Esta página se tradujo automáticamente y no se garantiza la precisión de la traducción. por favor refiérase a versión inglesa para un texto fuente.

Tratamiento de precisión del CHC irresecable guiado por modelos de aprendizaje profundo multiómicos

12 de junio de 2024 actualizado por: Chen Xiaoping

Tratamiento de precisión del cáncer de hígado irresecable basado en un modelo de aprendizaje profundo multiómico: un estudio prospectivo multicéntrico de un solo brazo

La cirugía es el principal tratamiento curativo para los pacientes con carcinoma hepatocelular (CHC), pero entre el 70% y el 80% de los pacientes con CHC se encuentran en las etapas media y avanzada en el momento del diagnóstico y no pueden extirparse quirúrgicamente. La terapia local y sistémica son los principales tratamientos para el CHC irresecable. Dos ensayos recientes de HAIC combinado con anticuerpo monoclonal PD-1 y terapia dirigida informaron tasas de respuesta objetiva (TRO) de hasta 43,3% a 77,1%.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

La cirugía es el principal tratamiento curativo para los pacientes con carcinoma hepatocelular (CHC), pero entre el 70% y el 80% de los pacientes con CHC se encuentran en las etapas media y avanzada en el momento del diagnóstico y no pueden extirparse quirúrgicamente. La terapia local y sistémica son los principales tratamientos para el CHC irresecable. Dos ensayos recientes de HAIC combinado con anticuerpo PD-1 y terapia dirigida informaron tasas de respuesta objetiva (TRO) de hasta 43,3% a 77,1%. Sin embargo, la selección de pacientes que se beneficiarán de la terapia sigue siendo un desafío importante para el tratamiento individualizado del CHC, que requiere una predicción más precisa de la terapia combinada.

Con el avance de la tecnología de secuenciación, se pueden obtener cada vez más datos biológicos detallados, incluidos radiómica, patología, genómica e inmunómica. En los últimos años, el desarrollo de nuevos métodos, como la red neuronal gráfica y el PHATE multiescala, permite integrar datos multiómicos. El uso de modelos de inteligencia artificial para integrar datos multimodales es un medio eficaz para predecir la respuesta al tratamiento con mayor precisión, lo que resulta útil para una clasificación más precisa y detallada de los pacientes con diferentes resultados del tratamiento y para explorar el mecanismo interno de la respuesta al tratamiento o no.

Construimos un modelo de predicción de aprendizaje profundo multiómico basado en datos de cohortes retrospectivos de múltiples centros médicos (que recibieron HAIC combinado con terapia dirigida e inmunoterapia). El modelo podría distinguir mejor a los pacientes que se beneficiarían de la terapia combinada, con un AUC de 0,86.

Por lo tanto, los investigadores realizaron este estudio multicéntrico, prospectivo y de un solo brazo para explorar la respuesta y el pronóstico de la terapia combinada en una población examinada por el modelo y para evaluar el poder predictivo del modelo.

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

30

Fase

  • Fase 1

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

Copia de seguridad de contactos de estudio

  • Nombre: xiaoping Chen
  • Número de teléfono: 027-83663400
  • Correo electrónico: chenxpchenxp@163.com

Ubicaciones de estudio

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Porcelana
        • Reclutamiento
        • Hepatic Surgery Center, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
        • Contacto:

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

No

Descripción

Criterios de inclusión:

  1. 18-75 años.
  2. Sin tratamiento local o sistémico previo para el carcinoma hepatocelular.
  3. Puntuación de función hepática de Child-Pugh ≤ 7.
  4. ECOGPS 0-1.
  5. Sin enfermedades orgánicas graves del corazón, pulmones, cerebro, riñones, etc.
  6. La resonancia magnética mejorada determina que el tumor es técnicamente irresecable.
  7. Tipo patológico de carcinoma hepatocelular confirmado mediante biopsia por punción.
  8. La detección del modelo de aprendizaje profundo multimodal basada en patología, imágenes y datos genéticos sugiere un beneficio de HAIC en combinación con lenvatinib e inhibidores de PD-1.

Criterio de exclusión:

  1. Mujeres embarazadas y lactantes.
  2. Padecer una afección que interfiere con la absorción, distribución, metabolismo o eliminación del fármaco del estudio (p. ej., vómitos intensos, diarrea crónica, obstrucción intestinal, absorción deficiente, etc.).
  3. Antecedentes de hemorragia gastrointestinal en las 4 semanas anteriores o una predisposición definida a hemorragia gastrointestinal (p. ej., lesiones ulcerosas localmente activas conocidas, sangre oculta en heces ++ o más, o gastroscopia si hay sangre oculta en heces persistente +) que no ha sido objetivo, o otras afecciones que puedan haber causado hemorragia gastrointestinal (p. ej., funduplicatura grave/várices esofágicas), según lo determine el investigador.
  4. Infección activa.
  5. Otras anomalías clínicas y de laboratorio significativas que afecten la evaluación de seguridad.
  6. Incapacidad para seguir el protocolo del estudio para el tratamiento o el seguimiento según lo programado.

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

  • Propósito principal: Tratamiento
  • Asignación: N / A
  • Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
  • Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Experimental: Grupo de terapia combinada
Todos los pacientes recibieron HAIC combinado con terapia dirigida e inmunoterapia.

Todos los pacientes fueron tratados con HAIC combinado con tislelizumab y lenvatinib.

  1. HAIC se adoptó del programa FOFOLX 6, ácido folínico + 5-fluorouracilo + oxaliplatino, 21 días entre segundos tratamientos HAIC con una ventana de ±3 días.
  2. Lenvatinib se inició antes del tratamiento con HAIC y se suspendió durante el tratamiento con HAIC. Oral, 8 mg o 12 mg una vez al día, según el peso corporal.
  3. El primer tratamiento con Tislelizumab se inició 0-1 días después de HAIC, 200 mg IV, seguido de un segundo tratamiento 21 días después.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Tasa de respuesta objetiva
Periodo de tiempo: Desde el momento de la inscripción hasta la progresión de la enfermedad, la muerte o el final del estudio, evaluado hasta 60 meses.
La tasa de respuesta objetiva (ORR) se definió como la suma de casos con respuesta completa (CR) y respuesta parcial (PR) evaluados según los criterios mRESIST.
Desde el momento de la inscripción hasta la progresión de la enfermedad, la muerte o el final del estudio, evaluado hasta 60 meses.

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Sobrevivencia promedio
Periodo de tiempo: Desde la fecha de inscripción hasta la fecha de fallecimiento por cualquier causa, evaluado hasta 60 meses.
OS se define como el tiempo desde la inscripción hasta la muerte por cualquier causa.
Desde la fecha de inscripción hasta la fecha de fallecimiento por cualquier causa, evaluado hasta 60 meses.
Evaluación de la seguridad
Periodo de tiempo: Línea de base hasta la finalización del estudio, evaluada hasta los 12 meses.
Cualquier evento adverso durante el tratamiento que sea incompatible con el propósito terapéutico del medicamento. La incidencia y gravedad de los eventos adversos y los eventos adversos graves evaluados por CTCAE v5.0.
Línea de base hasta la finalización del estudio, evaluada hasta los 12 meses.

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Wanguang Zhang, Tongji Hospital

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 junio de 2024

Finalización primaria (Estimado)

30 de junio de 2025

Finalización del estudio (Estimado)

30 de junio de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

19 de mayo de 2024

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

12 de junio de 2024

Publicado por primera vez (Actual)

17 de junio de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

17 de junio de 2024

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

12 de junio de 2024

Última verificación

1 de junio de 2024

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. .

Suscribir