基于治疗前 68Ga-PSMA PET AI 的 177Lu-PSMA 靶向放射性核素治疗剂量预测 (PADL)
靶向放射性核素治疗 (TRT) 是放射肿瘤学的一种当代方法，旨在通过癌症靶向放射性药物提供最大破坏性辐射剂量。 前列腺特异性膜抗原 (PSMA) 的放射性配体已出现，可用于治疗转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC)。然而，可以通过一系列横断面全身 SPECT 扫描来评估正常器官和肿瘤剂量，这些需要大量的成像时间，并且在常规临床实践中通常不可行。
另一种方法是根据 PBPK 和治疗前成像为每位患者生成 3D 时间积分活动 (TIA) 图
研究概览
详细说明
尽管 TRT 取得了早期成功，但人们对治疗剂量和副作用之间权衡不充分的风险提出了担忧。 目前，放射性药物的给药方案是在人群的基础上进行评估的，并且根据先前的研究确定特定患者组的给药活动。 然而，欧洲理事会指令 (2013/59 Euratom) 规定，应根据针对个体患者的最佳放射剂量来规划 TRT 治疗，就像外照射放射治疗 (EBRT) 或近距离放射治疗长期以来的情况一样。 TRT 治疗计划的一个基本要求是在治疗前估计吸收剂量。
通过治疗前成像预先了解治疗剂的生物分布有助于优化肿瘤破坏和健康组织照射之间的权衡。 人们提出了基于生理学的药代动力学 (PBPK) 模型等概念来估计显像剂的时空药代动力学，然后外推到治疗药物。
另一种方法是根据 PBPK 和治疗前成像为每位患者生成 3D 时间积分活动 (TIA) 图。 TIA 提供有关治疗总持续时间内每个体素中发生的衰变次数的信息。 PBPK是基于器官的模型，那么3D TIA的计算提出了治疗前核成像的器官分割问题，这必须是鲁棒的、自动的和准确的。 可以在治疗前使用 3D TIA 和使用蒙特卡罗 (MC) 模拟的患者解剖结构（CT 图像）来估计患者吸收的剂量。 。 该项目将解决两个主要挑战：(a) 核医学中用于 3D TIA 计算的稳健且准确的代谢分割，以及 (b) 基于 MC 和深度学习方法的快速剂量预测。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：VERONIQUE ROCH, MSc
- 电话号码：+33 383154276
- 邮箱：v.roch@chru-nancy.fr
研究联系人备份
- 姓名：CAROLINE BOURSIER, MD
- 电话号码：+33 383154316
- 邮箱：c.boursier@chru-nancy.fr
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 接受至少一剂 177Lu-PSMA 且在“治疗前”评估中作为 IVRT 一部分进行 68Ga-PSMA PET/CT 的患者
排除标准：
- 患者反对使用他们的数据作为这项研究的一部分。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
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 |
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根据预处理的 68Ga-PSMA.PET/CT 图像，评估深度学习方法对 177Lu-PSMA RLT 吸收剂量的预测
大体时间：1个月
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模型剂量预测与参考方法（蒙特卡罗）计算剂量之间的差异
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1个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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使用深度学习方法在 68Ga-PSMA 预处理 PET 图像上自动绘制总肿瘤代谢体积轮廓
大体时间：1个月
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参考轮廓与模型给出的轮廓之间的骰子索引
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1个月
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (估计的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 2024PI020
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
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