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Radiogenomik bei Krebserkrankungen des Aerodigestivtraktes

21. März 2024 aktualisiert von: Buddhist Tzu Chi General Hospital
Karzinome des Aerodigestivtraktes sind häufige bösartige Erkrankungen. Diese Krebsarten wurden als die zehn häufigsten krebsbedingten Todesfälle in Taiwan eingestuft. Obwohl viele neue Zieltherapien und Immuntherapien entstanden sind, versagen viele der Behandlungen schließlich. Beispielsweise wurde eine 30-40%ige Misserfolgsrate für die Target-Therapie und eine noch höhere für Immun-Checkpoint-Inhibitoren berichtet. Ein zuverlässiges Modell zur genaueren Vorhersage des Ansprechens auf die Behandlung und des Überlebens ist gerechtfertigt. Die aus der F-18-Fluordeoxyglucose (18F-FDG)-Positronen-Emissions-Tomographie (PET) extrahierten radiomischen Merkmale können zur Darstellung der Tumorbiologie wie Metabolom und Heterogenität verwendet werden. Es kann daher verwendet werden, um das Ansprechen auf die Behandlung und das individuelle Überleben vorherzusagen. Andererseits können genomische Daten aus Next-Generation-Sequencing (NGS) die genetische Veränderung von Krebszellen abfragen. Es kann verwendet werden, um eine genetische Identifizierung des Tumors zu ermöglichen, und kann auch verwendet werden, um Zielgene zu identifizieren. Beide Modalitäten haben jedoch ihre Schwächen; eine Kombination der beiden kann ein leistungsfähigeres Vorhersagemodell für eine präzisere klinische Entscheidung entwickeln. Die Prüfärzte planen, Patienten im Alter von mindestens 20 Jahren mit der Diagnose eines Krebses des Luft- und Verdauungstrakts für eine radiogenomische Studie zu rekrutieren. Unsere früheren Studien haben gezeigt, dass radiomische Merkmale, die von 18F-FDG-PET abgeleitet wurden, das Ansprechen auf die Behandlung und das Überleben bei Patienten mit Speiseröhrenkrebs, die mit der Trimodalitätsmethode behandelt wurden, vorhersagen können. Die Forscher entdeckten auch, dass Radiomics das Überleben von Patienten mit EGFR-mutiertem Lungenadenokarzinom, die mit einer Zieltherapie behandelt wurden, vorhersagen konnte. Darüber hinaus zeigten unsere Studienergebnisse, dass das Niveau der PD-L1-Expression auch mit Radiomics assoziiert ist. Die Forscher planen, genomische Daten in Radiomics einzufügen und Krebserkrankungen unter verschiedenen Aspekten zu untersuchen. Die Forscher versuchen, ein genaueres Modell zu entwickeln, um das Ansprechen auf die Behandlung und das Überleben bei Patienten mit Krebs im Luft- und Verdauungstrakt vorherzusagen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Dies ist eine prospektive Studie und die Forscher verwenden die routinemäßigen pathologischen Proben für die Sequenzierung der nächsten Generation (NGS), Mikrosatelliteninstabilität (MSI) und immunhistochemische Färbungen.

Pathologische Untersuchungen einschließlich PD-L1, EGFR-Status, ALK und ROS-1.

NGS (Next Generation Sequencing): Gesamt-DNA wurde aus EDTA-peripherem venösem Blut und in Paraffin eingebetteten Tumorproben mit dem QIAamp® DNA Blood Mini Kit bzw. dem QIAamp DNA FFPE Tissue Kit (QIAGEN GmbH, Hilden, Deutschland) extrahiert. Für die gesamte Exom-DNA-Sequenz wurden, kurz gesagt, Tumor- und Blut-DNA mit einem Covaris M220-Ultraschallgerät (Life Technologies Europe, Gent, Belgien) beschallt und dann zur weiteren Amplifikation an einen Adapter ligiert (Illumina® TruSeq Exome Library Prep, USA). Die gesamte Bibliotheksvorbereitung wurde in der Cancer Translational Core Facility der Taipei Medical University durchgeführt. Nach der Erstellung der Bibliothek wurden alle Proben mit dem NextSeq500-System gemäß den Anweisungen des Herstellers (Illumina, San Diego, USA) sequenziert. Nach der Sequenzierung wurde die Qualität der Reads-Datei (fastq) von FastQC bewertet und dann unter Verwendung von menschlichem Hg19 als Referenz kartiert. Bam-Dateien wurden als Eingabe für den Varscan-Algorithmus verwendet, um Keimbahn- und somatische Mutationen zu identifizieren. Annotierte und gefilterte Varianten wurden manuell mit IGV (Integrative Genomics Viewer) überprüft und dann durch die Sanger-Sequenz bestätigt.

Um die TMB (Gesamtmutationslast) pro Megabase zu berechnen, wird die Gesamtzahl der gezählten Mutationen durch die Größe der codierenden Region des Zielgebiets dividiert.

Um MATH (Mutant-Allele Tumor Heterogenity) zu berechnen, erhalten die Ermittler zunächst den MAF (die Fraktion der DNA, die das mutierte Allel an einem Genort zeigt) jeder Tumorprobe. Die MAF-Verteilung wird verwendet, um den Median (Verteilungszentrum) und die MD (Medianabweichung) von MAFs in einem Tumor zu berechnen. Die MD wird bestimmt, indem man die absoluten Differenzen aller MAFs vom mittleren MAF erhält. Dann wird der Median der absoluten Differenzen mit einem Faktor von 1,4826 multipliziert, um die MD zu erhalten. Der MATH-Wert wird als prozentuales Verhältnis von MD zum Median berechnet: MATH = (MD/Median)×100.

MSI (Mikrosatelliten-Instabilität) Mikrosatelliten-Instabilität Polymerase-Kettenreaktion (MSI-PCR) MSI-PCR-Tests wurden von der Cancer Translational Core Facility der Taipei Medical University unter Verwendung des Promega MSI-Analysekits (Promega) durchgeführt. Die MSI-Analyse besteht aus fünf nahezu monomorphen Mononukleotid-Markern (BAT-25, BAT-26, NR-21, NR-24 und MONO-27) für die MSI-Bestimmung. Die MSI-Analyse wurde gemäß den Anweisungen des Herstellers (Promega) durchgeführt. Die Produkte wurden durch Kapillarelektrophorese analysiert und die Forscher interpretierten Mikrosatelliten-Instabilität an 2 oder mehr der 5 Mononukleotid-Loci als MSI-hoch, Mikrosatelliten-Instabilität an einem einzelnen Mononukleotid-Locus als MSI-niedrig und keine Instabilität an einem der Loci als Mikrosatelliten-stabil ( MSS).

Die Bildmerkmale von FDG-PET extrahierten die Ermittler wie folgt:

Zu den traditionellen Bildparametern gehören SUVmax, metabolisches Tumorvolumen (MTV) und Gesamtläsionsglykolyse (TLG) des Primärtumors. Die traditionellen FDG-PET-Parameter wurden mit kommerzieller Software (PBAS, PMOD 4.0) berechnet. Radiomics (Texturanalyse) werden nur für FDG-PET vor der Behandlung berechnet. Die Matrizen der radiomischen Analyse umfassen Histogrammanalyse, Graustufen-Kookkurrenzmatrix (GLCM), Texturmerkmalskodierungs-Kookkurrenzmatrix (TFCCM), Graustufen-Run-Length-Matrix (GLRLM) und Graustufen-Größenzonenmatrix (GLSZM). ), Nachbarschafts-Grauton-Differenzmatrix (NGTDM), Texture-Feature-Coding-Matrix (TFCM), Texture-Feature-Coding-Co-Occurrence-Matrix (TFCCM) und Neighborhood-Gray-Level-Dependence-Matrix (NGLD).

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

139

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Taiwan
      • Hualien City, Taiwan, 970
        • Hualien Tzu Chi Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

20 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Nur Patienten mit Krebs im Luft- und Verdauungstrakt, die mit Radiomics der FDG-PET analysiert werden können.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter mindestens 20 Jahre
  • Pathologisch nachgewiesene Krebserkrankungen des Luft- und Verdauungstrakts und vollständige Staging-Aufarbeitung
  • Pathologisches Präparat des Primärtumors
  • Der solide Teil des Primärtumors sollte bei Lungen- oder Kopf-Hals-Tumoren mindestens 2 cm groß sein. Der Primärtumor des Speiseröhrenkrebses sollte mindestens cT2 sein.

Ausschlusskriterien:

  • Koexistenz von nicht-aerodigestivem Traktkrebs.
  • Erhalten Sie nur nach der Diagnose die beste unterstützende Behandlung.
  • Kann die FDG-PET/CT-Untersuchung nicht erfüllen.
  • Der Primärtumor kann nicht bestimmt werden.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Kohorte
  • Zeitperspektiven: Interessent

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Korrelation der Radiogenomik
Zeitfenster: 3 Monate
Untersuchen Sie die Korrelation von Radiomics und Genomics und pathologischen Merkmalen
3 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Ansprechen auf die Behandlung und Überleben
Zeitfenster: 3 Jahre
Untersuchen Sie die Assoziation der Radiogenomik mit dem Ansprechen auf die Behandlung und dem Überleben
3 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Buddhist Tzu Chi General Hospital

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. August 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

17. März 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

17. März 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

19. März 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

22. März 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. März 2024

Zuletzt verifiziert

1. September 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • IRB108-249-A

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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