Diagnose van PD en PD-progressie met behulp van DWI (K23)
Diagnose van de ziekte van Parkinson en voorspelling van progressie met behulp van diffusiegewogen beeldvorming
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Specifiek doel 1a: Vergelijk de uitkomst van een DTI-gebaseerde voorspelling met een gelijktijdige klinische DAT-scan bij 100 proefpersonen met verdenking op parkinsonisme, en bepaal de mate van overeenstemming tussen de twee diagnostische technieken.
Specifiek doel 1b: Vergelijk de voorspellende nauwkeurigheid van een baseline-DTI met een "gouden standaard"-expertdiagnose na 36 maanden follow-up bij 100 proefpersonen die DaTscan kregen voor verdenking op parkinsonisme.
Specifiek doel 2a: Gebruik TBM om het volume en de dwarsdoorsnede te evalueren (gebaseerd op puntsgewijze richting van de vezelbaan) van de fimbria, pallidonigrale banen en subthalamus-nigrale banen bij PD en gezonde controles. Ga na of veranderingen in het volume en kaliber van de witte stof kunnen worden gebruikt om de aanwezigheid van PD te voorspellen op basis van het PPMI-onderzoek. Ten tweede, met behulp van een modelvrije benadering, bepalen welke kenmerken van witte stof op basis van TBM de aanwezigheid van ziekte voorspellen.
Specifiek doel 2b: Gebruik TBM om te bepalen of een verhoogde snelheid van verandering in volume en dwarsdoorsnedekaliber van de fimbria, en hypertrofische pallidonigrale en subthalamus-nigrale tracten geïdentificeerd in doel 2a, geassocieerd zijn met een snellere ziekteprogressie in PD. Ten tweede, met behulp van een modelvrije benadering, bepalen welke kenmerken van de witte stof op basis van TBM een snellere ziekteprogressie voorspellen gedurende het 5-jarige verloop van de PPMI-studie.
Specifiek doel 3a: Vergelijk DTI FA in TD-PD en PIGD-PD in de thalamus en lobule IX van het cerebellum, waarbij proefpersonen uit de PPMI-studie worden bestudeerd. Voorspel signaal in deze regio's zal fenotypische expressie van ziekte voorspellen. Bepaal met behulp van TBM en bootstrapping de relatie tussen de fenotypische expressie van ziekte en de input/output-routes van witte stof van de thalamus en van lobulus IX van het cerebellum.
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Alabama
-
Birmingham, Alabama, Verenigde Staten, 35233
- University of Alabama at Birmingham
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Patiënten van 19 jaar en ouder
- Verwezen voor klinische DaTscan voor mogelijke PD
- Controles uit de PPMI-dataset.
Uitsluitingscriteria:
- Zwangere vrouw
- Deelnemers die niet kunnen deelnemen aan MRI (metalen artefact of andere contra-indicatie(s) voor MRI bij 3T)
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
De ziekte van Parkinson van UAB
MDS-UPDRS, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39, Diffusion Weighted Imaging (DWI) en neurologisch onderzoek.
|
MDS-UPDRS, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39, DTI-beeldvorming (MRI) en neurologisch onderzoek. Expertevaluatie: Record review, PD Medical History en PD Family History Form, de Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39. standaard, volledig, neurologisch onderzoek en MDS-UPDRS |
|
De ziekte van Parkinson uit de PPMI-dataset
Verkrijg retrospectieve en prospectieve geanonimiseerde gegevens uit de dataset van The Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) over proefpersonen met de ziekte van Parkinson (PD) die de volgende kenmerken hebben: binnen 2 jaar na diagnose, positieve DaTscan, en niet (bij aanvang van het onderzoek) op enig PD-gerelateerde medicatie.
|
|
|
Controles van PPMI dataset
Verkrijg retrospectieve en prospectieve geanonimiseerde DTI-beeldvorming en gegevens uit de PPMI-dataset
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
MRI- en DAT-scan: nauwkeurigheid van de diagnose van de ziekte van Parkinson in een klinisch relevante populatie
Tijdsspanne: 3-5 jaar
|
De onderzoekers van het onderzoek zullen meten of MRI, met name diffusiegewogen beeldvorming, het bestaan van de ziekte van Parkinson kan voorspellen.
De onderzoeksonderzoekers zullen beoordelen of de afgeleide MRI-voorspelling overeenkomt met of beter is dan de nauwkeurigheid van DATscan bij het detecteren van de ziekte van Parkinson.
De klinische/radiologische lezing van de DAT-scan zal de diagnose van de DAT-scan bepalen.
De MRI-scandiagnose zal worden afgeleid uit statistische analyse van het volledige 5-dimensionale hersen-DWI-signaal, evenals signalen zoals MRI T1 en rust fMRI-signaal.
Analysemethoden omvatten het gebruik van standaard statistische technieken, de onderzoekers publiceerden nieuwe statistische technieken en technieken zoals Deep Learning en andere kunstmatige intelligentie/leeralgoritmen.
|
3-5 jaar
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Kan MRI het risico op tremor en posturale instabiliteit bij PD in kaart brengen
Tijdsspanne: 3-5 jaar
|
De onderzoeksonderzoekers zullen meten of MRI, met name diffusiegewogen beeldvorming, bij het begin van de ziekte kan voorspellen welke personen met de ziekte van Parkinson het risico lopen significante posturale instabiliteit en loopdisfunctie te ontwikkelen. De voorspelling van de MRI-scan zal worden afgeleid uit statistische analyse van de volledige 5- dimensionaal DWI-signaal van de hersenen, evenals signalen zoals MRI T1 en fMRI-signaal in rust.
Analysemethoden omvatten het gebruik van standaard statistische technieken, de onderzoekers publiceerden nieuwe statistische technieken en technieken zoals Deep Learning en andere kunstmatige intelligentie/leeralgoritmen.
|
3-5 jaar
|
Medewerkers en onderzoekers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Frank Skidmore, MD, University of Alabama at Birmingham
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (WERKELIJK)
Primaire voltooiing (WERKELIJK)
Studie voltooiing (WERKELIJK)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (SCHATTING)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (WERKELIJK)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- K23NS083620 (NIH)
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Beschrijving IPD-plan
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .