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Detección temprana del cáncer de endometrio mediante fragmentómica de ADN libre de células plasmáticas

9 de octubre de 2023 actualizado por: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Un estudio prospectivo de detección temprana del cáncer de endometrio mediante fragmentómica de ADN libre de células plasmáticas

El propósito de este estudio es permitir la detección temprana no invasiva del cáncer de endometrio en poblaciones de alto riesgo mediante el establecimiento de un modelo de aprendizaje automático multimodal que utiliza fragmentómica de ADN libre de células plasmáticas. Se someterá a una secuenciación del genoma completo el ADN libre de células plasmáticas de pacientes con cáncer de endometrio en etapa temprana y de individuos sanos. Para generar este modelo se evaluarán cinco tipos de características diferentes, incluida la distribución del tamaño de los fragmentos, las características de los nucleosomas, las firmas SBS, el motivo del punto de interrupción y la variación del número de copias.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

Actualmente, no existe un consenso internacional sobre el estándar para la detección del cáncer de endometrio. El Comité de Expertos en Detección del Cáncer de Endometrio en China publicó el "Consenso de Expertos sobre Detección y Diagnóstico Temprano del Cáncer de Endometrio (borrador)" en 2017, recomendando el uso de cepillos endometriales para el muestreo de endometrio y el uso de citología endometrial para la preparación de portaobjetos. La ecografía transvaginal (TVS) se puede utilizar como evaluación inicial y método auxiliar para la detección de cáncer de endometrio mediante citología endometrial. Para las mujeres sin síntomas clínicos, el método de rutina de detección del cáncer de endometrio es principalmente TVS para controlar el grosor del endometrio. Aunque TVS tiene una alta sensibilidad, su especificidad es muy baja, con un valor predictivo positivo (VPP) bajo y una alta tasa de falsos positivos, lo que le impide distinguir entre cambios endometriales benignos y malignos. También existen ciertos juicios subjetivos del operador y errores relacionados con los instrumentos. Para las mujeres con síntomas clínicos, las pacientes necesitan pruebas de citología endometrial, es decir, muestreo endometrial invasivo con un cepillo endometrial, seguido de preparación de portaobjetos citológicos. Las células tumorales malignas sospechosas o las células tumorales malignas deben someterse inmediatamente a histeroscopia y legrado de diagnóstico segmentario para obtener tejido de biopsia endometrial, y se debe realizar un tratamiento clínico adicional en función de los resultados patológicos. Debido a la necesidad de profundizar en el útero, la tasa de falla de muestreo para mujeres nulíparas es de hasta el 20% y la tasa de falla de muestreo para mujeres multíparas es del 8%. Ya sea citología endometrial o biopsia histeroscópica, que está cerca de la operación invasiva del aborto, traerá mucho dolor y carga económica a las mujeres. Además, actualmente no existen marcadores tumorales específicos y sensibles disponibles para el diagnóstico y seguimiento del cáncer de endometrio. Por lo tanto, es urgente desarrollar un método de detección de detección eficiente y no invasivo.

En resumen, el espacio para la detección temprana del cáncer de endometrio es enorme y la biopsia líquida no es invasiva, es conveniente y fácil de aceptar. Es un medio técnico importante para la investigación de detección temprana del cáncer de endometrio y tiene un gran potencial para mejorar el desempeño de la detección temprana del cáncer de endometrio. Para verificar aún más el valor de la aplicación de la fragmentómica basada en cfDNA en la detección temprana del cáncer de endometrio y detectar mejor a la población de alto riesgo de cáncer de endometrio en China, este estudio pretende analizar las características de cinco fragmentos de cfDNA basados ​​en análisis completos de baja profundidad. -tecnología de secuenciación del genoma (WGS) e integrar tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial para establecer un modelo de predicción para la detección temprana del cáncer de endometrio basado en cfDNA.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

216

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Bingzhong Zhang, MD
  • Número de teléfono: 86 13925063030
  • Correo electrónico: 13925063030@163.com

Ubicaciones de estudio

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Porcelana
        • Reclutamiento
        • The Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University
        • Contacto:
          • Bingzhong Zhang, MD
          • Número de teléfono: 86 13925063030
          • Correo electrónico: 13925063030@163.com

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

Aproximadamente 108 pacientes con cáncer de endometrio en etapa temprana a media y 108 controles sin cáncer

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Edad mínima 18 años
  • Pacientes diagnosticadas con cáncer de endometrio en etapa temprana a media (más del 50 % se encuentran en etapas FIGO I/II) mediante examen histológico y/o citológico.
  • Capacidad para comprender y disposición para firmar un documento de consentimiento informado por escrito.
  • Los participantes pueden obtener información clínica y patológica completa.
  • Los controles sin cáncer son individuos del mismo sexo y edad sin presencia de tumores, nódulos o cualquier otra enfermedad crónica grave mediante detección sistemática.

Criterio de exclusión:

  • Los participantes no deben estar embarazadas ni amamantando.
  • Los participantes no deben tener antecedentes de cáncer o una segunda neoplasia maligna no endometrial.
  • Los participantes no deben haber recibido ningún tipo de tratamiento contra el cáncer antes de la inscripción o la recolección de plasma, incluida cirugía, quimioterapia, radioterapia, terapia dirigida e inmunoterapia.
  • Los participantes no deben presentar condiciones médicas de fiebre ni tener enfermedades agudas o inmunológicas que requieran tratamiento 14 días antes de la recolección de plasma.
  • Participantes que se sometieron a un trasplante de órganos o a un trasplante alogénico de médula ósea o de células madre hematopoyéticas.
  • Participantes con anomalías clínicamente importantes o condiciones no aptas para la extracción de sangre.
  • Cualquier otra enfermedad o condición clínica de los participantes que el investigador crea que puede afectar el cumplimiento del protocolo, o afectar la firma del paciente del formulario de consentimiento informado (FCI), que no es apto para participar en este ensayo clínico.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
Pacientes con cáncer de endometrio
De las 108 pacientes con cáncer de endometrio en etapa temprana a media, más del 50 % estaban en etapas FIGO I/II.
las características de cinco fragmentos de cfDNA basados ​​en tecnología de secuenciación del genoma completo (WGS) de baja profundidad
gente sana
108 personas sanas
las características de cinco fragmentos de cfDNA basados ​​en tecnología de secuenciación del genoma completo (WGS) de baja profundidad

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Área bajo la curva del modelo para detectar cáncer de endometrio
Periodo de tiempo: 1 año
Se evaluaría el área bajo la curva del modelo para la detección temprana ultrasensible del cáncer de endometrio
1 año

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Bingzhong Zhang, MD, The Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de agosto de 2023

Finalización primaria (Estimado)

31 de enero de 2024

Finalización del estudio (Estimado)

30 de abril de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

9 de octubre de 2023

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

9 de octubre de 2023

Publicado por primera vez (Actual)

16 de octubre de 2023

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

16 de octubre de 2023

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

9 de octubre de 2023

Última verificación

1 de agosto de 2023

Más información

Términos relacionados con este estudio

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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