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

MRI-functionele beeldvormingskenmerken en vetkwantificering van CT-vetvrije nierneoplasmata: relaties met histologische classificaties en moleculaire markers

18 maart 2026 bijgewerkt door: Li-Jen Wang, Chang Gung Memorial Hospital
De kennis van de histologische diagnose en het subtype ervan, namelijk een nierparenchymale tumor, is belangrijk om te bepalen of de keuze voor een specifiek regime van chemotherapie, doeltherapie en immunotherapie geschikt en effectief zou kunnen zijn voor de behandeling van deze tumor. Computertomografie (CT) wordt beschouwd als een uitstekende beeldvormingsmethode voor het detecteren van intratumoraal vet, en de meeste renale angiomyolipomen (AML) zouden dus met zekerheid kunnen worden gediagnosticeerd op computertomografie door intratumoraal vet aan te tonen. Als een nierparenchymale tumor echter geen detecteerbaar vet in de tumor heeft op computertomografie, is er een lange lijst met diagnoses, waaronder goedaardige neoplasmata zoals angiomyolipoom met minimaal vet, oncocytoom, metanefrisch adenoom, enz., epitheloïde angiomyolipoom (eAML) kwaadaardig potentieel , kwaadaardige neoplasmata zoals niercelcarcinoom (RCC), sarcoom, kwaadaardige eAML, enz. Bovendien zijn er drie soorten geneesmiddelen tegen kanker (antiangiogenetisch geneesmiddel, zoogdierdoelwit van rapamycineremmers, immuunmodulatoren) en of het geneesmiddel tegen kanker effectief is, hangt voornamelijk af van de subtypes van RCC's. Niettemin kon computertomografie geen betrouwbaar onderscheid maken tussen histologische soorten nierparenchymale massa's, behalve nier-AML's met overvloedig vet. Daarom is bij patiënten zonder vastgestelde diagnose via beeldvormend onderzoek doorgaans een verdere biopsie van de niertumor vereist om de histologische diagnose en het subtype te valideren. Deze studie is dus van plan om 60 patiënten in te schrijven met nierparenchymmassa's die geen intratumoraal vet vertonen op computertomografie. Alle ingeschreven patiënten zullen multiparametrische en vetdetectie magnetische resonantie beeldvorming (MRI) ondergaan.

Studie Overzicht

Toestand

Actief, niet wervend

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Multiparametrische MRI omvat niet alleen conventionele T1-gewogen en T2-gewogen beelden, maar ook diffusiegewogen beelden en dynamisch contrastversterkte beelden. Vetdetectie-MRI omvat beelden met onderdrukt vet door frequentieselectie, uit-fase-beelden (vergeleken met in-fase-beelden) en vetkwantificeringspulssequenties voor het bepalen van de aan- of afwezigheid van intra-tumoraal vet en het meten van de vethoeveelheid. We zullen MRI-kenmerken van de nierparenchymale tumoren van de patiënten registreren. Als de patiënten na MRI-onderzoek verdere biopsie ondergaan voor het vaststellen van histologische diagnoses en subtypes, zullen de specimens van de niertumor verkregen uit een biopsie verder worden geanalyseerd door middel van immunohistochemische kleuring (IHC), kwantitatieve real-time polymerasekettingreactie (qPCR) en western blot. het verkrijgen van de geïnformeerde toestemming van de patiënt. De MRI-kenmerken van de nierparenchymale tumoren van de patiënten zullen vervolgens worden gecorreleerd met histologisch onderzoek, IHC, qPCR en Western blot-onderzoeken van de tumoren. Vervolgens zullen we univariate en multivariate analyses gebruiken om te bepalen of MRI-kenmerken nuttig zijn als surrogaten voor beeldvorming voor het voorspellen van biomarkers als histologische diagnose, subtypes, IHC, qPCR en Western blot-resultaten.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

44

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

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

Studie Locaties

  • Taiwan
    • Taiwan
      • Taoyuan District, Taiwan, Taiwan, 333
        • Li-Jen Wang

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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  1. Leeftijd ≥ 20 jaar oud
  2. Heb nierparenchymale massa's zonder detecteerbaar intra-tumoraal vet op computertomografie (CT)
  3. Normale nierfunctie (d.w.z.: geschatte glomerulaire filtratiesnelheid ≧ 60 ml/min/1,73 m2)
  4. Geen allergiegeschiedenis van jodiumhoudend contrastmiddel

Uitsluitingscriteria:

  1. Zwangere of zogende vrouw
  2. Intrekking van geïnformeerde toestemming
  3. Degenen die geen MRI hebben voltooid
  4. Degenen die geen niertumorbiopsie hebben ontvangen

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

  • Primair doel: Ander
  • Toewijzing: NVT
  • Interventioneel model: Opdracht voor een enkele groep
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Experimenteel: multiparametrische en vetdetectie magnetische resonantie beeldvorming (MRI)
het detecteren van de kleine hoeveelheid vet met behulp van vetdetecterende pulssequenties op MRI
Diagnostische toets: multiparametrische en vetdetectie magnetische resonantie beeldvorming (MRI)
Differentiëren van nier-AML's met minimaal vet en RCC's

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Beoordeling van MR-kenmerken - T2WI
Tijdsspanne: 3 jaar
T2-gewogen beelden (T2WI)
3 jaar
Beoordeling van MR-kenmerken - ADC
Tijdsspanne: 3 jaar
Schijnbare diffusiecoëfficiënt (ADC)
3 jaar
Beoordeling van MR-kenmerken - IVIM
Tijdsspanne: 3 jaar
Intravoxel incoherente beweging (IVIM)
3 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Immunohistochemie (IHC) statine-mTOR
Tijdsspanne: 3 jaar
De IHC-kleuringen voor eiwitreacties van totale mTOR worden geanalyseerd met behulp van elektronische bestanden verkregen van Aperio Digital pathology slide Scanner.
3 jaar
Immunohistochemie (IHC) statine-Phospho-mTOR
Tijdsspanne: 3 jaar
De IHC-kleuringen voor eiwitreacties van Phospho-mTOR (pmTOR) worden geanalyseerd met behulp van elektronische bestanden verkregen van Aperio Digital pathology slide Scanner.
3 jaar
Immunohistochemie (IHC) statine-Rheb
Tijdsspanne: 3 jaar
De IHC-kleuringen voor eiwitreacties van Rheb worden geanalyseerd met behulp van elektronische bestanden verkregen van Aperio Digital pathology slide Scanner.
3 jaar
Immunohistochemie (IHC) statine-S6K
Tijdsspanne: 3 jaar
De IHC-kleuringen voor eiwitreacties van S6K worden geanalyseerd met behulp van elektronische bestanden verkregen van Aperio Digital pathology slide Scanner.
3 jaar
Immunohistochemie (IHC) statine-pS6K
Tijdsspanne: 3 jaar
De IHC-kleuringen voor eiwitreacties van pS6K worden geanalyseerd met behulp van elektronische bestanden verkregen van Aperio Digital pathology slide Scanner.
3 jaar
Kwantitatieve realtime polymerasekettingreactie (qPCR)
Tijdsspanne: 3 jaar

We extraheren RNA uit tumorcellen met behulp van RNeasy Mini Kit (Qiagen), volgens het protocol van de fabrikant, en omgekeerde transcriptie van RNA in cDNA wordt gedaan met behulp van PrimeScript TM RT-reagenskit (Takara Bio Inc.), gevolgd door amplificatie door polymerasekettingreactie ( PCR) met behulp van de SYBR Green SuperMix (BioRad, Hercules, CA).

De kwantitatieve real-time PCR (qPCR)-test inclusief primersequenties van de PI3K/AKT/mTOR-pathway-genen, waaronder fosfatase en tensine-homoloog (PTEN), mTOR, ribosomaal eiwit S6-kinase B1 (S6K1), Ras Homolog, MTORC1-binding (RHEB) en genen voor eukaryotische translatie-initiatiefactor 4E-bindend eiwit 1 (4EBP1) worden geanalyseerd.
3 jaar

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Chang Gung Memorial Hospital

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Li-Jen Wang, M.D., M.P.H., Chang Gung Memorial Hospital

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)

11 februari 2019

Primaire voltooiing (Geschat)

31 december 2026

Studie voltooiing (Geschat)

31 december 2026

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

6 november 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

9 november 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

13 november 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

20 maart 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

18 maart 2026

Laatst geverifieerd

1 maart 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 201802271A3

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

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

NEE

Beschrijving IPD-plan

Plan om individuele deelnemersgegevens te maken

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