Radiorapia wewnątrzgałkowa i otrzewna siedliska MRI przewiduj pełną odpowiedź na chemoimmunoterapię neoadjuwantową w raku płaskonabłonkowym jamy ustnej
3 marca 2025 zaktualizowane przez: Zilong Yuan
Tło ： Neoadjuwantowa chemoimmunoterapia (NACI) wykazuje obietnicę w raku płaskonabłonkowym doustnym (OSCC), ale niezawodne nieinwazyjne biomarkery do przewidywania patologicznej pełnej odpowiedzi (PCR) pozostają rzadkie. Radiomics integrując heterogeniczność wewnątrzgałkowinową i otrzewną w MRI z wieloma sekwencjami może oferować nowe informacje na temat oceny odpowiedzi na leczenie.
Metody: Dane 212 pacjentów z OSCC po NACI zostały retrospektywnie zebrane i analizowane. Wśród tych pacjentów 56 (26,4%) osiągnęło PCR po Naci. Osiągnięto wewnątrzgałkowe i otrzewne obrazowanie siedlisk (HI) przy użyciu algorytmu grupowania K-MANS zastosowanych do obrazowania ważonego T1 (T1WI), obrazowania osiowego T2 z tłumieniem tłuszczu (T2WI) i kontrastowego obrazowania T1 z tłuszczą (T1C). Ponadto skonstruowano i porównywano modele hI wewnątrzgałkowe i otrzewne HI i porównano za pomocą krzywej charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC). Przeprowadzono pięciokrotną walidację krzyżową w celu złagodzenia przepełnienia modelu.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Warunki
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
225
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Chiny, 430000
- Hubei Cancer Hospitla
-
-
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
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka prawdopodobieństwa
Badana populacja
W tym badaniu kompleksowo dokonano przeglądu informacji klinicznych pacjentów z OSCC, którzy przeszli NACI w dwóch instytucjach od marca 2020 r. Do grudnia 2023 r.
Opis
Kryteria włączenia: (a) histopatologicznie potwierdzone OSCC przy początkowej diagnozie; (b) brak leczenia przed pierwszym badaniem MRI; (c) otrzymanie NACI; (d) poddano badaniu MRI po Naci; (e) Przeszła interwencję chirurgiczną.
-
Kryteria wykluczenia:- (a) brak danych klinicznych i wyniki patologiczne pooperacyjne; (b) Artefakty obrazu MRI znacznie wpływają na jakość obrazu.
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
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Radiorapia wewnątrzgałkowe i otrzewne MRI przewiduje pełną odpowiedź patologiczną na chemoimmunoterapię neoadjuwantową w raku płaskonabłonkowym jamy ustnej
Ramy czasowe: Od 2024 do 2025
|
Zintegrowane hi wewnątrzgałkowe i otrzewne pochodzące z MRI z wieloSywaniowym MRI oferuje wysoką zdolność predykcyjną dla PCR po NACI u pacjentów z OSCC.
|
Od 2024 do 2025
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Współpracownicy
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021 May;71(3):209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Epub 2021 Feb 4.
- Vaidya P, Bera K, Patil PD, Gupta A, Jain P, Alilou M, Khorrami M, Velcheti V, Madabhushi A. Novel, non-invasive imaging approach to identify patients with advanced non-small cell lung cancer at risk of hyperprogressive disease with immune checkpoint blockade. J Immunother Cancer. 2020 Oct;8(2):e001343. doi: 10.1136/jitc-2020-001343.
- Tunali I, Hall LO, Napel S, Cherezov D, Guvenis A, Gillies RJ, Schabath MB. Stability and reproducibility of computed tomography radiomic features extracted from peritumoral regions of lung cancer lesions. Med Phys. 2019 Nov;46(11):5075-5085. doi: 10.1002/mp.13808. Epub 2019 Sep 23.
- Wang CY, Ginat DT. Preliminary Computed Tomography Radiomics Model for Predicting Pretreatment CD8+ T-Cell Infiltration Status for Primary Head and Neck Squamous Cell Carcinoma. J Comput Assist Tomogr. 2021 Jul-Aug 01;45(4):629-636. doi: 10.1097/RCT.0000000000001149.
- Wang C, Wu F, Wang F, Chong HH, Sun H, Huang P, Xiao Y, Yang C, Zeng M. The Association Between Tumor Radiomic Analysis and Peritumor Habitat-Derived Radiomic Analysis on Gadoxetate Disodium-Enhanced MRI With Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma. J Magn Reson Imaging. 2025 Mar;61(3):1428-1439. doi: 10.1002/jmri.29523. Epub 2024 Jul 12.
- Shang Y, Chen W, Li G, Huang Y, Wang Y, Kui X, Li M, Zheng H, Zhao W, Liu J. Computed Tomography-derived intratumoral and peritumoral radiomics in predicting EGFR mutation in lung adenocarcinoma. Radiol Med. 2023 Dec;128(12):1483-1496. doi: 10.1007/s11547-023-01722-6. Epub 2023 Sep 25.
- Shang Y, Zeng Y, Luo S, Wang Y, Yao J, Li M, Li X, Kui X, Wu H, Fan K, Li ZC, Zheng H, Li G, Liu J, Zhao W. Habitat Imaging With Tumoral and Peritumoral Radiomics for Prediction of Lung Adenocarcinoma Invasiveness on Preoperative Chest CT: A Multicenter Study. AJR Am J Roentgenol. 2024 Oct;223(4):e2431675. doi: 10.2214/AJR.24.31675. Epub 2024 Aug 14.
- Jiang Y, Wang H, Wu J, Chen C, Yuan Q, Huang W, Li T, Xi S, Hu Y, Zhou Z, Xu Y, Li G, Li R. Noninvasive imaging evaluation of tumor immune microenvironment to predict outcomes in gastric cancer. Ann Oncol. 2020 Jun;31(6):760-768. doi: 10.1016/j.annonc.2020.03.295. Epub 2020 Mar 30. Erratum In: Ann Oncol. 2021 Apr;32(4):578. doi: 10.1016/j.annonc.2021.01.064.
- Braman N, Prasanna P, Whitney J, Singh S, Beig N, Etesami M, Bates DDB, Gallagher K, Bloch BN, Vulchi M, Turk P, Bera K, Abraham J, Sikov WM, Somlo G, Harris LN, Gilmore H, Plecha D, Varadan V, Madabhushi A. Association of Peritumoral Radiomics With Tumor Biology and Pathologic Response to Preoperative Targeted Therapy for HER2 (ERBB2)-Positive Breast Cancer. JAMA Netw Open. 2019 Apr 5;2(4):e192561. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.2561.
- Wu J, Cao G, Sun X, Lee J, Rubin DL, Napel S, Kurian AW, Daniel BL, Li R. Intratumoral Spatial Heterogeneity at Perfusion MR Imaging Predicts Recurrence-free Survival in Locally Advanced Breast Cancer Treated with Neoadjuvant Chemotherapy. Radiology. 2018 Jul;288(1):26-35. doi: 10.1148/radiol.2018172462. Epub 2018 May 1.
- Xie C, Yang P, Zhang X, Xu L, Wang X, Li X, Zhang L, Xie R, Yang L, Jing Z, Zhang H, Ding L, Kuang Y, Niu T, Wu S. Sub-region based radiomics analysis for survival prediction in oesophageal tumours treated by definitive concurrent chemoradiotherapy. EBioMedicine. 2019 Jun;44:289-297. doi: 10.1016/j.ebiom.2019.05.023. Epub 2019 May 23.
- Wu J, Gensheimer MF, Zhang N, Guo M, Liang R, Zhang C, Fischbein N, Pollom EL, Beadle B, Le QT, Li R. Tumor Subregion Evolution-Based Imaging Features to Assess Early Response and Predict Prognosis in Oropharyngeal Cancer. J Nucl Med. 2020 Mar;61(3):327-336. doi: 10.2967/jnumed.119.230037. Epub 2019 Aug 16.
- Kim M, Park JE, Yoon SK, Kim N, Kim YH, Kim JH, Kim HS. Vessel size and perfusion-derived vascular habitat refines prediction of treatment failure to bevacizumab in recurrent glioblastomas: validation in a prospective cohort. Eur Radiol. 2023 Jun;33(6):4475-4485. doi: 10.1007/s00330-022-09164-w. Epub 2022 Oct 15.
- Lee DH, Park JE, Kim N, Park SY, Kim YH, Cho YH, Kim JH, Kim HS. Tumor Habitat Analysis Using Longitudinal Physiological MRI to Predict Tumor Recurrence After Stereotactic Radiosurgery for Brain Metastasis. Korean J Radiol. 2023 Mar;24(3):235-246. doi: 10.3348/kjr.2022.0492. Epub 2023 Feb 6.
- Ling X, Alexander GS, Molitoris J, Choi J, Schumaker L, Mehra R, Gaykalova DA, Ren L. Identification of CT-based non-invasive radiomic biomarkers for overall survival prediction in oral cavity squamous cell carcinoma. Sci Rep. 2023 Dec 8;13(1):21774. doi: 10.1038/s41598-023-48048-x.
- Ozturk EMA, Unsal G, Erisir F, Orhan K. Prediction of bone invasion of oral squamous cell carcinoma using a magnetic resonance imaging-based machine learning model. Eur Arch Otorhinolaryngol. 2024 Dec;281(12):6585-6597. doi: 10.1007/s00405-024-08862-z. Epub 2024 Jul 31.
- Ling X, Alexander GS, Molitoris J, Choi J, Schumaker L, Tran P, Mehra R, Gaykalova D, Ren L. Radiomic biomarkers of locoregional recurrence: prognostic insights from oral cavity squamous cell carcinoma preoperative CT scans. Front Oncol. 2024 Apr 23;14:1380599. doi: 10.3389/fonc.2024.1380599. eCollection 2024.
- Hinzpeter R, Mirshahvalad SA, Kulanthaivelu R, Ortega C, Metser U, Liu ZA, Elimova E, Wong RKS, Yeung J, Jang RW, Veit-Haibach P. Prognostic Value of [18F]-FDG PET/CT Radiomics Combined with Sarcopenia Status among Patients with Advanced Gastroesophageal Cancer. Cancers (Basel). 2022 Oct 28;14(21):5314. doi: 10.3390/cancers14215314.
- Tomita H, Yamashiro T, Heianna J, Nakasone T, Kimura Y, Mimura H, Murayama S. Nodal-based radiomics analysis for identifying cervical lymph node metastasis at levels I and II in patients with oral squamous cell carcinoma using contrast-enhanced computed tomography. Eur Radiol. 2021 Oct;31(10):7440-7449. doi: 10.1007/s00330-021-07758-4. Epub 2021 Mar 31.
- Jin N, Qiao B, Zhao M, Li L, Zhu L, Zang X, Gu B, Zhang H. Predicting cervical lymph node metastasis in OSCC based on computed tomography imaging genomics. Cancer Med. 2023 Sep;12(18):19260-19271. doi: 10.1002/cam4.6474. Epub 2023 Aug 27.
- Chen Z, Yu Y, Liu S, Du W, Hu L, Wang C, Li J, Liu J, Zhang W, Peng X. A deep learning and radiomics fusion model based on contrast-enhanced computer tomography improves preoperative identification of cervical lymph node metastasis of oral squamous cell carcinoma. Clin Oral Investig. 2023 Dec 27;28(1):39. doi: 10.1007/s00784-023-05423-2.
- Li W, Li Y, Gao S, Huang N, Kojima I, Kusama T, Ou Y, Iikubo M, Niu X. Integrating lipid metabolite analysis with MRI-based transformer and radiomics for early and late stage prediction of oral squamous cell carcinoma. BMC Cancer. 2024 Jul 3;24(1):795. doi: 10.1186/s12885-024-12533-x.
- Liu H, Zhu C, Wang X, Chen X, Li Z, Xian J. Prediction of pathological complete response in locally advanced head and neck squamous cell carcinoma treated with neoadjuvant chemo-immunotherapy using volumetric multisequence MRI histogram analysis. Neuroradiology. 2024 Jun;66(6):919-929. doi: 10.1007/s00234-024-03339-6. Epub 2024 Mar 20.
- Yuan Y, Ren J, Shi Y, Tao X. MRI-based radiomic signature as predictive marker for patients with head and neck squamous cell carcinoma. Eur J Radiol. 2019 Aug;117:193-198. doi: 10.1016/j.ejrad.2019.06.019. Epub 2019 Jun 25.
- Lin P, Xie W, Li Y, Zhang C, Wu H, Wan H, Gao M, Liang F, Han P, Chen R, Cheng G, Liu X, Fan S, Huang X. Intratumoral and peritumoral radiomics of MRIs predicts pathologic complete response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in patients with head and neck squamous cell carcinoma. J Immunother Cancer. 2024 Nov 5;12(11):e009616. doi: 10.1136/jitc-2024-009616.
- Yoon H, Ha S, Kwon SJ, Park SY, Kim J, O JH, Yoo IR. Prognostic value of tumor metabolic imaging phenotype by FDG PET radiomics in HNSCC. Ann Nucl Med. 2021 Mar;35(3):370-377. doi: 10.1007/s12149-021-01586-8. Epub 2021 Feb 8.
- Alfieri S, Romano R, Bologna M, Calareso G, Corino V, Mirabile A, Ferri A, Bellanti L, Poli T, Marcantoni A, Grosso E, Tarsitano A, Battaglia S, Blengio F, De Martino I, Valerini S, Vecchio S, Richetti A, Deantonio L, Martucci F, Grammatica A, Ravanelli M, Ibrahim T, Caruso D, Locati LD, Orlandi E, Bossi P, Mainardi L, Licitra LF. Prognostic role of pre-treatment magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomic analysis in effectively cured head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) patients. Acta Oncol. 2021 Sep;60(9):1192-1200. doi: 10.1080/0284186X.2021.1924401. Epub 2021 May 26.
- Ou D, Blanchard P, Rosellini S, Levy A, Nguyen F, Leijenaar RTH, Garberis I, Gorphe P, Bidault F, Ferte C, Robert C, Casiraghi O, Scoazec JY, Lambin P, Temam S, Deutsch E, Tao Y. Predictive and prognostic value of CT based radiomics signature in locally advanced head and neck cancers patients treated with concurrent chemoradiotherapy or bioradiotherapy and its added value to Human Papillomavirus status. Oral Oncol. 2017 Aug;71:150-155. doi: 10.1016/j.oraloncology.2017.06.015. Epub 2017 Jun 26.
- Leger S, Zwanenburg A, Leger K, Lohaus F, Linge A, Schreiber A, Kalinauskaite G, Tinhofer I, Guberina N, Guberina M, Balermpas P, von der Grun J, Ganswindt U, Belka C, Peeken JC, Combs SE, Boeke S, Zips D, Richter C, Krause M, Baumann M, Troost EGC, Lock S. Comprehensive Analysis of Tumour Sub-Volumes for Radiomic Risk Modelling in Locally Advanced HNSCC. Cancers (Basel). 2020 Oct 19;12(10):3047. doi: 10.3390/cancers12103047.
