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

Diagnóstico temprano del cáncer de páncreas mediante el desciframiento de firmas inmunológicas multimodales

15 de julio de 2024 actualizado por: TingBo Liang, Zhejiang University
Inclusión prospectiva de 1000 pacientes con cáncer de páncreas (el cáncer de páncreas en etapa temprana representa aproximadamente el 75% de los casos), 1000 pacientes con enfermedades pancreáticas benignas y 1000 individuos sanos como controles. Se recolectaron muestras de sangre periférica de pacientes con cáncer de páncreas recién diagnosticados y de individuos sanos. Utilizando técnicas como TCR/BCR-seq en plasma, CyTOF y proteómica plasmática, se obtuvieron y analizaron características inmunes individuales multimodales junto con información clínica. Se construyó un modelo predictivo de inteligencia artificial basado en estas características inmunes individuales multimodales para establecer una técnica de detección temprana del cáncer de páncreas. La sensibilidad y especificidad de este modelo de inteligencia artificial para el diagnóstico temprano del cáncer de páncreas se evaluaron utilizando un conjunto de pruebas de muestra multicéntrico externo.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Descripción detallada

El adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) es uno de los cánceres más agresivos y actualmente ocupa el séptimo lugar como causa principal de muertes relacionadas con el cáncer en China. Los síntomas inespecíficos del PDAC temprano son una de las razones más importantes de su baja tasa de supervivencia a 5 años. Además, PDAC carece de biomarcadores altamente sensibles y específicos para la detección temprana y el cribado preventivo. Para la mayoría de los casos de PDAC avanzado, la confirmación patológica a menudo requiere biopsias de tejido obtenidas mediante procedimientos invasivos y, debido a la escasez de células tumorales en estas biopsias, la patología puede no estar clara en hasta el 20% de los casos. Por otro lado, actualmente no existen tratamientos eficaces y específicos para el PDAC, siendo la resección quirúrgica la única opción disponible. Sin embargo, esto sólo es aplicable a una pequeña fracción de pacientes con PDAC en etapa temprana, ya que a más del 80% de los pacientes con PDAC se les diagnostica metástasis a distancia en el diagnóstico inicial, donde solo la terapia adyuvante es factible.

El diagnóstico y la detección precoces del PDAC pueden mejorar significativamente el pronóstico del paciente. Hasta la fecha, el único biomarcador de diagnóstico para PDAC son los niveles séricos del antígeno de carbohidratos 199 (CA199), que no son diagnósticos ni específicos. Los niveles altos de CA199 son poco comunes en el PDAC temprano, pero son más comunes en el PDAC en etapa tardía. Además, los niveles elevados de CA199 se detectan con frecuencia en diversas enfermedades benignas y malignas, como pancreatitis, colestasis y cáncer. Además, debido a las limitaciones de detección, las modalidades de imágenes como la tomografía computarizada (CT), la resonancia magnética (MRI) y la ecografía endoscópica (USE) son insuficientes para la detección temprana del PDAC.

Idealmente, los investigadores apuntan a obtener marcadores biológicos no invasivos, confiables y repetibles con potencial clínico para el diagnóstico temprano del cáncer. Los primeros estudios han identificado el ADN tumoral circulante (ctDNA), las células tumorales circulantes (CTC), las vesículas extracelulares (EV), la proteómica plasmática y las células tumorales circulantes (CTC) como herramientas remotas y en tiempo real prometedoras para este propósito. En comparación con otros tumores sólidos, especialmente el cáncer de pulmón y de mama, algunos de estos biomarcadores circulantes han entrado en la práctica clínica, mientras que los biomarcadores derivados de la sangre para el diagnóstico o seguimiento del PDAC son muy limitados (excluido el CA199), y el CA199 está en gran medida subdesarrollado en comparación con otros tumores. Un ejemplo es el uso de EpCAM (molécula de adhesión de células epiteliales) y citoqueratina para el diagnóstico del sistema CellSearch, un método aprobado por la FDA (Food and Drug Administration) para diagnosticar cánceres metastásicos de mama, colon y próstata, que fue evaluado para el diagnóstico de PDAC, logrando una tasa de precisión del 11-78,5%, lo que indica una amplia variación en las tasas de detección de PDAC. Otras características moleculares para diagnosticar PDAC, incluidas las mutaciones KRAS en CTC, miARN en EV y proteoglicano glipicano 1 de heparán sulfato (GPC1) en vesículas extracelulares, desafortunadamente, exhiben diferencias significativas en la sensibilidad y el rendimiento predictivo en diferentes estudios, particularmente entre el estado del tumor y el de CTC. . Un estudio encontró que en el 97% de los pacientes con tumores que portaban KRAS mutado, solo el 18% de las CTC portaban el alelo KRAS de tipo salvaje, incluso en tumores metastásicos. Por lo tanto, debido a las limitaciones genéticas asociadas con el enriquecimiento e identificación de CTC, el aislamiento de ctDNA, etc., el uso de un único biomarcador puede capturar solo características biológicas parciales del tumor, lo que genera una baja consistencia y falsos negativos. Dados los desafíos del diagnóstico temprano de PDAC, es imperativo desarrollar uno o más marcadores biológicos nuevos para el diagnóstico temprano de PDAC para capturar más características biológicas posibles de los tumores primarios y metastásicos.

