人工智能分子成像可预测快速眼动睡眠行为障碍患者患帕金森病的风险 (NUK-RBD)
2024年11月7日 更新者：Insel Gruppe AG, University Hospital Bern
该研究旨在系统记录 REM 睡眠行为障碍 (RBD) 的病程，并研究疾病进展的可能临床和影像生物标志物以及帕金森病 (PD)、路易体痴呆 (DLB) 和多系统萎缩 (MSA) 转化风险）。
该研究将使用人工智能来分析影像，并开发一种可靠的方法来预测和分层即将转变为明显的α-突触核蛋白病的患者。
参与者将接受临床评估并进行 2 次影像学检查。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
20
阶段
- 不适用
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。
学习联系方式
- 姓名：Axel Rominger, Prof. Dr. med.
- 电话号码：+41 316322610
- 邮箱：axel.rominger@insel.ch
研究联系人备份
- 姓名：Franziska Strunz, PhD
- 电话号码：+41 316643022
- 邮箱：studies.nuk@insel.ch
学习地点
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Bern、瑞士、3010
- 招聘中
- Inselspital, University Clinic for Nuclear Medicine
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接触：
- Axel Rominger, Prof. Dr. med.
- 电话号码：+41 31 632 26 10
- 邮箱：axel.rominger@insel.ch
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接触：
- Franziska Strunz, PhD
- 电话号码：+41 31 66 4 30 22
- 邮箱：studies.nuk@insel.ch
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 由运动障碍专家根据睡眠障碍国际分类确认的临床 iRBD 诊断
- 书面知情同意书
排除标准：
- PD 或其他神经退行性疾病的已知诊断
- 检查时有明确的帕金森病迹象
- 发作性睡病或 RBD 的其他已知原因
- 中度至重度阻塞性睡眠呼吸暂停
- 神经系统或 MRI 检查异常
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
- 主要用途：诊断
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：NUK-RB 研究
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FDG-PET 扫描将在注射约 80 MBq 18F-FDG 后 30 分钟在西门子 Biograph Vision Quadra PET/CT（西门子，德国）中采集。
采集持续时间为 20 分钟。
PET 图像将使用供应商的飞行时间 (TOF) 点扩散函数 (PSF) 算法重建，并进行随机、散射和衰减校正。
首先使用低剂量CT进行衰减校正。
DaT-Scan 将在 GE Discovery NM/CT 670 Pro™ 中采集。
注射约 110 MBq 123I-FP-CIT 后，将在注射后 4 小时内采集图像。
采集持续时间为 35 分钟。
MRI 检查以排除大脑结构异常。
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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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通过早期生物标志物检测评估深度学习模型预测孤立性快速眼动睡眠行为障碍 (iRBD) 神经退行性转化的准确性
大体时间：从入组到随访期结束预计为48个月
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研究人员旨在评估深度学习模型在识别将发展为神经退行性疾病的 iRBD 患者方面的预测准确性。
主要结果将评估该模型在检测与疾病进展相关的早期成像生物标志物方面的敏感性，目标是实现早期干预并改善长期结果。
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从入组到随访期结束预计为48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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孤立性快速眼动行为障碍 (iRBD) 向神经退行性疾病的每年转换风险的估计与观察的比较
大体时间：从入组到随访期结束预计为48个月
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研究人员的目的是将 iRBD 患者每年 6.3% 的转化为帕金森病或另一种明显的 α-突触核蛋白病的估计风险与研究中观察到的转化率进行比较。
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从入组到随访期结束预计为48个月
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深度学习模型预测孤立性 REM 睡眠行为障碍 (iRBD) 向帕金森病转化的准确性评估
大体时间：从入组到随访期结束预计为48个月
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研究人员旨在评估所应用的深度学习方法的准确性、受试者工作特征曲线和曲线下面积、特异性以及阳性和阴性预测值，预测从 iRBD 转化为帕金森病或其他明显的 α-突触核蛋白病的风险。
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从入组到随访期结束预计为48个月
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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：Kuanggyu Shi, Prof. Dr. ing.、University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine
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)
2024年10月7日
初级完成 (估计的)
2026年8月1日
研究完成 (估计的)
2026年8月1日
研究注册日期
首次提交
2024年10月4日
首先提交符合 QC 标准的
2024年10月4日
首次发布 (实际的)
2024年10月8日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2024年11月8日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年11月7日
最后验证
2024年11月1日
更多信息
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