Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Sztuczna inteligencja w obrazowaniu molekularnym w celu przewidywania ryzyka choroby Parkinsona u pacjentów z zaburzeniami zachowania podczas snu z szybkimi ruchami gałek ocznych (NUK-RBD)

7 listopada 2024 zaktualizowane przez: Insel Gruppe AG, University Hospital Bern
Celem badania jest systematyczne dokumentowanie przebiegu zaburzeń zachowania podczas snu REM (RBD) oraz zbadanie możliwych biomarkerów klinicznych i obrazowych progresji choroby i ryzyka konwersji do choroby Parkinsona (PD), otępienia z ciałami Lewy’ego (DLB) i zaniku wieloukładowego (MSA). ). W badaniu wykorzystana zostanie sztuczna inteligencja do analizy obrazowania i opracowania niezawodnej metody przewidywania i stratyfikacji pacjentów zbliżających się do konwersji do jawnej a-synukleinopatii. Uczestnicy zostaną poddani ocenie klinicznej i zostaną wykonane 2 procedury obrazowe.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

20

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

  • Szwajcaria
      • Bern, Szwajcaria, 3010
        • Rekrutacyjny
        • Inselspital, University Clinic for Nuclear Medicine
        • Kontakt:
        • Kontakt:

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Opis

Kryteria włączenia:

  1. Potwierdzona kliniczna diagnoza iRBD przez specjalistów zajmujących się zaburzeniami ruchu, zgodnie z Międzynarodową Klasyfikację Zaburzeń Snu
  2. Pisemna świadoma zgoda

Kryteria wykluczenia:

  1. Znana diagnoza choroby Parkinsona lub innej choroby neurodegeneracyjnej
  2. Jednoznaczne oznaki parkinsonizmu w badaniu
  3. Narkolepsja lub inna znana przyczyna RBD
  4. Umiarkowany do ciężkiego obturacyjny bezdech senny
  5. Nieprawidłowe badanie neurologiczne lub MRI

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Diagnostyczny
  • Przydział: Nie dotyczy
  • Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Badanie NUK-RB
Urządzenie: PET/CT z 18-FDG
Skany FDG-PET zostaną wykonane w aparacie Siemens Biograph Vision Quadra PET/CT (Siemens, Niemcy) 30 minut po wstrzyknięciu około 80 MBq 18F-FDG. Czas trwania akwizycji wynosi 20 minut. Obrazy PET zostaną zrekonstruowane przy użyciu algorytmu dostawcy czasu przelotu (TOF) z funkcją rozproszenia punktu (PSF), po korektach dotyczących losowości, rozproszenia i zaniku. Najpierw zostanie przeprowadzona korekcja tłumienia przy użyciu niskodawkowej tomografii komputerowej.
Urządzenie: SPECT: 123 I-FP-CIT (SKAN DANYCH)
Skany DaT zostaną wykonane w urządzeniu GE Discovery NM/CT 670 Pro™. Po wstrzyknięciu około 110 MBq 123I-FP-CIT obrazy zostaną uzyskane w ciągu 4 godzin po wstrzyknięciu. Czas trwania akwizycji wynosi 35 minut.
Urządzenie: MRI
Badanie MRI w celu wykluczenia strukturalnych anomalii mózgu.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Ocena dokładności modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu konwersji neurodegeneracyjnej w izolowanych zaburzeniach zachowania podczas snu REM (iRBD) poprzez wczesną detekcję biomarkerów
Ramy czasowe: Oczekuje się, że od włączenia do badania do zakończenia okresu obserwacji wyniesie 48 miesięcy
Celem badaczy jest ocena dokładności predykcyjnej modelu głębokiego uczenia się w identyfikacji pacjentów z iRBD, u których nastąpi progresja do choroby neurodegeneracyjnej. Głównym wynikiem będzie ocena czułości modelu w wykrywaniu biomarkerów wczesnego obrazowania powiązanych z postępem choroby, co ma umożliwić wcześniejszą interwencję i poprawę wyników długoterminowych.
Oczekuje się, że od włączenia do badania do zakończenia okresu obserwacji wyniesie 48 miesięcy

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Porównanie szacunkowego i obserwowanego rocznego ryzyka konwersji izolowanego zaburzenia zachowania szybkich ruchów gałek ocznych (iRBD) na zaburzenia neurodegeneracyjne
Ramy czasowe: Oczekuje się, że od włączenia do badania do zakończenia okresu obserwacji wyniesie 48 miesięcy
Celem badaczy jest porównanie szacowanego rocznego ryzyka konwersji wynoszącego 6,3% u pacjentów z iRBD na chorobę Parkinsona lub inną jawną alfa-synukleinopatię ze współczynnikami konwersji obserwowanymi w badaniu.
Oczekuje się, że od włączenia do badania do zakończenia okresu obserwacji wyniesie 48 miesięcy
Ocena dokładności modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu konwersji izolowanego zaburzenia zachowania podczas snu REM (iRBD) na chorobę Parkinsona
Ramy czasowe: Oczekuje się, że od włączenia do badania do zakończenia okresu obserwacji wyniesie 48 miesięcy
Celem badaczy jest ocena dokładności, krzywych charakterystycznych działania odbiornika i pola pod krzywą, specyficzności oraz pozytywnych i negatywnych wartości predykcyjnych zastosowanej metody głębokiego uczenia się, przewidywania ryzyka konwersji z iRBD na chorobę Parkinsona lub inną jawną alfa-synukleinopatię.
Oczekuje się, że od włączenia do badania do zakończenia okresu obserwacji wyniesie 48 miesięcy

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Insel Gruppe AG, University Hospital Bern

Śledczy

  • Główny śledczy: Kuanggyu Shi, Prof. Dr. ing., University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

7 października 2024

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 sierpnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 sierpnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

4 października 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

4 października 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

8 października 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)

8 listopada 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

7 listopada 2024

Ostatnia weryfikacja

1 listopada 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2023-00816

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

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 .

Badania kliniczne na Choroba Parkinsona

Badania kliniczne na PET/CT z 18-FDG

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Norway

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj