Optimización y personalización de la terapia combinada con azacitidina para el tratamiento de tumores sólidos QPOP y CURATE.AI
Optimización y personalización de la terapia de combinación de azacitidina para el tratamiento de tumores sólidos mediante la plataforma de optimización fenotípica cuadrática (QPOP) y una plataforma basada en inteligencia artificial (CURATE.AI)
Este estudio piloto de factibilidad tiene como objetivo sentar las bases para investigar la aplicabilidad de la selección de fármacos QPOP seguida de la optimización de la dosis guiada por CURATE.AI de la terapia de combinación de azacitidina seleccionada para tumores sólidos utilizando CURATE.AI dentro del entorno clínico actual.
QPOP identificará las interacciones farmacológicas hacia la eficacia y la citotoxicidad óptimas del grupo de fármacos preespecificado en función de los datos experimentales ex vivo del modelo de muestra de tejido del participante individual. Con estas interacciones farmacológicas, QPOP identificará los fármacos óptimos para el participante específico cuya biopsia proporcionó las células para la experimentación ex vivo. Posteriormente, CURATE.AI se utilizará para guiar la dosificación de la terapia combinada seleccionada para ese participante.
Se generarán perfiles CURATE.AI individualizados en función de la respuesta de cada participante a un conjunto de dosis de fármacos. Posteriormente, se utilizará el perfil CURATE.AI personalizado para recomendar la dosis basada en la eficacia. CURATE.AI operará solo dentro del rango de seguridad para cada medicamento especificado previamente para cada participante.
Este estudio de viabilidad piloto informará a los investigadores sobre la viabilidad logística y científica de realizar un ensayo controlado aleatorio (ECA) a gran escala con los regímenes de terapia de combinación de azacitidina seleccionados y los marcadores de respuesta. Un objetivo secundario es recopilar datos de toxicidad y eficacia utilizando marcadores de respuesta establecidos y exploratorios dentro y entre ciclos como resultados exploratorios.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Se administran varias combinaciones de medicamentos y modulación en la dosificación de medicamentos para promover la eliminación de células cancerosas en pacientes con cáncer. Si bien los avances en las herramientas ómicas han llevado a una mayor comprensión de la complejidad de enfermedades como el cáncer, también han permitido comprender que las grandes redes de interacciones moleculares contribuyen tanto a la progresión de la enfermedad como a la resistencia terapéutica. El diseño racional de combinaciones de fármacos es un desafío porque las redes moleculares complejas contribuyen a los mecanismos de retroalimentación de la resistencia a los fármacos y a los impulsores oncogénicos compensatorios que limitan la eficacia de los inhibidores dirigidos. Este desafío se ve agravado por la gran cantidad de medicamentos disponibles para identificar combinaciones óptimas de medicamentos.
Además de las complejidades en la identificación de combinaciones óptimas de fármacos, la dosificación óptima sigue siendo un desafío, ya que la sinergia de fármacos depende tanto de la dosis como del tiempo y del paciente. La concentración final del medicamento en el cuerpo debe estar dentro de un rango estrecho que maximice la eliminación del cáncer y minimice los efectos secundarios tóxicos. La complejidad de esta tarea aumenta significativamente con el número de fármacos administrados en combinación debido al aumento de los parámetros y al comportamiento estocástico de un sistema biológico. Actualmente, el enfoque establecido es seleccionar las dosis máximas toleradas (MTD), las dosis más altas del fármaco que no causan efectos secundarios inaceptables. La eficacia del tratamiento no guía la selección de la dosis. Combinada con una personalización limitada, esta estrategia de dosificación a menudo da como resultado resultados subóptimos del tratamiento.
En este estudio piloto de factibilidad, los participantes se someterán a la selección de medicamentos QPOP, una etapa de generación de perfiles CURATE.AI y una etapa de dosificación de medicamentos basada en el perfil CURATE.AI y basada en la eficacia.
Como no hay cohortes de ensayos clínicos previos que usen CURATE.AI en participantes con tumores sólidos y hay datos existentes para el cáncer de mama y gástrico para ingresar en QPOP, este estudio piloto de viabilidad se centrará en la practicidad y viabilidad de usar QPOP y CURATE.AI en este contexto clínico.
Al final de la participación de los primeros 10 pacientes, se realizará un análisis intermedio utilizando los datos generados a partir de estos participantes, que incluirá cálculos formales de potencia y tamaño de muestra estadístico. Con base en estos resultados, los investigadores considerarán la expansión de la cohorte o un ECA. Específicamente, el análisis intermedio ayudará a tomar decisiones sobre si proceder con futuros ECA; su diseño (superioridad, equivalencia o no inferioridad); aspectos logísticos y prácticos de la ejecución de un RCT a gran escala; selección de la población de pacientes para el ECA; y la posible aplicabilidad de CURATE.AI en una gama más amplia de regímenes de terapia sistémica, marcadores de respuesta y/o expansión de la cohorte actual para obtener más datos sobre criterios de valoración secundarios y/o nuevas cohortes aleatorias.
Aunque no es un tratamiento estándar para el cáncer de mama y gástrico, los investigadores eligen la terapia de combinación con azacitidina como terapia de combinación de azacitidina, ya que la azacitidina es un potente inhibidor de la ADN metiltransferasa (DNMT) que puede aumentar la sensibilidad de una variedad de tumores sólidos metastásicos o avanzados, como cáncer de mama y gástrico, al tratamiento con docetaxel, paclitaxel o irinotecan después de desarrollar resistencia. Los estudios también han demostrado la posibilidad de un tratamiento en dosis bajas con agentes quimioterapéuticos cuando se administran junto con azacitidina. Sin embargo, la citotoxicidad de la azacitidina aumenta con la dosis y el tiempo de exposición, lo que destaca la necesidad de identificar rápidamente las combinaciones óptimas de fármacos que contienen azacitidina y de modular la dosis personalizada durante el tratamiento. Como tal, la selección de fármacos QPOP y la canalización de modulación de dosis de CURATE.AI se encuentran en la posición ideal para optimizar el tratamiento con azacitidina en combinación con docetaxel, paclitaxel o irinotecán de manera personalizada para maximizar la eficacia y minimizar las toxicidades.
Los participantes se someterán a la optimización de la selección de medicamentos QPOP, y aquellos participantes que se identifiquen a través de QPOP para beneficiarse potencialmente de la azacitidina en combinación con docetaxel, paclitaxel o irinotecán pasarán a la etapa CURATE.AI del ensayo después de que falle el tratamiento. Los participantes que se han sometido a la selección de medicamentos QPOP (p. bajo QGAIN (2019/00924) o ensayo NGAIN (2021/00009)) pueden inscribirse para el período de modulación CURATE.AI de este estudio con la aprobación del investigador principal y el patrocinador.
CURATE.AI facilitará un trato personalizado a cada uno de los participantes recomendando dosis óptimas de forma dinámica. En esta fase, CURATE.AI solo modulará la dosis de azacitidina en la combinación de azacitidina seleccionada. Los criterios de reclutamiento permiten una alta variabilidad en la población participante para reflejar una verdadera variabilidad en los casos enfrentados en la práctica clínica.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- Fase 2
- Fase 1
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Wei Peng Yong
- Número de teléfono: 6779 5555
- Correo electrónico: Wei_Peng_Yong@nuhs.edu.sg
Ubicaciones de estudio
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Singapore, Singapur, 119074
- Reclutamiento
- National University Hospital
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Investigador principal:
- Wei Peng Yong
-
Sub-Investigador:
- Cheng Ean Chee
-
Sub-Investigador:
- Raghav Sundar
-
Sub-Investigador:
- Gloria Chan
-
Sub-Investigador:
- Joan Choo
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Sub-Investigador:
- Soo Chin Lee
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Sub-Investigador:
- David Tan
-
Sub-Investigador:
- Andrea Wong
-
Sub-Investigador:
- Joline Lim
-
Sub-Investigador:
- Robert Walsh
-
Contacto:
- Wei Peng Yong
- Número de teléfono: 69082222
- Correo electrónico: Wei_Peng_Yong@nuhs.edu.sg
-
Sub-Investigador:
- Hon Lyn Tan
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Sub-Investigador:
- Jingshan Ho
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Sub-Investigador:
- Boon Cher Goh
-
Sub-Investigador:
- Ross Soo
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Sub-Investigador:
- Jia Li Low
-
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Hombres y mujeres ≥ 21 años de edad.
- Estado de rendimiento del Grupo Oncológico Cooperativo del Este (ECOG) de 0 a 2.
Los pacientes deben cumplir con los siguientes criterios de laboratorio clínico dentro de los 21 días posteriores al inicio del tratamiento:
- Recuento absoluto de neutrófilos (RAN) ≥ 1.000/mm3 y plaquetas ≥ 50.000/mm3
- Bilirrubina total ≤ 1,5 x el límite superior del rango normal (ULN). Alanina aminotransferasa (ALT) y aspartato aminotransferasa (AST) ≤ 3 x ULN de ≤ 5 ULN si afectación del hígado.
- Depuración de creatinina calculada ≥ 30 ml/min o creatinina < 1,5 x LSN.
- Con diagnóstico de cáncer de mama o gástrico, en los que docetaxel, paclitaxel o irinotecán estén indicados como terapia paliativa.
- Pacientes que se han sometido a una prueba de detección de drogas QPOP (p. en el ensayo QGAIN (2019/00924) o NGAIN (2021/00009) en el que la evaluación del fármaco indicó el beneficio potencial de combinar azacitidina con taxano o irinotecán.
- Los pacientes deben tener un marcador de respuesta elevado por encima del límite superior del laboratorio local normal (p. CEA y/o CA19-9, CA 15-3, CA 125, AFP y marcadores de metilación como, entre otros, DNMT).
Criterio de exclusión:
- Pacientes en periodo de lactancia o embarazadas.
- Pacientes con hipersensibilidad clínicamente significativa a uno o más de los fármacos constituyentes del régimen seleccionado (p. los pacientes con hipersensibilidad clínicamente significativa al irinotecán no pueden inscribirse en azacitidina + irinotecán, pero se les puede permitir recibir azacitidina + paclitaxel o azacitidina + docetaxel).
- Contraindicación para cualquiera de los medicamentos concomitantes requeridos o tratamientos de apoyo.
- Cualquier enfermedad médica o condición psiquiátrica clínicamente significativa que, en opinión del coinvestigador, pueda interferir con el cumplimiento del protocolo o la capacidad de un sujeto para dar su consentimiento informado.
- Cirugía mayor dentro de los 28 días previos al inicio del tratamiento.
- Insuficiencia cardíaca congestiva activa (clase III o IV de la New York Heart Association [NYHA]), isquemia sintomática o anomalías de la conducción no controladas por la intervención convencional. Infarto de miocardio en los 4 meses anteriores a la obtención del consentimiento informado.
- Los pacientes que previamente se sometieron a un tratamiento de quimioterapia con docetaxel, paclitaxel y/o irinotecán aún pueden inscribirse en el tratamiento con el mismo fármaco en combinación con azacitidina, siempre que cumplan con todos los demás criterios y el IP y el patrocinador busquen la aprobación (p. pacientes previamente tratados con paclitaxel y que se están inscribiendo para el tratamiento con paclitaxel + azacitidina).
- Los pacientes con sospecha clínica o diagnóstico de síndrome de Gilbert no podrán inscribirse en el tratamiento con azacitidina + irinotecán, pero podrán inscribirse para el tratamiento con azacitidina + docetaxel o azacitidina + paclitaxel siempre que cumplan con todos los demás criterios.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Tratamiento
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación Secuencial
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: QPOP + Curate.Ai
Los participantes se someterán a dos etapas de estudio: selección de fármacos QPOP y cura. Modulación de dosificación guiada por AI.
En la etapa de selección de medicamentos QPOP, los participantes se someterán a una biopsia de referencia para la generación de organoides y posteriormente recibirán tratamiento según SOC.
Durante este tiempo, QPOP identificará combinaciones óptimas de fármacos para el participante basado en experimentos ex vivo en el organoide del participante.
Los participantes que se identifican a través de QPOP se benefician potencialmente de azacitidina en la terapia combinada (azacitidina + docetaxel, azacitidina + paclitaxel o azacitidina + irinotecan) pasarán al curado.
El tratamiento con azacitidina comenzará una vez que la progresión de la enfermedad después del tratamiento con SOC se determine en función de las tomografías computarizadas.
Solo la dosis de azacitidina en la combinación de azacitidina seleccionada será modulada por Curate.Ai
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QPOP es una plataforma independiente del mecanismo para optimizar la selección de fármacos.
QPOP utiliza una ecuación cuadrática para describir el espacio de interacción fármaco-fármaco específico del paciente basado únicamente en datos de respuesta al fármaco derivados experimentalmente en muestras de tejido de pacientes individuales, a partir de los cuales se pueden identificar combinaciones óptimas de fármacos.
La selección de fármacos a través de QPOP permite la identificación de una terapia de combinación óptima sin necesidad de realizar pruebas exhaustivas de cada combinación.
La primera etapa del ensayo tiene como objetivo generar una lista personalizada de medicamentos QPOP para cada participante basada en datos derivados experimentalmente de pruebas ex vivo en la muestra de tejido del participante.
El equipo de QPOP recomendará los medicamentos óptimos de un grupo de medicamentos preespecificado.
CURATE.AI, una plataforma de tecnología de datos pequeños derivada de IA basada en este descubrimiento, permite una guía personalizada de las modulaciones de dosis de un individuo basándose únicamente en los datos de ese individuo. Además, CURATE.AI es independiente del mecanismo y se adapta dinámicamente a los cambios experimentados por el participante, proporcionando una optimización dinámica de la dosis a lo largo de la duración del tratamiento del participante. La segunda etapa del ensayo tiene como objetivo obtener un perfil CURATE.AI personalizado para cada participante, en función de su respuesta fenotípica a un conjunto de dosis de medicamentos de las combinaciones de medicamentos con azacitidina identificadas y recomendadas por el equipo de QPOP. Las dosis serán recomendadas por el equipo de CURATE.AI, cuando sea relevante para el proceso de toma de decisiones clínicas. Una vez que se obtiene un perfil procesable, las recomendaciones de dosis se basan en el perfil y tienen como objetivo tratar al participante. El período máximo de participación en este estudio cuando CURATE.AI puede ajustar la azacitidina es de 18 meses. Inyección subcutánea de azacitidina Días 1, 2 y Días 8, 9 + 30 mg/m2 de docetaxel por vía intravenosa Días 1 y 8 Cada ciclo de quimioterapia será de 21 días. Inyección subcutánea de azacitidina Días 1, 2 y Días 8, 9 + 80 mg/m2 de paclitaxel por vía intravenosa Días 1 y 8 Cada ciclo de quimioterapia será de 21 días. Azacitidina por vía intravenosa inyección subcutánea Días 1, 2 y Días 8, 9 + 100 mg/m2 de irinotecán por vía intravenosa Días 1 y 8. Cada ciclo de quimioterapia será de 21 días. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Aplicabilidad QPOP: porcentaje de participantes con aplicación exitosa de la selección de medicamentos QPOP.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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Una decisión sobre si "aplicamos con éxito" la selección de medicamentos QPOP requiere el juicio de expertos y no se puede tomar en base a un proceso puramente numérico. El panel de expertos considerará los siguientes factores con especial atención a las circunstancias individuales de cada participante:
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hasta 18 meses
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Aplicabilidad CURATE.AI: porcentaje de participantes en los que los investigadores aplicaron con éxito el perfil CURATE.AI.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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Una decisión sobre si "aplicamos con éxito" el perfil CURATE.AI requiere el juicio de expertos y no se puede tomar en base a un proceso puramente numérico. El panel de expertos considerará los siguientes factores con especial atención a las circunstancias individuales de cada participante:
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hasta 18 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Cumplimiento del médico: porcentaje de combinaciones de medicamentos recomendadas por el QPOP que utilizó el coinvestigador.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Adherencia del paciente: porcentaje de participantes que siempre se adhirieron a la dosis prescrita cada vez que tomaban su medicación, medida por el protocolo estandarizado de farmacovigilancia.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Entrega oportuna de las recomendaciones de CURATE.AI al médico: porcentaje de recomendaciones de CURATE.AI proporcionadas a tiempo para el siguiente ciclo de quimioterapia, en todos los participantes y ciclos.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Relevancia de CURATE.AI: porcentaje de eventos de dosificación en todos los participantes y ciclos en los que se considera la recomendación de CURATE.AI en el proceso de toma de decisiones clínicas
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Cumplimiento del médico: porcentaje de las dosis recomendadas por CURATE.AI que utilizó el coinvestigador.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Cambios de dosis clínicamente significativos
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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porcentaje de participantes en los que la dosis acumulada guiada por CURATE.AI es sustancialmente (≥10 %) diferente de la dosis acumulada SOC proyectada, que se define como la dosis máxima del fármaco modulado*, azacitidina, multiplicada por el número de quimioterapia completada ciclos * La dosis máxima del fármaco modulado azacitidina es de 120 mg/m2 una vez al día administrados los días 1-2 y los días 8-9, cada 21 días, en combinación con docetaxel, paclitaxel o irinotecán semanales durante dos semanas seguidas de una semana de descanso. |
hasta 18 meses
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Otras medidas de resultado
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Eficacia: Respuesta radiológica según RECIST 1.1
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Variación temporal en el nivel del marcador de respuesta desde el inicio hasta la conclusión del ensayo.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Reducción máxima en el nivel del marcador de respuesta medido como parte de las investigaciones de referencia.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Toxicidad: porcentaje de participantes del ensayo con toxicidades clínicamente relevantes de grados 3-4 según CTCAE versión 4.0.
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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hasta 18 meses
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Análisis de marcadores de respuesta
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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Recopilación de datos y análisis exploratorio del marcador de respuesta en mediciones en serie de mayor frecuencia después de la dosificación modulada en relación con lecturas de frecuencia estándar y otras medidas de eficacia, por ejemplo, criterios RECIST
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hasta 18 meses
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Análisis de ADNc
Periodo de tiempo: hasta 18 meses
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Recopilación de datos y análisis exploratorio de ctDNA como:
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hasta 18 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Wei Peng Yong, National University Hospital, Singapore
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Rashid MBMA, Toh TB, Hooi L, Silva A, Zhang Y, Tan PF, Teh AL, Karnani N, Jha S, Ho CM, Chng WJ, Ho D, Chow EK. Optimizing drug combinations against multiple myeloma using a quadratic phenotypic optimization platform (QPOP). Sci Transl Med. 2018 Aug 8;10(453):eaan0941. doi: 10.1126/scitranslmed.aan0941.
- Jabbour E, Giralt S, Kantarjian H, Garcia-Manero G, Jagasia M, Kebriaei P, de Padua L, Shpall EJ, Champlin R, de Lima M. Low-dose azacitidine after allogeneic stem cell transplantation for acute leukemia. Cancer. 2009 May 1;115(9):1899-905. doi: 10.1002/cncr.24198.
- de Lima M, Giralt S, Thall PF, de Padua Silva L, Jones RB, Komanduri K, Braun TM, Nguyen HQ, Champlin R, Garcia-Manero G. Maintenance therapy with low-dose azacitidine after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation for recurrent acute myelogenous leukemia or myelodysplastic syndrome: a dose and schedule finding study. Cancer. 2010 Dec 1;116(23):5420-31. doi: 10.1002/cncr.25500. Epub 2010 Jul 29.
- Singal R, Ramachandran K, Gordian E, Quintero C, Zhao W, Reis IM. Phase I/II study of azacitidine, docetaxel, and prednisone in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer previously treated with docetaxel-based therapy. Clin Genitourin Cancer. 2015 Feb;13(1):22-31. doi: 10.1016/j.clgc.2014.07.008. Epub 2014 Aug 1.
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- Rozenblatt-Rosen O, Deo RC, Padi M, Adelmant G, Calderwood MA, Rolland T, Grace M, Dricot A, Askenazi M, Tavares M, Pevzner SJ, Abderazzaq F, Byrdsong D, Carvunis AR, Chen AA, Cheng J, Correll M, Duarte M, Fan C, Feltkamp MC, Ficarro SB, Franchi R, Garg BK, Gulbahce N, Hao T, Holthaus AM, James R, Korkhin A, Litovchick L, Mar JC, Pak TR, Rabello S, Rubio R, Shen Y, Singh S, Spangle JM, Tasan M, Wanamaker S, Webber JT, Roecklein-Canfield J, Johannsen E, Barabasi AL, Beroukhim R, Kieff E, Cusick ME, Hill DE, Munger K, Marto JA, Quackenbush J, Roth FP, DeCaprio JA, Vidal M. Interpreting cancer genomes using systematic host network perturbations by tumour virus proteins. Nature. 2012 Jul 26;487(7408):491-5. doi: 10.1038/nature11288.
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- Peters WP, Rosner GL, Vredenburgh JJ, Shpall EJ, Crump M, Richardson PG, Schuster MW, Marks LB, Cirrincione C, Norton L, Henderson IC, Schilsky RL, Hurd DD. Prospective, randomized comparison of high-dose chemotherapy with stem-cell support versus intermediate-dose chemotherapy after surgery and adjuvant chemotherapy in women with high-risk primary breast cancer: a report of CALGB 9082, SWOG 9114, and NCIC MA-13. J Clin Oncol. 2005 Apr 1;23(10):2191-200. doi: 10.1200/JCO.2005.10.202. Epub 2005 Mar 14.
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- Lee V, Wang J, Zahurak M, Gootjes E, Verheul HM, Parkinson R, Kerner Z, Sharma A, Rosner G, De Jesus-Acosta A, Laheru D, Le DT, Oganesian A, Lilly E, Brown T, Jones P, Baylin S, Ahuja N, Azad N. A Phase I Trial of a Guadecitabine (SGI-110) and Irinotecan in Metastatic Colorectal Cancer Patients Previously Exposed to Irinotecan. Clin Cancer Res. 2018 Dec 15;24(24):6160-6167. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-0421. Epub 2018 Aug 10.
- Sharma A, Vatapalli R, Abdelfatah E, Wyatt McMahon K, Kerner Z, A Guzzetta A, Singh J, Zahnow C, B Baylin S, Yerram S, Hu Y, Azad N, Ahuja N. Hypomethylating agents synergize with irinotecan to improve response to chemotherapy in colorectal cancer cells. PLoS One. 2017 Apr 26;12(4):e0176139. doi: 10.1371/journal.pone.0176139. eCollection 2017.
- Moro H, Hattori N, Nakamura Y, Kimura K, Imai T, Maeda M, Yashiro M, Ushijima T. Epigenetic priming sensitizes gastric cancer cells to irinotecan and cisplatin by restoring multiple pathways. Gastric Cancer. 2020 Jan;23(1):105-115. doi: 10.1007/s10120-019-01010-1. Epub 2019 Sep 25.
- Li LH, Olin EJ, Buskirk HH, Reineke LM. Cytotoxicity and mode of action of 5-azacytidine on L1210 leukemia. Cancer Res. 1970 Nov;30(11):2760-9. No abstract available.
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Términos relacionados con este estudio
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Términos MeSH relevantes adicionales
- Neoplasias por sitio
- Neoplasias del Sistema Digestivo
- Enfermedades del Sistema Digestivo
- Enfermedades Gastrointestinales
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- Enfermedades de la piel y del tejido conectivo
- Neoplasias
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- Neoplasias Gastrointestinales
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- Compuestos heterocíclicos, 1 anillo
- Compuestos heterocíclicos
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- Cicloparafinas
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- Hidrocarburos, cíclico
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- Paclitaxel
Otros números de identificación del estudio
- 2021/01159
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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