- Mes SW, van Velden FHP, Peltenburg B, Peeters CFW, Te Beest DE, van de Wiel MA, Mekke J, Mulder DC, Martens RM, Castelijns JA, Pameijer FA, de Bree R, Boellaard R, Leemans CR, Brakenhoff RH, de Graaf P. Outcome prediction of head and neck squamous cell carcinoma by MRI radiomic signatures. Eur Radiol. 2020 Nov;30(11):6311-6321. doi: 10.1007/s00330-020-06962-y. Epub 2020 Jun 4.
- Keek S, Sanduleanu S, Wesseling F, de Roest R, van den Brekel M, van der Heijden M, Vens C, Giuseppina C, Licitra L, Scheckenbach K, Vergeer M, Leemans CR, Brakenhoff RH, Nauta I, Cavalieri S, Woodruff HC, Poli T, Leijenaar R, Hoebers F, Lambin P. Computed tomography-derived radiomic signature of head and neck squamous cell carcinoma (peri)tumoral tissue for the prediction of locoregional recurrence and distant metastasis after concurrent chemo-radiotherapy. PLoS One. 2020 May 22;15(5):e0232639. doi: 10.1371/journal.pone.0232639. eCollection 2020. Erratum In: PLoS One. 2020 Jul 28;15(7):e0237048. doi: 10.1371/journal.pone.0237048.
- Wang K, Zhou Z, Wang R, Chen L, Zhang Q, Sher D, Wang J. A multi-objective radiomics model for the prediction of locoregional recurrence in head and neck squamous cell cancer. Med Phys. 2020 Oct;47(10):5392-5400. doi: 10.1002/mp.14388. Epub 2020 Aug 5.
- Katsoulakis E, Yu Y, Apte AP, Leeman JE, Katabi N, Morris L, Deasy JO, Chan TA, Lee NY, Riaz N, Hatzoglou V, Oh JH. Radiomic analysis identifies tumor subtypes associated with distinct molecular and microenvironmental factors in head and neck squamous cell carcinoma. Oral Oncol. 2020 Nov;110:104877. doi: 10.1016/j.oraloncology.2020.104877. Epub 2020 Jun 30.
- Wu D, Li Y, Xu P, Fang Q, Cao F, Lin H, Li Y, Su Y, Lu L, Chen L, Li Y, Zhao Z, Hong X, Li G, Tian Y, Sun J, Yan H, Fan Y, Zhang X, Li Z, Liu X. Neoadjuvant chemo-immunotherapy with camrelizumab plus nab-paclitaxel and cisplatin in resectable locally advanced squamous cell carcinoma of the head and neck: a pilot phase II trial. Nat Commun. 2024 Mar 11;15(1):2177. doi: 10.1038/s41467-024-46444-z.
- Gatta G, Botta L, Sanchez MJ, Anderson LA, Pierannunzio D, Licitra L; EUROCARE Working Group:. Prognoses and improvement for head and neck cancers diagnosed in Europe in early 2000s: The EUROCARE-5 population-based study. Eur J Cancer. 2015 Oct;51(15):2130-2143. doi: 10.1016/j.ejca.2015.07.043. Epub 2015 Sep 26.
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)
1 grudnia 2023
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
1 grudnia 2023
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
1 grudnia 2023
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
25 lutego 2025
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
25 lutego 2025
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
25 marca 2025
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
25 marca 2025
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
3 marca 2025
Ostatnia weryfikacja
1 marca 2025
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
- Procesy patologiczne
- Nowotwory według lokalizacji
- Nowotwory
- Atrybuty choroby
- Nowotwory według typu histologicznego
- Nowotwory głowy i szyi
- Nowotwory gruczołowe i nabłonkowe
- Nowotwory, płaskonabłonkowy
- Postęp choroby
- Rak płaskonabłonkowy głowy i szyi
- Pełna odpowiedź patologiczna
- Rak
- Rak, płaskonabłonkowy
Inne numery identyfikacyjne badania
- [2024]KYLL(SO4)
- no. 2025HBCHHHRC006 (Inny numer grantu/finansowania: Yuan Wu)
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 .