Studie av CT och MR i lungcancer
Klinisk studie av CT och MR i förutsägelse av drivande gener och respons hos patienter med lungcancer
Lungcancer är en av de främsta orsakerna till cancerrelaterade dödsfall i Kina. Trots framsteg inom systemisk terapi och förbättringar av icke-överlevnad för patienter med avancerad lungcancer, är sjukligheten och dödligheten fortfarande hög.
Nyligen rapporterade många studier att patienter med positiva drivande gener som EGFR (epidermal tillväxtfaktorreceptor, EGFR), ALK (anaplastiskt lymfomkinas, ALK), ROS1 (c-ros onkogen 1-receptor, ROS1), BRAF (V-raf murine) sarkom viral onkogen homolog B1, BRAF) och så vidare har tydligt riktade läkemedel, som ger överlevnadsfördelar för patienterna. Men ungefär hälften av patienterna saknar fortfarande ett tydligt drivande genmål, vilket kan ha förbättrat överlevnaden på grund av högre svarsfrekvens på strålbehandling och andra kemoterapimediciner.
Utveckling av icke-invasiva avbildningsbiomarkörer som CT (datortomografi, CT) och MRI (magnetisk resonanstomografi, MRI) kan inte bara utvärdera svaret på terapin, utan kan också förutsäga effekten av läkemedelsbehandling och om den drivande genen är positiv eller inte , genom att analysera sambandet mellan kliniskt relaterade data och avbildningsegenskaper för att hitta avbildningsegenskaperna för att fatta kliniska beslut, och följaktligen bidra till en förbättrad prognos.
Studieöversikt
Status
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljerad beskrivning
För att utforska värdet av CT och MR med hjälp av flera sekvenser, inklusive T2-TSE-BLADE, kartlägger T2 StarVIBE och iShim-DWI för att utvärdera de drivande generna och förutsäga svar på terapi och OS hos patienter med lungcancer.
Patienter med biopsibeprövad lungcancer registrerades prospektivt för avbildning på CT och en 3T MRI-skanner. MRT-protokollet inkluderade T2-TSE-BLADE, T2-kartor, iShim-DWI och StarVIBE-sekvenser och så vidare. Patienterna fick behandling enligt NCCN (National Comprehensive Cancer Network) riktlinjer. CT- och MRI-funktioner analyserades för att hitta sambandet mellan förbehandlingsavbildningsfunktioner och drivande gener och terapisvar. Studien kommer att omfatta 400 patienter. Inter-reader överenskommelser av TN stadieindelning analyserades utmärkt för CT och MRI. Diagnostisk noggrannhet av CT och MRI kommer att beräknas separat.
Studietyp
Inskrivning (Förväntat)
Kontakter och platser
Studieorter
-
-
-
Zhengzhou, Kina
- Rekrytering
- Henan Cancer Hospital
-
Kontakt:
- Baoxia He, MD
- Telefonnummer: 8637165588007
- E-post: hnszlyygcp@163.com
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
Tar emot friska volontärer
Kön som är behöriga för studier
Testmetod
Studera befolkning
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Konsekutiva patienter med preoperativ patologiskt bekräftad lungcancer genom endoskopi och preoperativ avbildningsdata inkluderades.
- Inga kontraindikationer för MR-undersökning. Inga kontraindikationer för jodhaltig kontrast.
- Patienterna deltar i denna studie med informerat samtycke.
Exklusions kriterier:
- Patienterna kunde inte utföra MSCT eller MR-skanning eller artefakter påverkar utvärderingen.
- Patienterna är extremt oroliga och samarbetsvilliga inför operation eller neoadjuvant terapi.
- Patienter Patienterna vägrar att delta i projektet.
- Andra situationer som utredarna anser uppfyller inte inklusionskriterierna.
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Studie av sambandet mellan kliniskt relaterade data (drivande gener och respons) och avbildningsegenskaper (MSCT och MRI) vid lungcancer
Tidsram: upp till 2 år
|
Retrospektivt granskade data för patienter med diagnosen lungcancer.
Alla patienter hade fått en histopatologisk diagnos av lungcancer baserad på bronkoskopiska, perkutana nålstyrda eller kirurgiska biopsier och hade genomgått genmutationsstudier.
Analyserade sambandet mellan klinisk relaterade data (drivande gener och respons) och avbildningsfunktioner.
|
upp till 2 år
|
|
MSCT och MRI förutsägelse av prognos vid lungcancer
Tidsram: upp till 2 år
|
För att konstruera en modell, kan ett neuralt nätverk med djupfalsning baserat på MSCT och multimodala MR kvantitativa bilder som automatiskt kan bryta karaktärisering av nyckelbilder, kombinerat med avbildningsfunktioner, drivande gener och prognos, ytterligare kunna bidra till att förbättra förutsägelsen av respons och operativsystem för lungcancer behandlad med systematisk terapi.
|
upp till 2 år
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Publikationer och användbara länkar
Allmänna publikationer
- 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.
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Förväntat)
Avslutad studie (Förväntat)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- FSK003
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .