Diagnose av PD og PD-progresjon ved bruk av DWI (K23)
Diagnose av Parkinsons sykdom og prediksjon av progresjon ved bruk av diffusjonsvektet bildediagnostikk
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Spesifikt mål 1a: Sammenlign utfallet av en DTI-basert prediksjon med en samtidig klinisk DAT-skanning i 100 forsøkspersoner med mistenkt parkinsonisme, og bestem frekvensen av samsvar mellom de to diagnostiske teknikkene.
Spesifikt mål 1b: Sammenlign prediktiv nøyaktighet av en baseline DTI med en "gullstandard" ekspertdiagnose etter 36 måneders oppfølging hos 100 personer som mottok DaTscan for mistenkt parkinsonisme.
Spesifikt mål 2a: Bruk TBM til å evaluere volum og tverrsnittskaliber (basert på punktvis fibersporretning) av fimbria, pallidonigrale kanaler og subthalamus-nigrale kanaler i PD og friske kontroller. Finn ut om endringer i hvitstoffvolum og kaliber kan brukes til å forutsi tilstedeværelse av PD fra PPMI-studien. Sekundært, ved hjelp av en modellfri tilnærming, bestemme hvilke hvite stoffers egenskaper basert på TBM forutsi tilstedeværelse av sykdom.
Spesifikt mål 2b: Bruk TBM til å bestemme om en økt endringshastighet i volum og tverrsnittskaliber av fimbria, og hypertrofiske pallidonigrale og subthalamiske-nigrale kanaler identifisert i mål 2a, er assosiert med en raskere sykdomsprogresjon i PD. Sekundært, ved å bruke en modellfri tilnærming, bestemme hvilke hvite stoffers egenskaper basert på TBM som forutsier en raskere sykdomsprogresjon i løpet av det 5-årige løpet av PPMI-studien.
Spesifikt mål 3a: Sammenlign DTI FA i TD-PD og PIGD-PD i thalamus og lobule IX i lillehjernen, ved å studere emner fra PPMI-studien. Forutsi signal i disse regionene vil forutsi fenotypisk uttrykk for sykdom. Ved å bruke TBM og bootstrapping, bestemme forholdet mellom fenotypisk uttrykk for sykdom og input/output-veier for hvit substans fra thalamus og fra lobule IX i lillehjernen.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Alabama
-
Birmingham, Alabama, Forente stater, 35233
- University of Alabama at Birmingham
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Kjønn som er kvalifisert for studier
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Pasienter 19 år og eldre
- Henvist til klinisk DaTscan for mulig PD
- Kontroller fra PPMI-datasettet.
Ekskluderingskriterier:
- Gravide kvinner
- Deltakere som ikke kan delta i MR (metallartefakt eller andre kontraindikasjoner mot MR ved 3T)
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Parkinsons sykdom fra UAB
MDS-UPDRS, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39, Diffusion Weighted Imaging (DWI) og nevrologisk undersøkelse.
|
MDS-UPDRS, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39, DTI-avbildning (MRI) og nevrologisk undersøkelse. Ekspertvurdering: Journalgjennomgang, PD Medical History and PD Family History Form, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39. standard, full, nevrologisk undersøkelse og MDS-UPDRS |
|
Parkinsons sykdom fra PPMI datasett
Innhent retrospektive og prospektive avidentifiserte data fra The Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) datasett om Parkinsons sykdom (PD)-personer som har følgende egenskaper: innen 2 år etter diagnose, positiv DaTscan, og ikke (ved studiestart) på noen PD relatert medisin.
|
|
|
Kontroller fra PPMI datasett
Skaff retrospektiv og prospektiv avidentifisert DTI-avbildning og data fra PPMI-datasettet
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
MR- og DAT-skanning: Nøyaktighet av diagnose av Parkinsons sykdom i en klinisk relevant populasjon
Tidsramme: 3-5 år
|
Studiens etterforskere vil måle om MR, spesifikt diffusjonsvektet bildediagnostikk, kan forutsi eksistensen av Parkinsons sykdom.
Studiens etterforskere vil vurdere om den utledede MR-prediksjonen samsvarer med eller overskrider nøyaktigheten til DATscan for å oppdage Parkinsons sykdom.
Den kliniske/radiologiske avlesningen av DAT-skanningen vil avgjøre DAT-skanningsdiagnosen.
MR-skanningsdiagnosen vil bli utledet fra statistisk analyse av det fulle 5-dimensjonale hjernens DWI-signal, samt signaler som MR T1 og hvilende fMRI-signal.
Analysemetoder vil inkludere bruk av standard statistiske teknikker, etterforskerne publiserte nye statistiske teknikker, og teknikker som Deep Learning og andre kunstig intelligens/læringsalgoritmer.
|
3-5 år
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Kan MR profilere risiko for skjelving og postural ustabilitet ved PD
Tidsramme: 3-5 år
|
Studiens etterforskere vil måle om MR, spesifikt diffusjonsvektet avbildning, kan forutsi ved sykdomsdebut hvilke personer med Parkinsons sykdom som er i fare for å utvikle betydelig postural ustabilitet og gangdysfunksjon. MR-skanningsprediksjonen vil bli utledet fra statistisk analyse av hele 5- dimensjonalt hjerne DWI-signal, samt signaler som MR T1 og hvilende fMRI-signal.
Analysemetoder vil inkludere bruk av standard statistiske teknikker, etterforskerne publiserte nye statistiske teknikker, og teknikker som Deep Learning og andre kunstig intelligens/læringsalgoritmer.
|
3-5 år
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Frank Skidmore, MD, University of Alabama at Birmingham
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (FAKTISKE)
Primær fullføring (FAKTISKE)
Studiet fullført (FAKTISKE)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (ANSLAG)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (FAKTISKE)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- K23NS083620 (NIH)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .