- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT04276025
Czynniki medycyny patologicznej i medycyny nuklearnej dla rokowania w raku płuca (PANU)
Zależność między cechami histopatologicznymi, statusem mutacji, parametrami obrazowania radiomicznego 18F-FDG PET/CT oraz wynikami klinicznymi u pacjentów z wcześniej nieleczonym niedrobnokomórkowym rakiem płuca
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Sekcja 1:tytuł i omówienie Tytuł: Związek między cechami histopatologicznymi, statusem mutacji, parametrami obrazowania radiomicznego 18F-FDG PET/CT oraz wynikami klinicznymi u pacjentów z wcześniej nieleczonym niedrobnokomórkowym rakiem płuca (NDRP).
Omówienie: Obecnie spośród wszystkich nowotworów najszybciej rosnącą zapadalność wykazuje rak płuca, który wykazuje najwyższą zachorowalność. Ze względu na rodzaj komórek nowotworowych rak płuca dzieli się na dwie kategorie: drobnokomórkowy rak płuca (SCLC) i niedrobnokomórkowy rak płuca (NSCLC), do tej ostatniej zalicza się raka płaskonabłonkowego, gruczolakoraka i raka wielkokomórkowego. Metody leczenia różnią się w zależności od stopnia zaawansowania TNM i obejmują głównie resekcję chirurgiczną, terapię ogniskową, radioterapię, chemioterapię oraz immunoterapię. Pomimo ulepszeń w opracowywaniu leków i leczeniu pacjentów z NSCLC, pięcioletnie przeżycia pozostają niedopuszczalnie niskie, ponieważ wielu pacjentów ma zaawansowane stadia choroby w momencie wstępnej diagnozy, z opornością na leczenie iz odległymi przerzutami. Tak więc skutecznym sposobem na poprawę niskiego wskaźnika przeżycia jest zwiększenie odsetka diagnoz we wczesnym stadium, przewidywanie, czy pacjenci odniosą korzyści z terapii oraz określenie prawdopodobieństwa wystąpienia przerzutów odległych. Pozytronowa tomografia emisyjna (PET)/tomografia komputerowa (CT) odgrywa coraz większą rolę kliniczną w leczeniu wielu pacjentów z rakiem, ponieważ wykazuje dodatkową wartość w ocenie stopnia zaawansowania nowotworu, ocenie odpowiedzi, rokowaniu i przewidywaniu odpowiedzi na leczenie.
Obecnie kliniczne wyniki prognostyczne analizy tekstury obrazowania PET/CT uzyskano w wielu różnych nowotworach, takich jak glejaki o wysokim stopniu złośliwości, rak piersi, rak płuc, rak jelita grubego z przerzutami. Większość z tych badań wykazała istotny związek między danymi z obrazowania tekstury PET/CT a wynikami klinicznymi pacjenta. Mówiąc dokładniej, wiele badań NSCLC skorelowało gen nurka z serią parametrów obrazowania radiomicznego PET/CT w celu przewidywania wyników klinicznych pacjentów z NSCLC.
Jednak wyniki są w pewien sposób kontrowersyjne i nie ma standaryzacji dotyczącej obliczania parametrów obrazowania PET/CT poza standaryzowanymi wartościami wychwytu (SUV). Dlatego konieczne są dodatkowe badania.
Histopatologiczne biomarkery raka płuca:
Biomarkery raka płuc, takie jak mutacja genu, krążące komórki nowotworowe (CTC), mają istotny wpływ na przewidywanie rozpoznania patologicznego, podejmowanie decyzji dotyczących skutecznej terapii i dokładną ocenę wyników klinicznych. Dzięki rozpoznaniu i wykorzystaniu tych nowych biomarkerów badacze mogą wybrać optymalne ukierunkowane terapie przeciwnowotworowe i opracować nowe leki przeciwko rakowi płuc.
Biomarkery genów:
Receptor naskórkowego czynnika wzrostu (EGFR) jest receptorem kinazy tyrozynowej należącym do rodziny ERBB, zlokalizowanym na krótkim ramieniu chromosomu 7 w pozycji 125. Zewnątrzkomórkowe wiązanie liganda wyzwala homodimeryzację lub heterodimeryzację receptorów z rodziny ErbB, fosforylację miejsc aktywnych w cytoplazmatycznej kinazie tyrozynowej oraz aktywację wewnątrzkomórkowych szlaków PI3K/AKT/mTOR i RAS/RAF/MAPK. Sygnalizacja EGFR ma kluczowe znaczenie dla rozwoju i homeostazy komórkowej, proliferacji i wzrostu. EGFR i członkowie jego rodziny stali się ważnymi kandydatami do opracowania leków celowanych ze względu na wskaźnik ekspresji wynoszący 50% w NSCLC oraz związek między wskaźnikiem ekspresji a złym rokowaniem.
Protoonkogen B-RAF, onkogen kinazy serynowo-treoninowej (BRAF) znajduje się na długim ramieniu chromosomu 7 w pozycji 344. Bierze udział w szlaku sygnałowym RAS-RAF-MEK-ERK poprzez kodowanie kinazy serynowo-treoninowej. Po aktywacji BRAF wspomaga wzrost, proliferację i przeżycie komórek. BRAF zgłaszano głównie w przypadku gruczolakoraka oraz obecnych lub byłych palaczy. Donoszono, że w NSCLC występuje 1-3% mutacji BRAF i ich rola jako predyktora prognostycznego.
Kinaza chłoniaka anaplastycznego (ALK) jest receptorem tyrozynowym należącym do nadrodziny receptorów insuliny, zlokalizowanym na krótkim ramieniu chromosomu 2 w pozycji 2310. Rearanżację genu ALK opisano w podgrupie nowotworów NSCLC zawierających fuzję ALK i genu 4 (EML4) związanego z mikrotubulami szkarłupni. Białko chimeryczne o konstytutywnej aktywności kinazy, kodowanej przez układ, promuje złośliwy wzrost i proliferację. Fuzję EML4-ALK wykryto w 3,7% do 7% przypadków NSCLC i odgrywa ona rolę w przewidywaniu rokowania.
Protoonkogen ROS 1, receptor kinazy tyrozynowej (ROS1) jest członkiem receptora kinazy tyrozynowej z rodziny receptorów insuliny i znajduje się na długim ramieniu chromosomu 6 w pozycji 224. Obejmuje szlaki sygnałowe, w tym JAK-ATAT3N, RAS/MEK/ERK, PI3K/AKT i tak dalej. Doniesiono, że około 1% do 2% NSCLC ma przegrupowania ROS1. Występuje u młodych, nigdy niepalących kobiet z histologicznym wynikiem gruczolakoraka. Odgrywa rolę w przewidywaniu.
Ostatnio znacznie więcej uwagi wzbudziło ważne odkrycie zwane „immunologicznymi punktami kontrolnymi”, które oznacza zaprogramowaną śmierć 1 (PD-1) i zaprogramowaną śmierć-ligand 1 receptora (PD-L1). PD-1, należący do rodziny CD28, jest kluczowym receptorem immunologicznego punktu kontrolnego wyrażającym się na powierzchni aktywowanych komórek T, B i NK i odgrywa kluczową rolę w ucieczce immunologicznej nowotworu. PD-L1 jest regulowany w górę w różnych typach nowotworów, w tym NSCLC. PD-L1 dostarcza negatywne sygnały kostymulujące i wiąże PD-1 w celu zmniejszenia komórkowych odpowiedzi immunologicznych poprzez indukcję apoptozy lub wyczerpania komórek T. Blokowanie szlaku PD-1/PD-L1 przeciwciałami monoklonalnymi jest obecnie uważane za najbardziej obiecujące podejście, oferujące trwałe działanie i długoterminowe wyniki przeżycia. Badanie Zhang i in. wykazało, że związek między ekspresją PD-L1 a rokowaniem zależy od pochodzenia etnicznego. Ale rola PD-L1 w przewidywaniu całkowitego przeżycia jest inna w badaniach.
Parametry obrazowania radiomiki PET/CT:
Wiele onkologicznych badań obrazowych miało na celu ilościową ocenę 18F-FDG PET i korelację z wynikami klinicznymi. Istnieje podstawowa hipoteza, zgodnie z którą radiomiki parametry metabolizmu glukozy opierają się na istnieniu związku między wyodrębnionymi danymi obrazu metabolicznego a fenotypem i / lub genotypem molekularnym guza. Parametry radiomiczne idealnie mogą określać rokowanie pacjenta i przewidywać wyniki kliniczne pacjenta, dzieląc się na dwa rodzaje parametrów: A) konwencjonalne parametry PET/CT i B) cechy tekstury.
Konwencjonalne parametry PET/CT obejmują różne podstawowe parametry metaboliczne i parametry wolumetryczne, takie jak SUVMAX, SUVMEAN, SUVPEAK, MTV, TLG, które są mniej lub bardziej rutynowo uzyskiwane i wielokrotnie wykorzystywane w raportach klinicznych pacjentów.
Teksturowe cechy PET/CT reprezentują bardziej zaawansowane parametry metaboliczne i obecnie nie są stosowane klinicznie. Uważa się, że wykazują one m.in. przestrzenną niejednorodność nowotworów złośliwych, w tym parametry drugiego rzędu, wysokiego rzędu, takie jak GLCM, GLRLM i GLSZM. Takie zaawansowane teksturalne funkcje PET/CT wydają się działać lepiej niż konwencjonalne parametry PET/CT stosowane do wyjaśniania obrazowania w rutynowej praktyce klinicznej. Jednak do tej pory nie ma zgody co do optymalnych metod segmentacji lub wskaźników ilościowych do wyrażania metabolicznych cech zmiany nowotworowej oraz jakie cechy tekstury PET/CT można wykorzystać do celów diagnostyki klinicznej. Dlatego potrzebne są bardziej wystandaryzowane badania w celu ustalenia optymalnej metody i umożliwienia wykorzystania tych parametrów w rutynowej diagnostyce klinicznej chorych na nowotwory.
Sekcja 2: cel i metoda
Zamiar:
- wybranie tych parametrów obrazowania radiomicznego PET/CT, które są najbardziej niezawodne i powtarzalne po ocenie za pomocą dwóch różnych opublikowanych metod obliczeniowych i walidacji krzyżowej przy użyciu dwóch różnych grup pacjentów (pacjenci z Niemiec i Chin z NSCLC);
- ocena związku między rodzajem mutacji genowych, parametrami PET/CT konwencjonalnymi i teksturalnymi a wynikami klinicznymi u pacjentów z wcześniej nieleczonym NSCLC;
- ocena związku między CTC, konwencjonalnymi i teksturalnymi parametrami PET/CT oraz wynikami klinicznymi u pacjentów z wcześniej nieleczonym NSCLC.
Metoda: Obliczanie parametrów obrazowania radiomicznego PET/CT: przeprowadź obróbkę końcową ocenionych jakościowo, zrekonstruowanych, skorygowanych atenuacją obrazów PET 18F-FDG i uzyskaj konwencjonalne parametry 18F-FDG PET/CT SUVMAX, SUVMEAN, SUVPEAK, TLG, MTV przy użyciu „MM Onkologia” w ramach SIEMENS Syngo.via Oprogramowanie. Uzyskaj teksturalne cechy PET/CT, używając dwóch różnych wcześniej opublikowanych programów, LIFEx i MATLAB script, aby wyodrębnić wszystkie parametry tekstury. Następnie porównaj wyniki parametrów tekstury uzyskane za pomocą dwóch różnych programów i wybierz, które z nich są najbardziej niezawodne i powtarzalne, biorąc pod uwagę różne metody pozyskiwania. Określ, które parametry tekstury wykazują te same zmieniające się trendy, aby usunąć zbędne.
Badacze będą współpracować z dwoma dobrze znanymi oddziałami (medycyny nuklearnej i patologii) specjalizującymi się w onkologii (Peking University Cancer Hospital) wymieniającymi się anonimowymi danymi pacjentów pacjentów z NSCLC, w celu zwiększenia wielkości próby, walidacji krzyżowej danych oraz porównania podobieństw i różnic między pacjentami w odniesieniu do różnych ras i różnych regionów, a także różnych metod analizy obrazowej, aby główne wyniki były bardziej wiarygodne. Po utworzeniu i walidacji tej dwuośrodkowej platformy planuje się rozszerzenie analiz o dodatkowe guzy lite, takie jak czerniak złośliwy itp.
Badacze planują wyodrębnić białka wyrażane przez zmutowane geny z CTC i przeanalizować, które mutacje genów zostały określone. Określenie korelacji między mutacjami genetycznymi zidentyfikowanymi w CTC a mutacjami genów zidentyfikowanymi przez biopsję histopatologiczną.
Część 3: zalety i ograniczenia Zaleta: o ile wiadomo, jest to pierwsze wieloośrodkowe badanie obejmujące niemieckie i chińskie grupy pacjentów z NSCLC przy użyciu tego samego protokołu skanowania na tym samym skanerze PET/CT, badające różne opublikowane programy do wyodrębniania i obliczania Cechy teksturalne 18F-FDG PET/CT, dzięki czemu nasze wyniki są bardziej zrozumiałe i wiarygodne oraz oferują możliwość walidacji krzyżowej naszych analiz.
Ograniczenie: retrospektywny charakter badania, który nie pozwala na wyciągnięcie jednoznacznych wniosków dotyczących doboru parametrów do rutynowych badań klinicznych.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Retrospektywna selekcja obu kohort niemieckich pacjentów z NSCLC z towarzyszącymi wynikami mutacji genowych, wynikami rozliczania CTC i danymi obrazowymi 18F-FDG PET/CT przed operacją guza płuca (obie niemieckie kohorty pacjentów)
- Selekcja retrospektywna chińskich pacjentów z NSCLC z towarzyszącymi wynikami mutacji genów, wynikami rozliczania CTC i danymi obrazowania 18F-FDG PET/CT przed operacją guza płuca (grupa chińskich pacjentów)
Kryteria wyłączenia:
- Pacjenci z NSCLC po chirurgicznej resekcji guza docelowego/pierwotnego przed badaniem 18F-FDG PET/CT.
- Pacjenci z NSCLC z podwyższonym poziomem glukozy we krwi (> 150 mg/dl) bezpośrednio przed wstrzyknięciem 18F-FDG.
- na podstawie badania PET CT brak współistniejących nowotworów złośliwych
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Niemiecka kohorta Bayreuth
Retrospektywna analiza rutynowych badań klinicznych F18-FDG-PET/CT, danych dotyczących patologii molekularnej i wyników klinicznych.
|
Retrospektywna analiza rutynowych badań klinicznych F18-FDG-PET/CT, danych dotyczących patologii molekularnej i wyników klinicznych.
|
|
Niemiecka kohorta Hof
Retrospektywna analiza rutynowych badań klinicznych F18-FDG-PET/CT, danych dotyczących patologii molekularnej i wyników klinicznych.
|
Retrospektywna analiza rutynowych badań klinicznych F18-FDG-PET/CT, danych dotyczących patologii molekularnej i wyników klinicznych.
|
|
Chińska kohorta Pekin
Retrospektywna analiza rutynowych badań klinicznych F18-FDG-PET/CT, danych dotyczących patologii molekularnej i wyników klinicznych.
|
Retrospektywna analiza rutynowych badań klinicznych F18-FDG-PET/CT, danych dotyczących patologii molekularnej i wyników klinicznych.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Przeżycie bez progresji
Ramy czasowe: do ukończenia badania średnio po 3 latach od pierwszego włączenia
|
Czas do progresji (RECIST) na podstawie rutynowego obrazowania klinicznego CT w ujęciu kwartalnym
|
do ukończenia badania średnio po 3 latach od pierwszego włączenia
|
|
Ogólne przetrwanie
Ramy czasowe: do ukończenia badania średnio po 3 latach od pierwszego włączenia
|
Czas do zgonu na podstawie dokumentacji klinicznej
|
do ukończenia badania średnio po 3 latach od pierwszego włączenia
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Sharma SV, Bell DW, Settleman J, Haber DA. Epidermal growth factor receptor mutations in lung cancer. Nat Rev Cancer. 2007 Mar;7(3):169-81. doi: 10.1038/nrc2088.
- Zhu QG, Zhang SM, Ding XX, He B, Zhang HQ. Driver genes in non-small cell lung cancer: Characteristics, detection methods, and targeted therapies. Oncotarget. 2017 Apr 10;8(34):57680-57692. doi: 10.18632/oncotarget.17016. eCollection 2017 Aug 22.
- O'Flaherty L, Wikman H, Pantel K. Biology and clinical significance of circulating tumor cell subpopulations in lung cancer. Transl Lung Cancer Res. 2017 Aug;6(4):431-443. doi: 10.21037/tlcr.2017.07.03.
- Sollini M, Cozzi L, Antunovic L, Chiti A, Kirienko M. PET Radiomics in NSCLC: state of the art and a proposal for harmonization of methodology. Sci Rep. 2017 Mar 23;7(1):358. doi: 10.1038/s41598-017-00426-y.
- Villalobos P, Wistuba II. Lung Cancer Biomarkers. Hematol Oncol Clin North Am. 2017 Feb;31(1):13-29. doi: 10.1016/j.hoc.2016.08.006.
- Khalil FK, Altiok S. Advances in EGFR as a Predictive Marker in Lung Adenocarcinoma. Cancer Control. 2015 Apr;22(2):193-9. doi: 10.1177/107327481502200210.
- Sholl LM. Biomarkers in lung adenocarcinoma: a decade of progress. Arch Pathol Lab Med. 2015 Apr;139(4):469-80. doi: 10.5858/arpa.2014-0128-RA. Epub 2014 Sep 25.
- Cardarella S, Ogino A, Nishino M, Butaney M, Shen J, Lydon C, Yeap BY, Sholl LM, Johnson BE, Janne PA. Clinical, pathologic, and biologic features associated with BRAF mutations in non-small cell lung cancer. Clin Cancer Res. 2013 Aug 15;19(16):4532-40. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-13-0657. Epub 2013 Jul 5.
- Paik PK, Arcila ME, Fara M, Sima CS, Miller VA, Kris MG, Ladanyi M, Riely GJ. Clinical characteristics of patients with lung adenocarcinomas harboring BRAF mutations. J Clin Oncol. 2011 May 20;29(15):2046-51. doi: 10.1200/JCO.2010.33.1280. Epub 2011 Apr 11.
- Zhao Z, Verma V, Zhang M. Anaplastic lymphoma kinase: Role in cancer and therapy perspective. Cancer Biol Ther. 2015;16(12):1691-701. doi: 10.1080/15384047.2015.1095407.
- Fujimoto J, Wistuba II. Current concepts on the molecular pathology of non-small cell lung carcinoma. Semin Diagn Pathol. 2014 Jul;31(4):306-13. doi: 10.1053/j.semdp.2014.06.008. Epub 2014 Jun 12.
- Chatziandreou I, Tsioli P, Sakellariou S, Mourkioti I, Giannopoulou I, Levidou G, Korkolopoulou P, Patsouris E, Saetta AA. Comprehensive Molecular Analysis of NSCLC; Clinicopathological Associations. PLoS One. 2015 Jul 24;10(7):e0133859. doi: 10.1371/journal.pone.0133859. eCollection 2015.
- Yoshida A, Kohno T, Tsuta K, Wakai S, Arai Y, Shimada Y, Asamura H, Furuta K, Shibata T, Tsuda H. ROS1-rearranged lung cancer: a clinicopathologic and molecular study of 15 surgical cases. Am J Surg Pathol. 2013 Apr;37(4):554-62. doi: 10.1097/PAS.0b013e3182758fe6.
- Intlekofer AM, Thompson CB. At the bench: preclinical rationale for CTLA-4 and PD-1 blockade as cancer immunotherapy. J Leukoc Biol. 2013 Jul;94(1):25-39. doi: 10.1189/jlb.1212621. Epub 2013 Apr 26.
- Zou W, Wolchok JD, Chen L. PD-L1 (B7-H1) and PD-1 pathway blockade for cancer therapy: Mechanisms, response biomarkers, and combinations. Sci Transl Med. 2016 Mar 2;8(328):328rv4. doi: 10.1126/scitranslmed.aad7118.
- Ameratunga M, Asadi K, Lin X, Walkiewicz M, Murone C, Knight S, Mitchell P, Boutros P, John T. PD-L1 and Tumor Infiltrating Lymphocytes as Prognostic Markers in Resected NSCLC. PLoS One. 2016 Apr 22;11(4):e0153954. doi: 10.1371/journal.pone.0153954. eCollection 2016.
- Ma W, Gilligan BM, Yuan J, Li T. Current status and perspectives in translational biomarker research for PD-1/PD-L1 immune checkpoint blockade therapy. J Hematol Oncol. 2016 May 27;9(1):47. doi: 10.1186/s13045-016-0277-y.
- Zhang M, Li G, Wang Y, Wang Y, Zhao S, Haihong P, Zhao H, Wang Y. PD-L1 expression in lung cancer and its correlation with driver mutations: a meta-analysis. Sci Rep. 2017 Aug 31;7(1):10255. doi: 10.1038/s41598-017-10925-7.
- Pan ZK, Ye F, Wu X, An HX, Wu JX. Clinicopathological and prognostic significance of programmed cell death ligand1 (PD-L1) expression in patients with non-small cell lung cancer: a meta-analysis. J Thorac Dis. 2015 Mar;7(3):462-70. doi: 10.3978/j.issn.2072-1439.2015.02.13.
- Zhong A, Xing Y, Pan X, Shi M, Xu H. Prognostic value of programmed cell death-ligand 1 expression in patients with non-small-cell lung cancer: evidence from an updated meta-analysis. Onco Targets Ther. 2015 Dec 1;8:3595-601. doi: 10.2147/OTT.S91469. eCollection 2015.
- van Helden EJ, Vacher YJL, van Wieringen WN, van Velden FHP, Verheul HMW, Hoekstra OS, Boellaard R, Menke-van der Houven van Oordt CW. Radiomics analysis of pre-treatment [18F]FDG PET/CT for patients with metastatic colorectal cancer undergoing palliative systemic treatment. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2018 Dec;45(13):2307-2317. doi: 10.1007/s00259-018-4100-6. Epub 2018 Aug 9.
- Cook GJR, Azad G, Owczarczyk K, Siddique M, Goh V. Challenges and Promises of PET Radiomics. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2018 Nov 15;102(4):1083-1089. doi: 10.1016/j.ijrobp.2017.12.268. Epub 2018 Jan 31.
- Chicklore S, Goh V, Siddique M, Roy A, Marsden PK, Cook GJ. Quantifying tumour heterogeneity in 18F-FDG PET/CT imaging by texture analysis. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2013 Jan;40(1):133-40. doi: 10.1007/s00259-012-2247-0. Epub 2012 Oct 13.
- Pyka T, Gempt J, Hiob D, Ringel F, Schlegel J, Bette S, Wester HJ, Meyer B, Forster S. Textural analysis of pre-therapeutic [18F]-FET-PET and its correlation with tumor grade and patient survival in high-grade gliomas. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2016 Jan;43(1):133-141. doi: 10.1007/s00259-015-3140-4. Epub 2015 Jul 29.
- Nioche C, Orlhac F, Boughdad S, Reuze S, Goya-Outi J, Robert C, Pellot-Barakat C, Soussan M, Frouin F, Buvat I. LIFEx: A Freeware for Radiomic Feature Calculation in Multimodality Imaging to Accelerate Advances in the Characterization of Tumor Heterogeneity. Cancer Res. 2018 Aug 15;78(16):4786-4789. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-18-0125. Epub 2018 Jun 29.
- Orlhac F, Soussan M, Maisonobe JA, Garcia CA, Vanderlinden B, Buvat I. Tumor texture analysis in 18F-FDG PET: relationships between texture parameters, histogram indices, standardized uptake values, metabolic volumes, and total lesion glycolysis. J Nucl Med. 2014 Mar;55(3):414-22. doi: 10.2967/jnumed.113.129858. Epub 2014 Feb 18.
- Pyka T, Bundschuh RA, Andratschke N, Mayer B, Specht HM, Papp L, Zsoter N, Essler M. Textural features in pre-treatment [F18]-FDG-PET/CT are correlated with risk of local recurrence and disease-specific survival in early stage NSCLC patients receiving primary stereotactic radiation therapy. Radiat Oncol. 2015 Apr 22;10:100. doi: 10.1186/s13014-015-0407-7.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (RZECZYWISTY)
Zakończenie podstawowe (RZECZYWISTY)
Ukończenie studiów (RZECZYWISTY)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (RZECZYWISTY)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (RZECZYWISTY)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- PANU022020
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .