- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04034667
폐암에서의 CT와 MR 연구
폐암 환자의 구동 유전자 및 반응 예측에 있어 CT와 MR의 임상 연구
폐암은 중국에서 암 관련 사망의 주요 원인 중 하나입니다. 전신 요법의 발전과 진행성 폐암 환자의 비생존율 개선에도 불구하고 이환율과 사망률은 여전히 높습니다.
최근 많은 연구에서 EGFR(epidermal growth factor receptor,EGFR), ALK(anaplastic lymphoma kinase,ALK), ROS1(c-ros oncogene 1 receptor,ROS1), BRAF(V-raf murine 육종 바이러스 종양유전자 동족체 B1, BRAF) 등은 환자에게 생존 이점을 가져다주는 명확한 표적 약물을 가지고 있습니다. 그러나 환자의 약 절반은 여전히 명확한 추진 유전자 표적이 부족하여 방사선 요법 및 기타 화학 요법 약물에 대한 높은 반응률로 인해 생존율이 향상되었을 수 있습니다.
CT(Computed tomography, CT), MRI(Magnetic Resonance Imaging, MRI)와 같은 비침습적 영상 바이오마커의 개발은 치료에 대한 반응을 평가할 뿐만 아니라 약물 치료의 효능과 구동 유전자의 양성 여부를 예측할 수 있습니다. , 임상 관련 데이터와 영상 특징 간의 관계를 분석하여 임상적 판단을 위한 영상 특징을 찾아 결과적으로 예후 개선에 기여합니다.
연구 개요
상세 설명
T2-TSE-BLADE, T2 지도 StarVIBE 및 iShim-DWI를 포함한 여러 시퀀스를 사용하여 CT 및 MR의 가치를 탐구하기 위해 폐암 환자의 구동 유전자 및 치료 및 OS에 대한 반응 예측을 평가합니다.
생검으로 입증된 폐암 환자를 전향적으로 CT 및 3T MRI 스캐너 영상에 등록했습니다. MRI 프로토콜에는 T2-TSE-BLADE, T2 맵, iShim-DWI 및 StarVIBE 시퀀스 등이 포함되었습니다. 환자들은 NCCN(National Comprehensive Cancer Network) 가이드라인에 따라 치료를 받았다. CT와 MRI 소견을 분석하여 치료전 영상 소견과 운전유전자 및 치료 반응과의 상관관계를 알아보았다. 이 연구에는 400명의 환자가 포함될 것입니다. TN 병기의 독자간 일치도는 CT와 MRI에서 우수한 것으로 분석되었다. CT와 MRI의 진단 정확도는 별도로 계산됩니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 장소
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Zhengzhou, 중국
- 모병
- Henan Cancer Hospital
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연락하다:
- Baoxia He, MD
- 전화번호: 8637165588007
- 이메일: hnszlyygcp@163.com
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 수술 전 병리학적으로 폐암이 내시경 및 수술 전 영상 데이터로 확인된 연속 환자가 포함되었습니다.
- MRI 검사에 대한 금기 사항이 없습니다. 요오드화 조영제에 대한 금기사항 없음.
- 환자는 정보에 입각한 동의를 얻어 본 연구에 참여합니다.
제외 기준:
- 환자는 MSCT 또는 MR 스캐닝을 수행할 수 없거나 인공물이 평가에 영향을 미칩니다.
- 환자들은 수술이나 선행 요법에 대해 극도로 불안하고 비협조적입니다.
- 환자환자들은 프로젝트 참여를 거부합니다.
- 조사자가 고려하는 다른 상황은 포함 기준을 충족하지 않습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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폐암에서 임상 관련 데이터(구동 유전자 및 반응)와 영상 특징(MSCT 및 MRI) 간의 관계 연구
기간: 최대 2년
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폐암 진단을 받은 환자에 대한 데이터를 후향적으로 검토했습니다.
모든 환자는 기관지경, 경피 바늘 유도 또는 외과 생검을 기반으로 폐암의 조직병리학적 진단을 받았고 유전자 돌연변이 연구를 받았습니다.
임상 관련 데이터(구동 유전자 및 반응)와 영상 특징 간의 관계를 분석했습니다.
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최대 2년
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MSCT 및 MRI 폐암 예후 예측
기간: 최대 2년
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모델을 구성하기 위해, 이미징 기능, 구동 유전자 및 예후와 결합된 주요 이미지 특성화를 자동으로 마이닝할 수 있는 MSCT 및 다중 모달 MR 정량 이미지를 기반으로 하는 깊이 컨볼루션 신경망은 응답 및 OS의 예측을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 체계적 요법으로 치료되는 폐암 .
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최대 2년
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Shi L, Rong Y, Daly M, Dyer B, Benedict S, Qiu J, Yamamoto T. Cone-beam computed tomography-based delta-radiomics for early response assessment in radiotherapy for locally advanced lung cancer. Phys Med Biol. 2020 Jan 10;65(1):015009. doi: 10.1088/1361-6560/ab3247.
- Lee G, Lee HY, Park H, Schiebler ML, van Beek EJR, Ohno Y, Seo JB, Leung A. Radiomics and its emerging role in lung cancer research, imaging biomarkers and clinical management: State of the art. Eur J Radiol. 2017 Jan;86:297-307. doi: 10.1016/j.ejrad.2016.09.005. Epub 2016 Sep 10.
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- Seki S, Fujisawa Y, Yui M, Kishida Y, Koyama H, Ohyu S, Sugihara N, Yoshikawa T, Ohno Y. Dynamic Contrast-enhanced Area-detector CT vs Dynamic Contrast-enhanced Perfusion MRI vs FDG-PET/CT: Comparison of Utility for Quantitative Therapeutic Outcome Prediction for NSCLC Patients Undergoing Chemoradiotherapy. Magn Reson Med Sci. 2020 Feb 10;19(1):29-39. doi: 10.2463/mrms.mp.2018-0158. Epub 2019 Mar 18.
- Ciliberto M, Kishida Y, Seki S, Yoshikawa T, Ohno Y. Update of MR Imaging for Evaluation of Lung Cancer. Radiol Clin North Am. 2018 May;56(3):437-469. doi: 10.1016/j.rcl.2018.01.005.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
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처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
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