione applicabile sono rilevanti per il progetto e quindi saranno presi in considerazione e rispettati durante l'implementazione.

a. Codice deontologico per i medici b. Dichiarazione di Helsinki c. GDPR d. Legge federale sulla protezione dei dati e. Legge sulla protezione dei dati del Land NRW f. Legge sulla protezione dei dati sanitari NRW

6. Indicare il periodo esatto a cui si riferisce la raccolta dei dati pianificata (ad esempio "01/2005 - 12/2014" o "01/2007 fino alla data della domanda").

Analisi dei dati retrospettiva multicentrica. Presso l'Ospedale Universitario di Düsseldorf dell'Università Heinrich-Heine di Düsseldorf, l'analisi dei dati retrospettiva coprirà il periodo 04/2021-04/2023. Negli altri centri, l'analisi dei dati retrospettiva coprirà il periodo 01/2016-04/2023.

7. Pianificazione del numero di casi Inserire il numero pianificato di casi (ad esempio n = x pazienti).

Multicentrico n = 600 pazienti. Presso l'Ospedale Universitario di Düsseldorf circa n=60 pazienti.

8. Consenso informato

1. È stato ottenuto il consenso scritto del paziente? No
2. Se "No" Oltre al tempo e ai costi coinvolti nel seguire i pazienti trattati per ottenere il loro "consenso informato", la probabilità di mancato consenso può essere considerata bassa nel complesso. L'analisi retrospettiva dei dati come parte del progetto di ricerca si basa esclusivamente su dati acquisiti nel corso del trattamento medico necessario presso il Dipartimento di Urologia. Non è pianificata una raccolta retrospettiva di dati aggiuntivi. I dati utilizzati sono estratti dai dati archiviati della Clinica di Urologia da dipendenti della Clinica di Urologia vincolati alla riservatezza, con anonimizzazione immediata, in modo che non sia possibile risalire ai singoli pazienti.

L'utilizzo dei dati non ha ulteriori effetti sul trattamento dei pazienti. La valutazione non comporta alcun rischio per la salute o l'assistenza continua del paziente. L'analisi non produce risultati terapeutici rilevanti per il paziente. I pazienti analizzati nell'analisi retrospettiva hanno già acconsentito all'uso dei loro dati raccolti per scopi scientifici come parte dello studio MRProRoutine (numero dello studio: 5910R; ID di registrazione dello studio: 201/0341/1).

c. Ci sono indicazioni che i pazienti (compresi singoli pazienti) si siano opposti all'uso dei loro dati per scopi di ricerca? Non ci sono evidenze per questa eccezione.

9. Gestione dei dati

1. Qual è la fonte dei dati? I dati sono raccolti dalle cartelle cliniche archiviate dei pazienti del Dipartimento di Urologia dell'Ospedale Universitario di Düsseldorf. Come parte dell'analisi dei dati retrospettiva multicentrica, i dati anonimizzati dei pazienti HHU vengono confrontati con quelli dell'Inselspital Berna, dell'Ospedale Universitario di Vienna, dell'Ospedale IRCCS San Raffaele Milano, dell'Ospedale Universitario Anser/Erasmus Rotterdam, dell'Ospedale Civils Lione, dell'Ospedale Universitario di Lovanio/Belgio, dell'Ospedale Universitario di Lund/Svezia, dell'Ospedale Universitario di Tubinga, dell'Ospedale Universitario Ludwig-Maximilian di Monaco, dal sistema informativo pazienti Medico, e memorizzati in un database. Inoltre, i dati dei sistemi di elaborazione e informazione delle immagini PACS dell'Ospedale Universitario di Düsseldorf, dell'Inselspital Berna, dell'Ospedale Universitario di Vienna, dell'Ospedale IRCCS San Raffaele Milano, dell'Ospedale Universitario Anser/Erasmus Rotterdam, dell'Ospedale Civils Lione, dell'Ospedale Universitario di Lovanio, dell'Ospedale Universitario di Lund/Svezia, dell'Ospedale Universitario di Tubinga, dell'Ospedale Herne dell'Ospedale Universitario dell'Università Ludwig Maximilian di Monaco vengono memorizzati retrospettivamente e anonimizzati.
2. Per i dati delle cartelle cliniche: I pazienti sono stati trattati nella vostra clinica? Sì.
3. Come vengono raccolti i dati? Anonimizzati alla fonte.
4. Come vengono codificati i dati? Mediante una serie numerica ascendente.
5. Chi raccoglie i dati? Dr Isabelle Bußhoff, Medico Assistente (Clinica di Urologia, UKD) Prof Dr Jan Philipp Radtke (Clinica di Urologia, UKD) Prof Roghmann Florian (Dipartimento di Urologia, Marien Hospital Herne) Prof Dr Georg Thalmann (Dipartimento di Urologia, Inselspital Berna) Prof Dr Shahrokh Shariat (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Vienna) Prof Dr Francesco Montorsi (Dipartimento di Urologia, Ospedale IRCCS San Raffaele Milano) Prof Florian Roghmann (Clinica di Urologia, Marien Hospital Herne) Prof Dr Chris Bangma (Ospedale Universitario Anser/Erasmus Rotterdam) Prof Dr Alain Ruffion (Clinica di Urologia, Ospedale Civils Lione) Prof Dr Steven Joniau (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Lovanio) Prof Dr Karolien Goffin (Dipartimento di Medicina Nucleare, Ospedale Universitario di Lovanio) Prof Dr Christian Stief (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario dell'Università Ludwig Maximilian di Monaco) Prof Dr Steffen Rausch (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Tubinga) Prof Anders Bjartell (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Lund)
6. Chi anonimizza i dati? Dr Isabelle Bußhoff, medico assistente (Clinica di Urologia) Prof Dr Georg Thalmann (Dipartimento di Urologia, Inselspital Berna) Prof Dr Shahrokh Shariat (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Vienna) Prof Roghmann Florian (Dipartimento di Urologia, Marien Hospital Herne) Prof Dr Francesco Montorsi (Dipartimento di Urologia, Ospedale IRCCS San Raffaele Milano) Prof Dr Chris Bangma (Ospedale Universitario Anser/Erasmus Rotterdam) Prof Dr Alain Ruffion (Clinica di Urologia, Ospedale Civils Lione) Prof Dr Steven Joniau (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Lovanio) Prof Dr Karolien Goffin (Dipartimento di Medicina Nucleare, Ospedale Universitario di Lovanio) Prof Dr Christian Stief (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario Ludwig-Maximilian di Monaco) Prof Dr Steffen Rausch (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Tubinga) Prof Anders Bjartell (Dipartimento di Urologia, Ospedale Universitario di Lund)
7. Chi analizza i dati? Dr Isabelle Bußhoff, Medico Assistente (Clinica di Urologia) Prof Dr Jan Philipp Radtke Prof Dr Frederik L. Giesel Prof Dr Lars Schimmöller
8. Chi ha accesso alla chiave di assegnazione? Non esiste una chiave di allocazione poiché i dati sono anonimizzati
9. Dove è conservata la chiave di allocazione? Non esiste una chiave di allocazione poiché i dati sono anonimizzati
10. Come viene salvata la chiave di assegnazione? Non esiste una chiave di allocazione poiché i dati sono anonimizzati
11. Dove sono memorizzati i dati della ricerca? Si noti che la chiave di allocazione non deve essere conservata/salvata nella stessa cartella/directory dei dati della ricerca pseudonimizzati. I dati sono memorizzati in un database Excel protetto da password sul sistema server dell'Ospedale Universitario di Düsseldorf.

I dati di tutti i centri sono memorizzati nella piattaforma dati PIONEER tramite il programma CASTOR della European Association of Urology (EAU) (https://prostatepioneer.eu/big-data-platform/pioneer-data-processing/). Nel frattempo, i richiedenti hanno acquisito con successo la memorizzazione dei dati in PIONEER e il finanziamento per questo dalla EAU e dalla EAU Research Foundation.

I modelli di scambio dati e la crittografia dei dati della piattaforma PIONEER sono descritti di seguito: PIONEER lavora con due modelli di accesso ai dati - un modello centralizzato e un modello federato. Nel modello di scambio dati centralizzato, una copia dei dati e-identificati viene trasferita a PIONEER, convertita e memorizzata in un data warehouse centrale per scopi di ricerca.

Nel modello federato, i proprietari dei dati standardizzano i propri set di dati e configurano strumenti di analisi all'interno del proprio ambiente dati e li rendono disponibili su richiesta.

Il modello centralizzato incorporerà i dati convertendo i registri basati sulla popolazione e i dati di ricerca epidemiologica in un modello di dati OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) comune per consentire l'analisi sistematica di diversi database osservazionali.

Infine, la Piattaforma Big Data PIONEER non solo fornirà accesso ai dati ma anche strumenti analitici (ATLAS, R) in un'unica piattaforma dati innovativa che utilizza due piattaforme dati esistenti, tranSMART e OHDSI, sviluppate in precedenti progetti IMI. All'interno di PIONEER, i dati non saranno personalmente identificabili, cioè i dati sono stati deidentificati per garantire una sufficiente anonimità in modo che la persona non possa essere identificata. Come risultato di questo processo di anonimizzazione, i dati all'interno della piattaforma Big Data di PIONEER non sono classificati come dati personali e come tale l'uso dei dati rispetta tutte le leggi sulla protezione dei dati applicabili a livello UE e non rientra nell'ambito del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) senza compromettere la rilevanza clinica dei dati. PIONEER raggiunge questo obiettivo utilizzando due modelli di database: un modello di database federato e un modello di database centralizzato. Nel modello di database federato, i dati non lasciano la loro posizione originale ma vengono interrogati a distanza, con PIONEER che porta l'analisi ai dati. Ciò significa essenzialmente che i dati rimangono anonimi per i ricercatori che accedono al database federato. I dati di una varietà di fonti sono effettivamente "collegati" temporaneamente per rispondere a query specifiche. I singoli fornitori di dati mantengono la proprietà e il controllo dei propri dati e consentono solo query in risposta a richieste autorizzate. Questo modello è stato utilizzato con successo da altri progetti IMI come EMIF-AD.

Nel modello di database centralizzato, i dati vengono spostati fisicamente dal fornitore di dati al server centralizzato PIONEER. Per raggiungere questo obiettivo, PIONEER utilizza due metodi di anonimizzazione. Il primo è la rimozione completa di tutti gli identificatori diretti (come paziente, nome, numero, foto o altre immagini che potrebbero consentire l'identificazione). Il secondo è la "generalizzazione", che affronta i quasi-identificatori. La "generalizzazione" sostituisce i valori di un attributo particolare con valori meno specifici o diluisce gli attributi degli individui interessati modificando le rispettive scale o grandezze. Se il valore è un valore categorico, può essere cambiato in un altro valore categorico che denota un concetto più ampio del valore categorico originale. Se il valore è numerico, può essere cambiato in un intervallo di valori. Ad esempio, la granularità dei singoli tassi di nascita può essere ridotta generalizzandoli a un intervallo di date o raggruppandoli per mese o anno.

Altri attributi numerici (ad esempio età, stipendio, peso, altezza o la dose di un farmaco) possono essere generalizzati mediante raggruppamento in bande.

Utilizzando il modello di database federato e applicando il processo di anonimizzazione de facto ai dati inseriti nel database centralizzato, PIONEER non elabora alcun dato personale e quindi rispetta la legge sulla protezione dei dati e non richiede autorizzazioni, consensi o approvazioni speciali in relazione al progetto (https://prostate-pioneer.eu/big-data-platform/pioneer-data-processing/).

10. Utilizzo di materiale visivo e sonoro

a. Verrà analizzato materiale visivo o sonoro retrospettivamente come parte di questo studio? Sì b. Se "Sì": Come viene eseguita l'anonimizzazione qui? I dati necessari per lo studio dal materiale visivo utilizzato sono estratti direttamente dal materiale visivo dal PACS in forma anonimizzata. Il materiale visivo è quindi limitato alle immagini RM e PET-TC. L'anonimizzazione viene eseguita automaticamente all'interno del rispettivo software PACS utilizzato nel centro.

11. Utilizzo delle informazioni genetiche

a. Lo studio utilizza informazioni genetiche che consentono l'identificazione di una persona? No b. Se "Sì": I soggetti/pazienti hanno acconsentito all'uso dei loro dati genetici per scopi di ricerca? Non applicabile.

12. Tasse

a. Come è finanziato lo studio? Le tasse sono finanziate dalla EAU Research Foundation: EAU Research Foundation, Sig. E.N. van Kleffensstraat 5, 6842 CV Arnhem, Paesi Bassi. La memorizzazione dei dati in PIONEER è finanziata dall'azienda Exini: EXINI Diagnostics AB, Scheelevägen 27, 223 70 Lund, Svezia.

13. Altre informazioni sullo studio Nessun ulteriore dettaglio