Vorhersage der Reaktion auf PD-1-Checkpoint-Blockade mithilfe von Deep-Learning-Analyse von Bildgebung und klinischen Daten (Onc AI)
Die Immuntherapie hat die Krebsbehandlung mit Checkpoint-Inhibitoren der PD-1-Klasse – Pembrolizumab und Nivolumab – grundlegend verändert und ein dauerhaftes Ansprechen bei metastasierenden Tumoren im Stadium IV wie nicht-kleinzelligem Lungenkrebs und Melanom gezeigt. Trotz dieser zahlreichen Erfolge weisen PD-1/PD-L1-Checkpoint-Blockade-Therapien eine Reihe von Mängeln auf.
Viele Ansätze zur Vorhersage des Ansprechens auf eine PD-1/PD-L1-Checkpoint-Therapie wurden mit begrenztem Erfolg untersucht. Jüngste Bemühungen zur Erforschung des Nutzens quantitativer bildgebender Biomarker zur Vorhersage des Ansprechens auf eine PD-[L]1-Immuntherapie haben sich als vielversprechend erwiesen. Der Zweck dieser retrospektiven multizentrischen Studie ist die Entwicklung eines Multi-Omic-Klassifikators zur Vorhersage des Ansprechens auf eine PD-1/PD-L1-Checkpoint-Blockade bei mutationsnegativem (EGFR, ALK und ROS1) NSCLC
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Jüngste Phase-III-Studien haben die Wirksamkeit von Atezolizumab (PD-L1) bei metastasiertem dreifach negativem Brustkrebs [3] und kleinzelligem Lungenkrebs gezeigt, während sich der Behandlungsstandard für nicht-kleinzelligen Lungenkrebs im Stadium III mit positiven Ergebnissen geändert hat der PACIFIC-Phase-III-Studie, in der Durvalumab (PD-L1), das nach einer Radiochemotherapie verabreicht wurde, eine signifikante Verlängerung des Gesamtüberlebens zeigte.
Niedrige Ansprechraten, im Allgemeinen im Bereich von 15 % bis 20 % bei den meisten Krankheiten, wenn es als Einzelwirkstoff verwendet wird, hohe Therapiekosten weltweit (150.000 USD oder mehr pro Jahr in den USA) und schwerwiegende immunvermittelte unerwünschte Ereignisse, insbesondere bei PD-1 /PD-L1-Inhibitoren werden mit den CTLA-4-Inhibitoren (Ipilimumab) kombiniert. Unvorhersehbare und niedrige Ansprechraten der Patienten in Verbindung mit hohen Medikamentenkosten und schwerwiegenden Toxizitäten können Gesundheitssysteme, Kostenträger und Patienten erheblich belasten. Da PD-[L]1-Checkpoint-Inhibitoren weiterhin an Akzeptanz gewinnen, sind eindeutig diagnostische Tools zur Stratifizierung von Patienten nach Ansprechwahrscheinlichkeit erforderlich.
Der Standard-of-Care-Biomarker ist ein immunhistochemischer (IHC)-Test, der die Spiegel des in Tumorproben exprimierten PD-L1-Proteins misst. Die Belastung durch Tumormutationen, das Vorhandensein tumorinfiltrierender Lymphozyten und entzündlicher Zytokine werden in mehreren klinischen Studien mit PD-(L)1 untersucht, oft in Kombination mit zusätzlichen immunonkologischen (IO) Therapien. Bei einem solchen Ansatz wird ein nicht-invasiver bildgebender Scan durchgeführt kann Einblicke und Informationen über die gesamte Tumorlast des Patienten liefern und nicht eine Probe einer Untergruppe von Läsionen (wie durch Biopsie oder Serum-basierte Assays bereitgestellt). Wenn diagnostische Bilder, die alle behandelbaren Läsionen darstellen, weiter mit Computertechniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz analysiert werden, was zur Identifizierung relevanter bildgebender Biomarker führt, kann eine genaue Gesamtbewertung des Ansprechens des Patienten auf die PD-[L]1-Therapie erreicht werden .
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Nîmes, Frankreich, 30900
- Jean-Paul BEREGI
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien: Patienten zwischen 18 und 100 Jahren -
Ausschlusskriterien: Patient unter 18 Jahren
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Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Entwicklung eines Multi-Omic-Klassifikators zur Vorhersage der PD-1-Antwort
Zeitfenster: während eines Monats
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Sobald genügend Patientendaten gesammelt sind, werden Bilddaten (sowohl Basis- als auch Folgescans) kommentiert (segmentiert), um Läsionen, Lymphknoten, umgebende Organe usw. abzugrenzen.
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während eines Monats
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (TATSÄCHLICH)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
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- Local2021/JPB-01
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Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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