Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

MRI en histologische beeldtoewijzingen leren voor de diagnose en prognose van kanker. (Histo-MRI)

8 maart 2021 bijgewerkt door: University College, London

Leren van MRI en histologische beeldtoewijzingen voor de diagnose en prognose van kanker

Multiparametrische magnetische resonantiebeeldvorming (mpMRI) wordt nu veel gebruikt om mannen met een verdenking op prostaatkanker te stratificeren en verdachte regio's voor biopsie te identificeren. Er zijn geavanceerde MRI-technieken ontstaan ​​die deze karakterisering trachten te verbeteren en biopsieresultaten op niet-invasieve wijze kunnen voorspellen voordat mannen een biopsie ondergaan. Voordat deze technieken klinisch worden vertaald, is robuuste histologische en klinische validatie vereist.

Deze studie heeft tot doel geavanceerde MRI-technieken klinisch te valideren in een cohort van mannen die verdacht worden van prostaatkanker. Histologische analyse van mannen die een biopsie ondergaan, +/- prostatectomie zal worden gebruikt voor biologische validatie van VERDICT; Vasculaire en extracellulaire beperkte diffusie voor cytometrie in tumoren en beeldvorming van luminaal water (LWI). Met name prostatectomiespecimens zullen worden verwerkt met behulp van 3D-geprinte patiëntspecifieke mallen om nauwkeurige MRI- en histologische mapping mogelijk te maken.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

300

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar tot 90 jaar (VOLWASSEN, OUDER_ADULT)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Mannelijk

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Cohort van mannen die zich bij ons rekruteringscentrum presenteren met verdenking van prostaatkanker vanwege een verhoogd prostaatspecifiek antigeenniveau of verdacht klinisch onderzoek.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Mannen van 18-90 jaar met een klinisch vermoeden van prostaatkanker
  • Geen contra-indicatie voor MRI

Uitsluitingscriteria

  • Mannen die geen MRI-scan kunnen ondergaan, of bij wie een artefact de kwaliteit van de MRI zou verminderen
  • Mannen die geen geïnformeerde toestemming kunnen geven
  • Eerdere behandeling (prostatectomie, radiotherapie, brachytherapie) van prostaatkanker
  • Lopende hormonale behandeling voor prostaatkanker

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Mannen verdacht van prostaatkanker
Diagnostische toets: VONNIS MRI
Geavanceerd diffusiemodel
Diagnostische toets: Beeldvorming van de luminale index
Geavanceerde T2-mapping

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Diagnostische nauwkeurigheid van VERDICT MRI
Tijdsspanne: 2 jaar
Kwantitatieve beoordeling van VERDICT MRI vermindert valse positieven met 10% in vergelijking met standaard MRI alleen
2 jaar
Diagnostische nauwkeurigheid van Luminal Water Imaging (LWI)
Tijdsspanne: 2 jaar
Kwantitatieve beoordeling van LWI vermindert valse positieven met 10% in vergelijking met standaard MRI alleen
2 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Tijdsspanne
De proporties van echte positieven met indextests zijn hetzelfde als mpMRI.
Tijdsspanne: 2 jaar
2 jaar

Andere uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Machine learning-algoritmen kunnen histologie van MRI voorspellen.
Tijdsspanne: 3 jaar
Aantal correcte voorspellingen van de gleasongraad bij mannen die een biopsie of prostatectomie ondergaan.
3 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

University College, London

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Shonit Punwani, University College, London

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (WERKELIJK)

23 oktober 2020

Primaire voltooiing (VERWACHT)

1 oktober 2022

Studie voltooiing (VERWACHT)

1 oktober 2023

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

2 maart 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

8 maart 2021

Eerst geplaatst (WERKELIJK)

10 maart 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (WERKELIJK)

10 maart 2021

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

8 maart 2021

Laatst geverifieerd

1 maart 2021

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 251440

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

ONBESLIST

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

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 .

Abonneren