El sistema inmunológico es un sistema de defensa extremadamente importante en el cuerpo humano. A través de procesos biológicos específicos y no específicos, el sistema inmunológico puede detectar diversos patógenos y sustancias nocivas, desde virus hasta parásitos, y diferenciarlos de las células y tejidos sanos del cuerpo en circunstancias normales. Por tanto, existe una estrecha conexión entre el sistema inmunológico y la salud general de un individuo. El desarrollo del tumor permanece bajo constante vigilancia por parte del sistema inmunológico y, en las primeras etapas de la enfermedad, el sistema inmunológico responde y las características inmunitarias sufren cambios. Sin embargo, cuando aparecen síntomas clínicos, indica que el sistema inmunológico está luchando por superar la presencia de sustancias nocivas y, en este punto, la enfermedad ya ha progresado a una etapa media o tardía. Al establecer una cohorte clínica de cáncer de páncreas temprano a gran escala, recopilar datos inmunes multimodales de alta calidad de individuos e integrar modelos de inteligencia artificial de vanguardia, es posible decodificar características inmunes individuales y desarrollar técnicas de diagnóstico temprano para el cáncer de páncreas. en la captura del estado inmunológico y las señales de respuesta. Este enfoque puede ayudar a identificar factores de riesgo tempranos del cáncer de páncreas mediante el análisis de respuestas inmunitarias anormales antes de la progresión de la enfermedad, lo que permite un diagnóstico temprano del cáncer de páncreas.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

3000

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: Qi Zhang, Associate professor
  • Número de teléfono: 13819137113
  • Correo electrónico: qi.zhang@zju.edu.cn

Ubicaciones de estudio

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, Porcelana, 310003
        • First Affiliated Hospital, Medical College of Zhejiang University
      • Hangzhou, Zhejiang, Porcelana, 310009
        • the First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

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

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

Inclusión prospectiva de 1000 pacientes con cáncer de páncreas (el cáncer de páncreas en etapa temprana representa aproximadamente el 75% de los casos), 1000 pacientes con enfermedades pancreáticas benignas y 1000 individuos sanos como controles. Se recolectaron muestras de sangre periférica de pacientes con cáncer de páncreas recién diagnosticados y de individuos sanos. Utilizando técnicas como TCR-seq en plasma, CyTOF y proteómica plasmática, se obtuvieron y analizaron características inmunes individuales multimodales junto con información clínica. Se construyó un modelo predictivo de inteligencia artificial basado en estas características inmunes individuales multimodales para establecer una técnica de detección temprana del cáncer de páncreas.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Firmar el formulario de consentimiento informado;
  • Diagnóstico inicial como pacientes con cáncer de páncreas, pacientes con lesiones pancreáticas benignas o controles sanos.

Criterio de exclusión:

  • Historia de otras neoplasias malignas;
  • Presencia de disfunción orgánica;
  • Síndrome de inmunodeficiencia concurrente, tuberculosis activa, infección por VIH, etc.;
  • Trasplante alogénico que requiere terapia inmunosupresora;
  • Mal cumplimiento del seguimiento.

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
Cáncer de páncreas
El paciente es diagnosticado por primera vez de cáncer de páncreas y no ha recibido ningún tratamiento tumoral.
Enfermedades pancreáticas benignas
Al paciente se le diagnostica una enfermedad pancreática benigna, como SCN, MCN, IPMN y no ha sido sometido a ningún tratamiento.
Controles saludables
Una población sana sin enfermedades relacionadas con el páncreas ni otros cánceres.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Célula mononuclear de sangre periférica
Periodo de tiempo: Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Uso de tecnología RNA seq para analizar genes expresados ​​diferencialmente en células inmunes periféricas
Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Célula mononuclear de sangre periférica
Periodo de tiempo: Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
TCR/BCR-seq: uso de amplificación múltiple para obtener la región CDR3 (región determinante de complementariedad 3) de TCR y BCR y análisis del patrón de reordenamiento de VDJ
Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Célula mononuclear de sangre periférica
Periodo de tiempo: Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Análisis de la expresión de ARN en células individuales usando scRNA-seq
Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Célula mononuclear de sangre periférica
Periodo de tiempo: Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
scTCR/BCR-seq: uso de amplificación múltiple para obtener la región CDR3 (región determinante de complementariedades 3) de TCR y BCR y análisis del patrón de reordenamiento de VDJ en células individuales
Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Célula mononuclear de sangre periférica
Periodo de tiempo: Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Identificación de regiones abiertas de cromatina en células individuales utilizando tecnología scATAC-seq
Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Célula mononuclear de sangre periférica
Periodo de tiempo: Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Detección de la abundancia y tipo de algunos marcadores de células mononucleares de sangre periférica mediante tecnología CYTOF
Durante el período de 1 a 7 días antes de la cirugía
Connecticut
Periodo de tiempo: Dentro de 1 mes antes de la cirugía
Datos de imágenes de la visita inicial del paciente.
Dentro de 1 mes antes de la cirugía
Resonancia magnética
Periodo de tiempo: Dentro de 1 mes antes de la cirugía
Datos de imágenes de la visita inicial del paciente.
Dentro de 1 mes antes de la cirugía

Colaboradores e Investigadores

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

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 (Estimado)

1 de agosto de 2024

Finalización primaria (Estimado)

1 de enero de 2027

Finalización del estudio (Estimado)

31 de diciembre de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

23 de junio de 2024

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

2 de julio de 2024

Publicado por primera vez (Actual)

11 de julio de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

16 de julio de 2024

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

15 de julio de 2024

Última verificación

1 de julio 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