ラジオミクス評価と組み合わせた前立腺のMRIは、腫瘍の浸潤能を決定できますか (MRI-PREDICT)
ラジオミクス評価と組み合わせた前立腺の磁気共鳴イメージングは、腫瘍の浸潤能を決定できますか(MRI-PREDICTできますか)
前立腺がんは、カナダで男性が診断される最も一般的ながんです。 磁気共鳴画像法(MRI)は、前立腺がんを非侵襲的に特定し、その生物学的攻撃性を評価するための貴重なツールになる可能性があります。これは、医師が個々の患者の前立腺がんの治療方法についてより良い決定を下すのに役立ちます.
前立腺癌の検出と特徴付けに MRI が有望であるにもかかわらず、いくつかの制限と課題が認識されています。 これらには、標準化された解釈と前立腺 MRI 検査の報告の欠如が含まれます。
研究者らは、MR 画像からの情報を使用して前立腺がんの進行度を知らせるコンピューター プログラムのコンピューター化された予測ツールを検証および改善することを提案しています。 仮説は、このコンピューター支援アプローチが、画像化された前立腺がんに関する腫瘍生物学情報を予測する際の MRI の再現性と精度を高めるというものです。
調査の概要
詳細な説明
前立腺生検は、前立腺がんをどのように診断し、リスクの低い前立腺がんをどのように監視するかのゴールド スタンダード評価です。 研究者は、前立腺生検の結果を予測するために MRI 特性 (ラジオミクスの特徴またはテクスチャ) を使用する機械学習ベースのアルゴリズムを作成しました。 この分野では、さまざまな患者の MRI スキャン間に非常に多くの微妙な変化があるため、そのような放射線に基づく予測が再現できないという多くの懸念があります。
介入は、MRT の使用と前立腺の 2 番目の MRI (MRI-P) の使用です。
2つの主要な結果が調査されます。 まず、MRI-P ベースのラジオミクス ツール (MRT) と呼ばれる既存のラジオミクス予測モデルは、グレード グループ (GG) を予測し、それをゴールド スタンダードである病理学者のグレード グループ (GG) の評価と比較します。 第 2 に、間隔が短い 2 つの MRI-P 間の予測 GG の安定性が比較されます。
生検で確認された前立腺癌に局在するMRI-Pで検出可能な前立腺結節を有する患者は、登録のためにアプローチされます。 登録されている場合、参加者は、最初の MRI-P の取得に比べて短い時間枠で、後続の MRI-P に参加します。 すべての GG 間で均等に分配できるように、参加者を獲得する試みが行われます。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Beverly A Lieuwen, BSc
- 電話番号:9024735315
- メール:beverly.lieuwen@iwk.nshealth.ca
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Dr. Michael Kucharczyk
- 電話番号:9024736185
研究場所
-
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Nova Scotia
-
Halifax、Nova Scotia、カナダ、B3H1V7
- 募集
- Victoria General Hospital
-
コンタクト:
- Michael J Kucharczyk, MB BCh BAO MPH FRCPC
- 電話番号:9024736185
- メール:michael.kucharczyk@medportal.ca
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コンタクト:
- Beverly Lieuwen
- メール:Beverly.Lieuwen@iwk.nshealth.ca
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
次のように定義された適切な診断用 MRI-P:
- ハリファックス診療所ビルで 3T MRI を実施中
- 研究登録から5週間以内に行われた
- 解剖学的に前立腺癌(PCa)に局在する検出可能な結節が診断用生検標本で特定されている
- 取得した T1+contrast、T2、および減衰拡散係数 (ADC) シリーズの前立腺のアキシャル画像
次のように定義される適切な診断生検:
- -参加者のMRI-P 1の2か月以内に行われた
- 参加者の研究登録から3か月以内に行われた
- PCaの診断を報告する
- 生検の体系的な評価を報告し、少なくとも 12 のコアを評価します
- 少なくともPCaに関与するコアについて報告し、このコアはMRI-P 1で見られる結節に解剖学的に局在する必要があります
除外基準:
- 前立腺の構造に影響を与える過去の前立腺介入
- 生理的テストステロンレベルの変化
- MRI-Pで再現可能な方法で自分の位置を決めることができない
- MRI-P 1 で有意なアーティファクトを生成することが報告されている患者要因
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:診断
- 割り当て:なし
- 介入モデル:単一グループの割り当て
- マスキング:なし(オープンラベル)
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:将来のコホート
新たに前立腺がんと診断され、適格基準を満たす 60 人の患者。
このグループは 2 台の標準 MRI-P を完成させる予定です。
最初の MRI-P は標準治療として取得され、2 回目はこの研究の目的のための追加調査になります。
MRT の有効性は両方の時点で比較され、MRT がその所見において臨床的に十分な安定性を示すかどうか (つまり、MRT は両方の時点で正確で同様の結果を報告するかどうか) を評価します。
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前立腺の各磁気共鳴画像 (MRI-P) での MRI ベースのラジオミクス ツール (MRT) による予測グレード グループ (GG)
MRT は 2 回目の MRI-P で GG を予測しました。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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MRT区分変更
時間枠:ベースライン、8週間
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2 つの短い間隔の MRI 間の参加者の MRT 分類 (5 つの GG グループのそれぞれ) の安定性。
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ベースライン、8週間
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MRT 分類: ベースライン
時間枠:ベースライン
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MRT からの GG 分類の精度。
ゴールド スタンダード - 前立腺生検の結果と比較されます。
2 つの方法の間で一致を示す MRT 分類の割合 (つまり、
Gold Standard および MRT) の GG 分類が報告されます。
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ベースライン
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MRT分類:第8週
時間枠:8週間
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MRT からの GG 分類の精度。
ゴールド スタンダード - 前立腺生検の結果と比較されます。
2 つの方法の間で一致を示す MRT 分類の割合 (つまり、
Gold Standard および MRT) の GG 分類が報告されます。
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8週間
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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新しいラジオミック機能と臨床共変量によるモデルの最適化
時間枠:研究終了時、2年。
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Gwet の一次一致係数。 GG 分類の一致に関して、2 つの時点にわたる一致をテストする McNemar の検定。 クラス内相関係数 (ICC) は、時点 1 および 2 での個々のラジオミック機能の信頼性をテストします。安定性は、ICC ≥0.85 として定義されます。 GG 分類のモデル化には、累積論理リンクを使用した順序ロジスティック回帰が使用されます。 二次分析では、臨床共変量、PIRADS スコア、および排他的に「信頼できる」ラジオミック機能が調査されます。 |
研究終了時、2年。
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Dr. Michael Kucharczyk、Nova Scotia Health Authority
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- 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.
- Chaddad A, Kucharczyk MJ, Niazi T. Multimodal Radiomic Features for the Predicting Gleason Score of Prostate Cancer. Cancers (Basel). 2018 Jul 28;10(8):249. doi: 10.3390/cancers10080249.
- 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.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 1026856
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
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- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ICF
- ANALYTIC_CODE
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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