- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT05196087
Programme de surveillance de plate-forme basée sur l'intelligence artificielle non invasive (NIP IT!) (NIP IT!)
27 juin 2025 mis à jour par: University Health Network, Toronto
Les patients ayant suivi un traitement curatif peuvent être à risque de rechute.
Cette étude collectera, annotera et séquencera des échantillons biologiques (sang, selles et tissus) de patients de différents types de tumeurs afin de détecter la maladie résiduelle moléculaire (MRM) avant que les métastases ne deviennent radiographiquement ou cliniquement détectables.
Cela permettra une interception précoce du cancer et, espérons-le, prolongera la survie sans rechute pour tous les types de tumeurs.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Description détaillée
Le développement de médicaments anticancéreux commence généralement avec des patients atteints de cancers avancés qui ont épuisé les traitements standard.
Pourtant, même les nouveaux médicaments les plus actifs ne produisent que des bénéfices modestes chez les patients atteints de cancers avancés en raison de l'émergence d'une résistance, similaire à la résistance que les bactéries développent lorsqu'elles sont exposées à plusieurs reprises aux antibiotiques.
Afin d'obtenir des gains de survie plus importants et d'avoir un impact plus important dans le domaine du cancer, des médicaments prometteurs doivent être testés chez des patients atteints de tumeurs malignes curables qui ont subi un traitement définitif mais qui présentent un risque élevé de rechute.
L'interception est l'intervention active des cancers à un stade précoce, offrant une opportunité d'éliminer la maladie résiduelle moléculaire (MRM) avant la rechute clinique.
Le MRD décrit la situation dans laquelle les biomarqueurs dérivés du cancer sont détectables, généralement en utilisant des dosages moléculaires très sensibles et spécifiques dans le sang ou d'autres substances corporelles qui sont en dessous du seuil de détection par des tests conventionnels tels que la tomodensitométrie ou l'imagerie radiologique.
En utilisant des technologies innovantes pour surveiller les patients à haut risque de rechute et en les appliquant à des échantillons en série de leur ADN tumoral circulant, d'autres fluides corporels, des selles et des images radiologiques, l'objectif est de développer des modèles basés sur l'IA pour identifier ceux qui sont au plus haut risque de rechute.
Cela permettra de mener des études d'interception pour cibler les cellules tumorales microscopiques chez ces patients afin d'augmenter les taux de guérison du cancer.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
500
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Celeste Yu, MSc
- Numéro de téléphone: 5281 416-946-4501
- E-mail: Celeste.Yu@uhn.ca
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Elizabeth Shah
- Numéro de téléphone: 3833 416-946-4501
- E-mail: elizabeth.shah@uhn.ca
Lieux d'étude
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Ontario
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Toronto, Ontario, Canada, M5G 2M9
- Recrutement
- Princess Margaret Cancer Centre
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Contact:
- Celeste Yu
- Numéro de téléphone: 5281 416-946-4501
- E-mail: celeste.yu@uhn.ca
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Chercheur principal:
- Lillian Siu, MD
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Chercheur principal:
- Philippe Bedard, MD
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Maladie à un stade précoce ou localement avancé pour laquelle un traitement curatif est prévu ou qui a fait l'objet d'un traitement curatif.
La description
Critère d'intégration:
- Patients avec confirmation histologique d'une tumeur solide.
- Les patients doivent avoir une maladie à un stade précoce ou localement avancé pour laquelle un traitement curatif est prévu ou avoir subi un traitement curatif.
- Le patient doit avoir ≥ 18 ans.
- Tous les patients doivent avoir signé et daté un formulaire de consentement éclairé.
Critère d'exclusion:
Aucun
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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NIP IT !
Les patients atteints d'une maladie à un stade précoce ou localement avancé pour laquelle un traitement curatif est prévu ou qui ont subi un traitement curatif subiront une analyse de l'ADNc basée sur le séquençage de nouvelle génération (NGS) effectuée sur des échantillons de sang afin de déterminer la maladie résiduelle minimale (MRM).
Des échantillons de sang, des échantillons de selles et d'autres échantillons de tumeurs d'archives/frais seront prélevés à des fins bancaires et de recherche future.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Changement par rapport à la ligne de base dans l'ADNc collecté à partir d'échantillons biologiques
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 4 ans
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Analyse ctDNA basée sur le séquençage de nouvelle génération
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Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 4 ans
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Délai |
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Nombre de participants identifiés comme présentant un risque élevé de rechute clinique grâce à l'intelligence artificielle (IA) et aux algorithmes d'apprentissage automatique
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 4 ans
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Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 4 ans
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Lillian Siu, MD, Princess Margaret Hospital, Canada
- Chercheur principal: Philippe Bedard, MD, Princess Margaret Hospital, Canada
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
20 juillet 2022
Achèvement primaire (Estimé)
1 juin 2027
Achèvement de l'étude (Estimé)
1 juin 2027
Dates d'inscription aux études
Première soumission
13 décembre 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
4 janvier 2022
Première publication (Réel)
19 janvier 2022
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
2 juillet 2025
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
27 juin 2025
Dernière vérification
1 juin 2025
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- NIP IT!
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
INDÉCIS
Description du régime IPD
Les données d'étude anonymisées (y compris les données génétiques) peuvent potentiellement être partagées avec des collaborateurs de recherche approuvés.
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .