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使用 DWI 诊断 PD 和 PD 进展 (K23)

2019年6月18日 更新者:Dr. Frank Michael Skidmore、University of Alabama at Birmingham

使用弥散加权成像诊断帕金森病和预测进展

该项目将评估弥散张量成像 (DTI) 作为辅助方法改进帕金森病 (PD) 早期诊断的效用。 本研究将评估两个人群:1) 接受 DaTscan 的 PD 诊断不确定的个体,以及 2) 具有良好特征的 PD 和健康对照的个体,这些个体来自完全登记的帕金森病进展标记计划 (PPMI) PD 和对照队列。

研究概览

地位

完全的

条件

详细说明

具体目标 1a:将基于 DTI 的预测结果与同期临床 DAT 扫描对 100 名疑似帕金森病患者进行比较,并确定两种诊断技术之间的一致性率。

具体目标 1b:在 100 名接受 DaTscan 疑似帕金森症的受试者中进行 36 个月的随访后,将基线 DTI 的预测准确性与“黄金标准”专家诊断进行比较。

具体目标 2a:使用 TBM 评估 PD 和健康对照中的伞毛、苍白球束和底丘脑黑质束的体积和横截面口径(基于逐点纤维轨迹方向)。 从 PPMI 研究中确定白质体积和口径的变化是否可用于预测 PD 的存在。 其次,使用无模型方法,确定基于 TBM 的哪些白质特征可以预测疾病的存在。

具体目标 2b:使用 TBM 来确定目标 2a 中确定的伞状体积和横截面口径的变化率增加,以及目标 2a 中确定的肥大性苍白层和底丘脑黑质束是否与疾病进展速度更快相关PD。 其次,使用无模型方法,确定基于 TBM 的哪些白质特征预测在 PPMI 研究的 5 年过程中疾病进展速度更快。

具体目标 3a:比较 TD-PD 中的 DTI FA 和小脑的丘脑和小叶 IX 中的 PIGD-PD,研究来自 PPMI 研究的受试者。 这些区域的预测信号将预测疾病的表型表达。 使用 TBM 和 bootstrapping,确定疾病的表型表达与丘脑和小脑小叶 IX 的白质输入/输出通路之间的关系。

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

58

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Alabama
      • Birmingham、Alabama、美国、35233
        • University of Alabama at Birmingham

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

19年 及以上 (成人、OLDER_ADULT)

接受健康志愿者

不

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

100 个使用 DaTscan 的 PD 受试者,以及来自 PPMI 数据集的 210 个(140 个 PD/70 个对照)

描述

纳入标准:

  • 19 岁及以上的患者
  • 对于可能的 PD 转诊进行临床 DaTscan
  • 来自 PPMI 数据集的控件。

排除标准:

  • 孕妇
  • 无法参加 MRI 的参与者(金属伪影或其他 3T MRI 禁忌症)

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
UAB 的帕金森病
MDS-UPDRS、蒙特利尔认知评估、PDQ-39、弥散加权成像 (DWI) 和神经系统检查。

MDS-UPDRS、蒙特利尔认知评估、PDQ-39、DTI 成像 (MRI) 和神经系统检查。

专家评估:记录审查、PD 病史和 PD 家族史表、蒙特利尔认知评估、PDQ-39。 标准、全面、神经系统检查和 MDS-UPDRS

来自 PPMI 数据集的帕金森病
从具有以下特征的帕金森病 (PD) 受试者的帕金森病进展标记倡议 (PPMI) 数据集中获取回顾性和前瞻性去识别数据:诊断后 2 年内,DaTscan 呈阳性,并且(在研究开始时)没有任何PD 相关药物。
来自 PPMI 数据集的控件
从 PPMI 数据集中获取回顾性和前瞻性去识别化 DTI 成像和数据

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
MRI 和 DAT 扫描:在临床相关人群中诊断帕金森病的准确性
大体时间:3-5年
研究人员将测量 MRI,特别是扩散加权成像,是否可以预测帕金森病的存在。 研究人员将评估衍生的 MRI 预测是否匹配或超过 DATscan 在检测帕金森病方面的准确性。 DAT 扫描的临床/放射学读数将确定 DAT 扫描诊断。 MRI 扫描诊断将来自对完整 5 维脑 DWI 信号以及 MRI T1 和静息 fMRI 信号等信号的统计分析。 分析方法将包括使用标准统计技术、研究人员发布的新统计技术以及深度学习和其他人工智能/学习算法等技术。
3-5年

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
MRI 能否描述 PD 震颤和姿势不稳的风险
大体时间:3-5年
研究人员将测量 MRI,特别是扩散加权成像,是否可以在疾病发作时预测哪些帕金森氏病患者有发生显着姿势不稳和步态功能障碍的风险。MRI 扫描预测将来自完整的 5-维脑 DWI 信号,以及 MRI T1 和静息 fMRI 信号等信号。 分析方法将包括使用标准统计技术、研究人员发布的新统计技术以及深度学习和其他人工智能/学习算法等技术。
3-5年

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 首席研究员:Frank Skidmore, MD、University of Alabama at Birmingham

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2014年9月25日

初级完成 (实际的)

2019年4月14日

研究完成 (实际的)

2019年4月14日

研究注册日期

首次提交

2016年4月29日

首先提交符合 QC 标准的

2016年7月18日

首次发布 (估计)

2016年7月19日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2019年6月19日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2019年6月18日

最后验证

2019年6月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

向 NIH 报告进度信息

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