- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05024162
Può la risonanza magnetica della prostata combinata con una valutazione radiomica determinare la capacità invasiva di un tumore (MRI-PREDICT)
La risonanza magnetica della prostata combinata con una valutazione radiomica può determinare la capacità invasiva di un tumore (può MRI-PREDICT)
Il cancro alla prostata è il cancro più comune diagnosticato negli uomini in Canada. La risonanza magnetica (MRI) può diventare uno strumento prezioso per identificare in modo non invasivo il cancro alla prostata e valutarne l'aggressività biologica, che a sua volta aiuterà i medici a prendere decisioni migliori su come trattare il cancro alla prostata di un singolo paziente.
Nonostante la promessa della risonanza magnetica per rilevare e caratterizzare il cancro alla prostata, ci sono diverse limitazioni e sfide riconosciute. Questi includono la mancanza di interpretazione standardizzata e refertazione degli esami di risonanza magnetica della prostata.
I ricercatori propongono di convalidare e migliorare uno strumento di previsione computerizzata del programma per computer che utilizzerà le informazioni delle immagini RM per dirci quanto sia aggressivo un cancro alla prostata. L'ipotesi è che questo approccio assistito dal computer aumenterà la riproducibilità e l'accuratezza della risonanza magnetica nella previsione delle informazioni sulla biologia del tumore relative al cancro alla prostata ripreso.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Le biopsie della prostata sono la valutazione gold standard di come viene diagnosticato il cancro alla prostata e come vengono sorvegliati i tumori alla prostata a basso rischio. I ricercatori hanno prodotto un algoritmo basato sull'apprendimento automatico che utilizza le caratteristiche della risonanza magnetica (caratteristiche o trame radiomiche) per prevedere i risultati di una biopsia prostatica. Il campo ha numerose preoccupazioni che tali previsioni basate sulla radiomica non saranno riproducibili, in quanto vi sono così tanti sottili cambiamenti tra le scansioni MRI di diversi pazienti.
Gli interventi sono l'uso della MRT e l'uso di una seconda risonanza magnetica della prostata (MRI-P).
Verranno esaminati due esiti primari. In primo luogo, il modello predittivo radiomico esistente, etichettato come Radiomics Tool (MRT) basato su MRI-P, predice il gruppo di grado (GG) e lo confronta con il gold standard, la valutazione del patologo del gruppo di grado (GG). In secondo luogo, verrà confrontata la stabilità del GG previsto tra due MRI-P a breve distanza.
I pazienti con un nodulo prostatico rilevabile su MRI-P che si localizza in un cancro alla prostata confermato da biopsia verranno contattati per l'arruolamento. Se iscritti, i partecipanti parteciperanno per un successivo MRI-P in un breve lasso di tempo relativo all'acquisizione del primo MRI-P. Si cercherà di ottenere partecipanti che consentano una distribuzione uniforme tra tutti i GG.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Beverly A Lieuwen, BSc
- Numero di telefono: 9024735315
- Email: beverly.lieuwen@iwk.nshealth.ca
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Dr. Michael Kucharczyk
- Numero di telefono: 9024736185
Luoghi di studio
-
-
Nova Scotia
-
Halifax, Nova Scotia, Canada, B3H1V7
- Reclutamento
- Victoria General Hospital
-
Contatto:
- Michael J Kucharczyk, MB BCh BAO MPH FRCPC
- Numero di telefono: 9024736185
- Email: michael.kucharczyk@medportal.ca
-
Contatto:
- Beverly Lieuwen
- Email: Beverly.Lieuwen@iwk.nshealth.ca
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
Un'appropriata risonanza magnetica diagnostica, definita come:
- Viene eseguito su 3T MRI presso l'Halifax Infirmary Building
- Avvenuto entro 5 settimane dall'iscrizione allo studio
- Avere un nodulo rilevabile che si localizza anatomicamente al cancro alla prostata (PCa) identificato nel campione bioptico diagnostico
- Immagini assiali acquisite della serie T1+contrasto, T2 e coefficiente di diffusione attenuato (ADC) della prostata
Una biopsia diagnostica appropriata, definita come:
- Avvenuto entro 2 mesi dalla MRI-P del partecipante 1
- Avvenuto entro 3 mesi dall'iscrizione allo studio del partecipante
- Segnala la diagnosi di PCa
- Segnala una valutazione sistematica della biopsia, valutando almeno 12 carote
- Rapporti almeno sul nucleo coinvolto con PCa e questo nucleo deve localizzarsi anatomicamente in un nodulo visto su MRI-P 1
Criteri di esclusione:
- Pregressi interventi prostatici che influenzerebbero la struttura della prostata
- Alterazioni dei livelli fisiologici di testosterone
- Incapacità di posizionarsi in modo riproducibile per una risonanza magnetica
- I fattori del paziente riportati producono artefatti significativi su MRI-P 1
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Sperimentale: Coorte potenziale
Sessanta pazienti con una nuova diagnosi di cancro alla prostata che soddisfano i criteri di ammissibilità.
Il gruppo avrà completato due MRI-P standard.
La prima MRI-P verrà acquisita come standard di cura e la seconda costituirà un'indagine aggiuntiva ai fini di questo studio.
L'efficacia della MRT sarà confrontata in entrambi i punti temporali, valutando se la MRT dimostra stabilità clinicamente sufficiente nei suoi risultati (vale a dire, la MRT riporta un risultato accurato e simile in entrambi i punti temporali).
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Predicted Grade Group (GG) dallo strumento radiomico basato su MRI (MRT) ad ogni risonanza magnetica della prostata (MRI-P)
GG previsto da MRT alla seconda MRI-P.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Modifica della classificazione MRT
Lasso di tempo: Basale, 8 settimane
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Stabilità della classificazione MRT dei partecipanti (ciascuno dei cinque gruppi GG) tra due risonanze magnetiche poco distanziate.
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Basale, 8 settimane
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Classificazione MRT: linea di base
Lasso di tempo: Linea di base
|
L'accuratezza della classificazione GG dall'MRT.
Verrà confrontato con il Gold Standard - i risultati della biopsia prostatica.
La percentuale di classificazioni MRT che mostrano concordanza tra i due metodi (ad es.
Gold Standard e MRT) in termini di classificazione GG.
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Linea di base
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Classificazione MRT: settimana 8
Lasso di tempo: 8 settimane
|
L'accuratezza della classificazione GG dall'MRT.
Verrà confrontato con il Gold Standard - i risultati della biopsia prostatica.
La percentuale di classificazioni MRT che mostrano concordanza tra i due metodi (ad es.
Gold Standard e MRT) in termini di classificazione GG.
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8 settimane
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Ottimizzazione del modello con nuove caratteristiche radiomiche e covariate cliniche
Lasso di tempo: Al termine degli studi, 2 anni.
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Coefficiente di concordanza del primo ordine di Gwet; Il test di McNemar per testare l'accordo tra i due punti temporali, per quanto riguarda l'accordo di classificazione GG. Il coefficiente di correlazione intra-classe (ICC) servirà a testare l'affidabilità delle singole caratteristiche radiomiche ai punti temporali 1 e 2. La stabilità sarà definita come un ICC ≥0,85. La regressione logistica ordinale con un collegamento logico cumulativo verrà utilizzata per modellare la classificazione GG. Le covariate cliniche, i punteggi PIRADS e le caratteristiche radiomiche esclusivamente "affidabili" saranno esplorate in analisi secondarie. |
Al termine degli studi, 2 anni.
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Dr. Michael Kucharczyk, Nova Scotia Health Authority
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Weinreb JC, Barentsz JO, Choyke PL, Cornud F, Haider MA, Macura KJ, Margolis D, Schnall MD, Shtern F, Tempany CM, Thoeny HC, Verma S. PI-RADS Prostate Imaging - Reporting and Data System: 2015, Version 2. Eur Urol. 2016 Jan;69(1):16-40. doi: 10.1016/j.eururo.2015.08.052. Epub 2015 Oct 1.
- Epstein JI, Egevad L, Amin MB, Delahunt B, Srigley JR, Humphrey PA; Grading Committee. The 2014 International Society of Urological Pathology (ISUP) Consensus Conference on Gleason Grading of Prostatic Carcinoma: Definition of Grading Patterns and Proposal for a New Grading System. Am J Surg Pathol. 2016 Feb;40(2):244-52. doi: 10.1097/PAS.0000000000000530.
- Westphalen AC, McCulloch CE, Anaokar JM, Arora S, Barashi NS, Barentsz JO, Bathala TK, Bittencourt LK, Booker MT, Braxton VG, Carroll PR, Casalino DD, Chang SD, Coakley FV, Dhatt R, Eberhardt SC, Foster BR, Froemming AT, Futterer JJ, Ganeshan DM, Gertner MR, Mankowski Gettle L, Ghai S, Gupta RT, Hahn ME, Houshyar R, Kim C, Kim CK, Lall C, Margolis DJA, McRae SE, Oto A, Parsons RB, Patel NU, Pinto PA, Polascik TJ, Spilseth B, Starcevich JB, Tammisetti VS, Taneja SS, Turkbey B, Verma S, Ward JF, Warlick CA, Weinberger AR, Yu J, Zagoria RJ, Rosenkrantz AB. Variability of the Positive Predictive Value of PI-RADS for Prostate MRI across 26 Centers: Experience of the Society of Abdominal Radiology Prostate Cancer Disease-focused Panel. Radiology. 2020 Jul;296(1):76-84. doi: 10.1148/radiol.2020190646. Epub 2020 Apr 21.
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- T JMC, Arif M, Niessen WJ, Schoots IG, Veenland JF. Automated Classification of Significant Prostate Cancer on MRI: A Systematic Review on the Performance of Machine Learning Applications. Cancers (Basel). 2020 Jun 17;12(6):1606. doi: 10.3390/cancers12061606.
- Schwier M, van Griethuysen J, Vangel MG, Pieper S, Peled S, Tempany C, Aerts HJWL, Kikinis R, Fennessy FM, Fedorov A. Repeatability of Multiparametric Prostate MRI Radiomics Features. Sci Rep. 2019 Jul 1;9(1):9441. doi: 10.1038/s41598-019-45766-z.
- Lu H, Parra NA, Qi J, Gage K, Li Q, Fan S, Feuerlein S, Pow-Sang J, Gillies R, Choi JW, Balagurunathan Y. Repeatability of Quantitative Imaging Features in Prostate Magnetic Resonance Imaging. Front Oncol. 2020 May 7;10:551. doi: 10.3389/fonc.2020.00551. eCollection 2020.
- Merisaari H, Taimen P, Shiradkar R, Ettala O, Pesola M, Saunavaara J, Bostrom PJ, Madabhushi A, Aronen HJ, Jambor I. Repeatability of radiomics and machine learning for DWI: Short-term repeatability study of 112 patients with prostate cancer. Magn Reson Med. 2020 Jun;83(6):2293-2309. doi: 10.1002/mrm.28058. Epub 2019 Nov 8.
- Woznicki P, Westhoff N, Huber T, Riffel P, Froelich MF, Gresser E, von Hardenberg J, Muhlberg A, Michel MS, Schoenberg SO, Norenberg D. Multiparametric MRI for Prostate Cancer Characterization: Combined Use of Radiomics Model with PI-RADS and Clinical Parameters. Cancers (Basel). 2020 Jul 2;12(7):1767. doi: 10.3390/cancers12071767.
- Gwet KL. Computing inter-rater reliability and its variance in the presence of high agreement. Br J Math Stat Psychol. 2008 May;61(Pt 1):29-48. doi: 10.1348/000711006X126600.
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 1026856
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Periodo di condivisione IPD
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- STUDIO_PROTOCOLLO
- LINFA
- ICF
- CODICE_ANALITICO
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