Estudo de TC e RM no Câncer de Pulmão
Estudo Clínico de TC e RM na Predição de Genes Condutores e Resposta em Pacientes com Câncer de Pulmão
O câncer de pulmão é uma das principais causas de mortes relacionadas ao câncer na China. Apesar dos avanços na terapia sistêmica e na melhora das taxas de não sobrevida para pacientes com câncer de pulmão avançado, a morbidade e a mortalidade permanecem altas.
Recentemente, muitos estudos relataram que pacientes com genes condutores positivos, como EGFR (receptor do fator de crescimento epidérmico, EGFR), ALK (quinase do linfoma anaplásico, ALK), ROS1 (receptor c-ros oncogene 1, ROS1), BRAF (V-raf murine sarcoma viral oncogene homólogo B1, BRAF) e assim por diante têm drogas claramente direcionadas, que trazem benefícios de sobrevivência para os pacientes. No entanto, cerca de metade dos pacientes ainda não possui um alvo genético claro, o que pode ter melhorado a sobrevida devido a taxas de resposta mais altas à radioterapia e outros medicamentos quimioterápicos.
O desenvolvimento de biomarcadores de imagem não invasivos, como CT (tomografia computadorizada, CT) e MRI (ressonância magnética, MRI) pode não apenas avaliar a resposta à terapia, mas também prever a eficácia da terapia medicamentosa e se o gene condutor é positivo ou não , por meio da análise da relação entre dados clínicos e características de imagem para encontrar as características de imagem para a tomada de decisões clínicas e, consequentemente, contribuir para um melhor prognóstico.
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Explorar o valor da TC e da RM usando múltiplas sequências, incluindo T2-TSE-BLADE, mapas T2 StarVIBE e iShim-DWI na avaliação dos genes condutores e previsão da resposta à terapia e OS em pacientes com câncer de pulmão.
Pacientes com câncer de pulmão comprovado por biópsia foram prospectivamente inscritos para exames de imagem em TC e ressonância magnética 3T. O protocolo de ressonância magnética incluiu T2-TSE-BLADE, mapas T2, sequências iShim-DWI e StarVIBE e assim por diante. Os pacientes receberam tratamento de acordo com as diretrizes da NCCN (National Comprehensive Cancer Network). Os recursos de TC e RM foram analisados para encontrar a correlação entre os recursos de imagem pré-tratamento e os genes condutores e a resposta à terapia. O estudo incluirá 400 pacientes. As concordâncias interleitores do estadiamento TN foram analisadas excelentes para TC e RM. A precisão diagnóstica da TC e da RM será calculada separadamente.
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Inscrição
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Zhengzhou, China
- Recrutamento
- Henan Cancer Hospital
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Contato:
- Baoxia He, MD
- Número de telefone: 8637165588007
- E-mail: hnszlyygcp@163.com
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Pacientes consecutivos com câncer de pulmão pré-operatório confirmado patologicamente por endoscopia e dados de imagem pré-operatórios foram incluídos.
- Não há contra-indicações para o exame de ressonância magnética. Sem contra-indicações para contraste iodado.
- Os pacientes participam deste estudo com consentimento informado.
Critério de exclusão:
- Os pacientes não puderam realizar exames de MSCT ou RM ou artefatos afetaram a avaliação.
- Os pacientes são extremamente ansiosos e não cooperam com a cirurgia ou terapia neoadjuvante.
- PacientesOs pacientes se recusam a participar do projeto.
- Outras situações consideradas pelos investigadores não atendem aos critérios de inclusão.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Estudo da relação entre dados clínicos relacionados (gerando genes e resposta) e recursos de imagem (MSCT e MRI) no câncer de pulmão
Prazo: até 2 ano
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Dados revisados retrospectivamente para pacientes diagnosticados com câncer de pulmão.
Todos os pacientes receberam um diagnóstico histopatológico de câncer de pulmão com base em biópsias broncoscópicas, percutâneas guiadas por agulha ou cirúrgicas e foram submetidos a estudos de mutação genética.
Analisou a relação entre dados clínicos relacionados (gerando genes e resposta) e recursos de imagem.
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até 2 ano
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Previsão de MSCT e MRI de prognóstico em câncer de pulmão
Prazo: até 2 ano
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Para construir um modelo, uma rede neural de convolução de profundidade baseada em MSCT e imagens quantitativas de RM multimodais que podem minerar automaticamente a caracterização de imagens-chave, combinadas com recursos de imagem, direcionando genes e prognósticos, podem ajudar ainda mais a melhorar a previsão de resposta e OS de câncer de pulmão tratado com terapia sistemática.
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até 2 ano
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Colaboradores e Investigadores
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Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Shi L, Rong Y, Daly M, Dyer B, Benedict S, Qiu J, Yamamoto T. Cone-beam computed tomography-based delta-radiomics for early response assessment in radiotherapy for locally advanced lung cancer. Phys Med Biol. 2020 Jan 10;65(1):015009. doi: 10.1088/1361-6560/ab3247.
- Lee G, Lee HY, Park H, Schiebler ML, van Beek EJR, Ohno Y, Seo JB, Leung A. Radiomics and its emerging role in lung cancer research, imaging biomarkers and clinical management: State of the art. Eur J Radiol. 2017 Jan;86:297-307. doi: 10.1016/j.ejrad.2016.09.005. Epub 2016 Sep 10.
- Akinci D'Antonoli T, Farchione A, Lenkowicz J, Chiappetta M, Cicchetti G, Martino A, Ottavianelli A, Manfredi R, Margaritora S, Bonomo L, Valentini V, Larici AR. CT Radiomics Signature of Tumor and Peritumoral Lung Parenchyma to Predict Nonsmall Cell Lung Cancer Postsurgical Recurrence Risk. Acad Radiol. 2020 Apr;27(4):497-507. doi: 10.1016/j.acra.2019.05.019. Epub 2019 Jul 6.
- Seki S, Fujisawa Y, Yui M, Kishida Y, Koyama H, Ohyu S, Sugihara N, Yoshikawa T, Ohno Y. Dynamic Contrast-enhanced Area-detector CT vs Dynamic Contrast-enhanced Perfusion MRI vs FDG-PET/CT: Comparison of Utility for Quantitative Therapeutic Outcome Prediction for NSCLC Patients Undergoing Chemoradiotherapy. Magn Reson Med Sci. 2020 Feb 10;19(1):29-39. doi: 10.2463/mrms.mp.2018-0158. Epub 2019 Mar 18.
- Ciliberto M, Kishida Y, Seki S, Yoshikawa T, Ohno Y. Update of MR Imaging for Evaluation of Lung Cancer. Radiol Clin North Am. 2018 May;56(3):437-469. doi: 10.1016/j.rcl.2018.01.005.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Antecipado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- FSK003
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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