- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT05539079
Une étude observationnelle prospective à long terme chez des patients atteints de gammapathie monoclonale de signification indéterminée (SECURE)
Le myélome multiple (MM) est un cancer du sang rare qui touche plus de 5 000 personnes par an au Royaume-Uni. Tous les cas de myélome commencent par une affection appelée gammapathie monoclonale de signification indéterminée (MGUS). La MGUS survient chez environ 3,2 % des personnes âgées de 50 ans et plus. Seule une petite proportion de ces personnes - environ 1 % chaque année - développera un myélome. La plupart des personnes atteintes de MGUS ne présentent aucun symptôme, mais un petit nombre de personnes souffriront de complications. Ce groupe est désigné comme ayant une gammapathie monoclonale d'importance clinique (MGCS).
Les personnes atteintes de myélome connaissent souvent de longs délais de diagnostic ; les délais sont plus longs que pour tout autre cancer. Bien que nous sachions que la MGUS entraîne un myélome, la plupart des cas de MGUS ne sont découverts que "incidemment" lorsque la personne subit des tests sanguins pour autre chose. Et les personnes atteintes de MGUS n'ont pas de tests ou de suivi cohérents. Cette situation signifie que 80 à 90 % des personnes diagnostiquées avec un myélome n'ont pas eu de diagnostic antérieur de MGUS.
Un diagnostic plus précoce du myélome pourrait être possible avec une meilleure compréhension de la MGUS et de la manière dont elle doit être surveillée. L'étude SECURE y contribuera. Cela aidera à confirmer la vitesse à laquelle les personnes atteintes de MGUS progressent vers un diagnostic de myélome. Il permettra de mieux comprendre les schémas de dépistage, de diagnostic et de surveillance des personnes atteintes de MGUS et de MGCS au Royaume-Uni.
L'étude vise à en savoir plus sur le rôle des antécédents familiaux et des facteurs démographiques dans le développement de la MGUS. Il en apprendra également davantage sur l'impact psychologique d'un diagnostic de MGUS et sur la qualité de vie individuelle.
Les patients atteints de MGUS seront identifiés par leur équipe de soins cliniques et invités à participer à l'étude SECURE. Les participants devront répondre à des sondages et à des questionnaires annuellement pendant une période de 5 ans ou jusqu'à ce que leur maladie change. L'étude recrutera des participants de 20 sites NHS au Royaume-Uni. Certains seront invités à fournir des échantillons de sang. SECURE est financé par Cancer Research UK (CRUK) et le National Institute for Health Research (NIHR).
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
Le myélome affecte 5820 personnes/an au Royaume-Uni et est le stade avancé d'un trouble plasmocytaire clonal avec un état précurseur distinct, appelé gammapathie monoclonale de signification indéterminée (MGUS). Le terme gammapathie monoclonale fait référence aux quantités aberrantes d'immunoglobuline monoclonale produites par le clone de plasmocyte dérégulé. La MGUS est hétérogène dans sa présentation clinique, avec des niveaux variables d'immunoglobulines aberrantes et de suppression des immunoglobulines normales. Le myélome est le seul état clinique actuellement proposé à un traitement, bien qu'une minorité de patients atteints de MGUS présentent des complications telles que l'amylose, des troubles rénaux, l'ostéoporose et des manifestations de la peau et du système nerveux. Les patients atteints de MGUS avec ces complications cliniques sont désignés comme ayant une gammapathie monoclonale d'importance clinique (MGCS). Dans le MGCS, la morbidité est induite par la protéine sécrétée plutôt que par la taille du clone qui est souvent significativement plus petite que chez les patients atteints de myélome. Les coûts des soins liés au myélome sont considérables par rapport aux dépenses globales en chimiothérapie anticancéreuse dans le monde. La détection précoce est une priorité élevée pour les patients et améliore la survie : 84 % des personnes atteintes de myélome survivent pendant plus de 5 ans si elles sont diagnostiquées au stade le plus précoce, contre seulement 26 % si elles sont diagnostiquées à un stade avancé. Malgré la disponibilité généralisée des techniques sérologiques de diagnostic, le myélome est le plus souvent diagnostiqué tardivement (> 3 à 6 mois après la présentation des symptômes) et présente le délai de diagnostic le plus long de tous les cancers, avec des présentations d'urgence chez > 30 % des patients atteints d'un myélome nouvellement diagnostiqué qui ont raccourci survie. La plupart des retards évitables surviennent dans les soins primaires pour des raisons telles que des tests MGUS et un suivi incohérents, soulignant la nécessité d'une meilleure connectivité entre les soins primaires (dépistage), l'immunologie (investigations initiales) et l'hématologie (prise en charge continue) pour un diagnostic et une prise en charge efficaces du myélome et états précurseurs. Étant donné que la MGUS précède tous les myélomes, une stratégie de diagnostic précoce consiste à surveiller régulièrement les personnes atteintes de MGUS pour la progression vers le myélome. Le risque de progression est d'environ 1 %/an avec une prévalence générale de la MGUS de 3,2 % chez les personnes de plus de 50 ans. Malheureusement, la MGUS est souvent diagnostiquée accidentellement et 80 à 90 % des myélomes sont diagnostiqués sans avoir reçu au préalable un diagnostic de MGUS. Étant donné que le dépistage de la MGUS au niveau de la population serait peu pratique et coûteux, des recherches sont nécessaires pour comprendre les symptômes cliniques. Cependant, la nécessité de surveiller régulièrement un nombre plus élevé de patients atteints de MGUS imposerait un énorme fardeau aux médecins généralistes. Il y a un manque de modèles de prédiction bien définis pour la transition MGUS-MGCS/myélome qui peuvent être appliqués dans les soins cliniques. Bien que la taille de la protéine monoclonale aberrante et du sous-type (non IgG) pronostique largement la progression vers le myélome, seuls 20 à 30 % des patients atteints de MGUS appartiennent à ce groupe.
De plus, les facteurs de risque de progression du MGUS-MGCS/myélome ont été difficiles à définir, ce qui a conduit à des approches largement non standardisées de détection, de stratification des risques et de surveillance continue, contribuant au retard de diagnostic. Les patients présentant un myélome rapportent que la douleur osseuse est le symptôme le plus courant au moment du diagnostic et > 80 % présentent des lésions osseuses à l'imagerie au moment du diagnostic. Les patients diagnostiqués avec une MGUS présentent une incidence significativement plus élevée de décès dus à des comorbidités telles que des fractures (y compris toutes les morbidités liées à l'hôpital résultant d'une hospitalisation de longue durée, telles qu'une infection nosocomiale), la formation de thrombus, une défaillance d'organe et une infection, par rapport aux patients non hospitalisés. -Contrôles MGUS. De plus, > 18 % des patients atteints de MGUS diagnostiqués accidentellement et sans antécédent d'ostéoporose souffriront d'une fracture vertébrale.
Ce projet est une étude observationnelle, dans laquelle les chercheurs espèrent comprendre, via une analyse qualitative, les schémas de dépistage et de surveillance existants, ainsi que les voies actuelles de diagnostic MGUS et MGCS, au Royaume-Uni. Les enquêteurs espèrent également améliorer la compréhension des associations démographiques et des liens familiaux, car il existe des preuves récentes qui soutiennent un risque plus élevé et une progression plus précoce de la MGUS chez les Noirs et des preuves d'un risque plus élevé chez ceux dont les parents immédiats sont atteints de la maladie.
De plus, comme les informations disponibles pour comprendre les besoins psychologiques après le diagnostic et pendant la progression de la maladie sont limitées, l'étude se concentrera également sur la qualité de vie des patients et les exigences en matière de services psychologiques fournis aux participants. Les enquêteurs espèrent utiliser à la fois des échelles standardisées et non standardisées lors des suivis de base et annuels.
Des études de métabolomique seront entreprises au Phenome Centre-Birmingham (PC-B); une installation de 8 millions de livres sterling a demandé l'étude ciblée et non ciblée à grande échelle des métabolites présents dans les biofluides et les tissus humains, avec un accent particulier sur la médecine de précision/stratifiée. Un certain nombre d'études ont appliqué la métabolomique à l'étude des dyscrasies plasmocytaires. Une étude de 2013 a utilisé des analyses de métabolites basées sur la RMN du proton d'échantillons de sérum et d'urine appariés en série archivés de patients atteints de MM à différents stades de la maladie. L'étude a montré une discrimination entre la maladie active au moment du diagnostic, la rémission et la maladie en rechute et a identifié une acétylcarnitine élevée comme un nouveau marqueur de la maladie active. Une étude plus récente a identifié que des niveaux élevés de 2-hydroxyglutarate (2-HG) dans le sang sont associés à des niveaux plus élevés d'expression de c-MYC dans le MM et à un temps de progression plus court. Plus récemment, nous avons analysé des échantillons en série obtenus à Birmingham auprès de 12 patients MGUS avant et après leur progression vers le MM et dans une deuxième cohorte, des échantillons en série de patients MM au moment du diagnostic (avant traitement), pendant le traitement et en rémission. L'analyse statistique a identifié un certain nombre de métabolites dont la concentration relative a été altérée entre le diagnostic pré- et post-MM. Par exemple, les taux sériques de sphingosine-1-phosphate (S1P) étaient plus élevés chez les individus MGUS avant leur progression vers le MM (p<0,05, pli moyen de 7,5) et cette modification des niveaux de S1P a été progressivement inversée pendant le traitement par le MM et lors de la première rémission. Les échantillons de sérum de l'étude SECURE seront analysés par chromatographie liquide ultra-performante-spectrométrie de masse (système Ultimate3000 UPLC couplé à un spectromètre de masse à ionisation par électrospray Q Exactive Plus).
La caractérisation des variants génétiques germinaux chez les participants à l'étude sera entreprise à l'aide d'une méthodologie de pointe à la fin de la période d'observation prévue pour identifier les variants et les scores de risque associés et potentiellement prédictifs du développement de la MGUS ou de la progression vers le MM. Le groupe myélome de la Division de génétique et d'épidémiologie de l'Institut de recherche sur le cancer (ICR) a été le pionnier de la découverte de variants de risque génétique germinal pour le MM, de leur annotation fonctionnelle, ainsi que du développement de scores de risque polygénique. Un programme d'activités en cours est axé sur la caractérisation fonctionnelle, en particulier sur l'étude de l'interaction avec les mutations non codantes dans le génome tumoral, qui éclairera l'interprétation des résultats générés via SECURE et soutiendra le développement d'outils de stratification des risques individualisés.
Des collègues de la clinique Mayo ont montré que la modification post-traductionnelle des chaînes légères est un biomarqueur de la progression de la MGUS vers le myélome, dans une cohorte de MGUS dépistée. En outre, un article récent a montré que les programmes transcriptionnels de glycosylation à lignée N sont significativement régulés à la hausse dans les plasmocytes de patients atteints d'amylose AL par rapport aux patients atteints de myélome et aux témoins normaux. Au sein de SECURE, les chercheurs utiliseront une plate-forme de spectrométrie de masse établie par le site de liaison pour profiler longitudinalement les schémas de glycosylation dans les chaînes légères des patients atteints de MGUS et tester s'il s'agit d'un biomarqueur potentiel de la progression vers le myélome et/ou l'amylose.
Impact clinique : Une compréhension factuelle de la progression de la gammapathie monoclonale vers le myélome dans une population britannique est nécessaire. Cette étude fournira des informations supplémentaires sur les voies de diagnostic, le dépistage du MGCS, les schémas de surveillance et l'impact psychologique ainsi que l'utilisation des ressources de santé de cette population de patients. Cela nous permettra d'assurer une surveillance stratifiée des risques des patients atteints de MGUS et de rationaliser les voies avec l'intention d'établir un diagnostic précoce de MGCS. Des données supplémentaires sur les liens familiaux, la qualité de vie et l'HRU aident à développer un cadre pour une meilleure gestion clinique de la MGUS.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Richard Brouwer, BSc
- Numéro de téléphone: 07594301699
- E-mail: richard.brouwer@ouh.nhs.uk
Lieux d'étude
-
-
Oxfordshire
-
Oxford, Oxfordshire, Royaume-Uni, OX3 7LE
- Recrutement
- Secure Study
-
Contact:
- Secure Study
- Numéro de téléphone: 01865226950
- E-mail: secure@oxnet.nhs.uk
-
Chercheur principal:
- Karthik Ramasamy
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
• Toute personne ayant un cas confirmé ou suspect de MGUS
Critère d'exclusion:
- Ceux qui ne peuvent ou ne veulent pas donner leur consentement éclairé
- Patients de moins de 18 ans
- Patients sans signe de MGUS
- Patients avec un rapport de chaînes légères de 0,3 à 3,0 sans protéine monoclonale lors de l'électrophorèse sérique ou de l'immunofixation
- Patients présentant une paraprotéine en augmentation rapide ou des chaînes légères libres sériques d'une maladie évolutive au moment du diagnostic ou de l'inclusion dans l'étude
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Éventuel
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Taux de progression vers MM
Délai: Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
Taux de progression vers MM pendant l'observation
|
Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Modèles de surveillance MGUS tels que déterminés par questionnaire
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 5 ans
|
Analyse qualitative pour déterminer les schémas de surveillance des patients atteints de MGUS et les raisons qui les sous-tendent
|
Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 5 ans
|
|
Dépistage MGCS tel que déterminé par questionnaire
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 5 ans
|
Analyse qualitative pour déterminer le dépistage des patients atteints de MGCS
|
Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 5 ans
|
|
Comprendre les voies d'accès au diagnostic de MGUS telles que déterminées par le questionnaire
Délai: Ligne de base
|
Analyse qualitative pour déterminer les voies de diagnostic MGUS Dépistage vs incident |
Ligne de base
|
|
Comprendre le lien familial par rapport à la MGUS tel que déterminé par le questionnaire
Délai: Ligne de base
|
Comprendre le lien familial par rapport à la MGUS tel que déterminé par le questionnaire
|
Ligne de base
|
|
Qualité de vie mesurée par le questionnaire EQ-5D-3L
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 5 ans
|
Le système descriptif EQ-5D-3L comprend les cinq dimensions suivantes : mobilité, soins personnels, activités habituelles, douleur/inconfort et anxiété/dépression. Chaque dimension est notée sur une échelle de 1 à 3 : 1 (aucun problème), 2 (quelques problèmes) et 3 (problèmes extrêmes). Un score plus élevé équivaut à un résultat moins bon. Comme indiqué dans le guide de l'utilisateur officiel de l'EQ-5D, les réponses des patients aux 5 questions ont été converties en une seule valeur d'indice selon Dolan P (1997). Modélisation des évaluations pour les états de santé EuroQol. Med Care 35(11):1095-108. Ces valeurs d'indice, avec des ensembles de valeurs spécifiques à chaque pays, facilitent le calcul des années de vie pondérées par la qualité (QALY) qui sont utilisées pour éclairer les évaluations économiques des interventions de soins de santé. Au Royaume-Uni, les valeurs vont de -0,594 à +1. |
Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 5 ans
|
|
Déterminer si S1P a une valeur en tant que biomarqueur prédictif de la progression vers le MM
Délai: Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
Déterminer si S1P a une valeur en tant que biomarqueur prédictif de la progression vers le MM
|
Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
|
Déterminer si l'acétyl carnitine a une valeur en tant que biomarqueur prédictif de la progression vers le MM
Délai: Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
Déterminer si l'acétyl carnitine a une valeur en tant que biomarqueur prédictif de la progression vers le MM
|
Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
|
Identifier les variants génétiques germinaux associés au risque de développer une MGUS et/ou un MM
Délai: Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
Évalué par profilage génétique germinal
|
Jusqu'à l'achèvement des études, évalué jusqu'à 60 mois
|
Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Karthik Ramasamy, Oxford University Hospitals NHS Trust
Publications et liens utiles
Publications générales
- Cook R. Economic and clinical impact of multiple myeloma to managed care. J Manag Care Pharm. 2008 Sep;14(7 Suppl):19-25. doi: 10.18553/jmcp.2008.14.S7-A.19.
- Koshiaris C, Oke J, Abel L, Nicholson BD, Ramasamy K, Van den Bruel A. Quantifying intervals to diagnosis in myeloma: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2018 Jun 22;8(6):e019758. doi: 10.1136/bmjopen-2017-019758.
- Graziani G, Herget GW, Ihorst G, Zeissig M, Chaidos A, Auner HW, Duyster J, Wasch R, Engelhardt M. Time from first symptom onset to the final diagnosis of multiple myeloma (MM) - possible risks and future solutions: retrospective and prospective 'Deutsche Studiengruppe MM' (DSMM) and 'European Myeloma Network' (EMN) analysis. Leuk Lymphoma. 2020 Apr;61(4):875-886. doi: 10.1080/10428194.2019.1695051. Epub 2019 Nov 28.
- Lyratzopoulos G, Neal RD, Barbiere JM, Rubin GP, Abel GA. Variation in number of general practitioner consultations before hospital referral for cancer: findings from the 2010 National Cancer Patient Experience Survey in England. Lancet Oncol. 2012 Apr;13(4):353-65. doi: 10.1016/S1470-2045(12)70041-4. Epub 2012 Feb 24.
- Swann R, Lyratzopoulos G, Rubin G, Pickworth E, McPhail S. The frequency, nature and impact of GP-assessed avoidable delays in a population-based cohort of cancer patients. Cancer Epidemiol. 2020 Feb;64:101617. doi: 10.1016/j.canep.2019.101617. Epub 2019 Dec 3.
- Landgren O, Kyle RA, Pfeiffer RM, Katzmann JA, Caporaso NE, Hayes RB, Dispenzieri A, Kumar S, Clark RJ, Baris D, Hoover R, Rajkumar SV. Monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) consistently precedes multiple myeloma: a prospective study. Blood. 2009 May 28;113(22):5412-7. doi: 10.1182/blood-2008-12-194241. Epub 2009 Jan 29.
- Kyle RA, Durie BG, Rajkumar SV, Landgren O, Blade J, Merlini G, Kroger N, Einsele H, Vesole DH, Dimopoulos M, San Miguel J, Avet-Loiseau H, Hajek R, Chen WM, Anderson KC, Ludwig H, Sonneveld P, Pavlovsky S, Palumbo A, Richardson PG, Barlogie B, Greipp P, Vescio R, Turesson I, Westin J, Boccadoro M; International Myeloma Working Group. Monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) and smoldering (asymptomatic) multiple myeloma: IMWG consensus perspectives risk factors for progression and guidelines for monitoring and management. Leukemia. 2010 Jun;24(6):1121-7. doi: 10.1038/leu.2010.60. Epub 2010 Apr 22.
- Kyle RA, Therneau TM, Rajkumar SV, Larson DR, Plevak MF, Offord JR, Dispenzieri A, Katzmann JA, Melton LJ 3rd. Prevalence of monoclonal gammopathy of undetermined significance. N Engl J Med. 2006 Mar 30;354(13):1362-9. doi: 10.1056/NEJMoa054494.
- Kaufmann H, Ackermann J, Odelga V, Sagaster V, Nosslinger T, Pfeilstocker M, Keck A, Ludwig H, Gisslinger H, Drach J. Cytogenetic patterns in multiple myeloma after a phase of preceding MGUS. Eur J Clin Invest. 2008 Jan;38(1):53-60. doi: 10.1111/j.1365-2362.2007.01903.x.
- Kyle RA, Gertz MA, Witzig TE, Lust JA, Lacy MQ, Dispenzieri A, Fonseca R, Rajkumar SV, Offord JR, Larson DR, Plevak ME, Therneau TM, Greipp PR. Review of 1027 patients with newly diagnosed multiple myeloma. Mayo Clin Proc. 2003 Jan;78(1):21-33. doi: 10.4065/78.1.21.
- Dispenzieri A, Larson DR, Rajkumar SV, Kyle RA, Kumar SK, Kourelis T, Arendt B, Willrcih M, Dasari S, Murray D. N-glycosylation of monoclonal light chains on routine MASS-FIX testing is a risk factor for MGUS progression. Leukemia. 2020 Oct;34(10):2749-2753. doi: 10.1038/s41375-020-0940-8. Epub 2020 Jun 27.
- Koshiaris C, Van den Bruel A, Oke JL, Nicholson BD, Shephard E, Braddick M, Hamilton W. Early detection of multiple myeloma in primary care using blood tests: a case-control study in primary care. Br J Gen Pract. 2018 Sep;68(674):e586-e593. doi: 10.3399/bjgp18X698357. Epub 2018 Aug 13.
- Rajkumar SV. The screening imperative for multiple myeloma. Nature. 2020 Nov;587(7835):S63. doi: 10.1038/d41586-020-03227-y. No abstract available.
- Puchades-Carrasco L, Lecumberri R, Martinez-Lopez J, Lahuerta JJ, Mateos MV, Prosper F, San-Miguel JF, Pineda-Lucena A. Multiple myeloma patients have a specific serum metabolomic profile that changes after achieving complete remission. Clin Cancer Res. 2013 Sep 1;19(17):4770-9. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-12-2917. Epub 2013 Jul 19.
- Jones DR, Wu Z, Chauhan D, Anderson KC, Peng J. A nano ultra-performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry approach for global metabolomic profiling and case study on drug-resistant multiple myeloma. Anal Chem. 2014 Apr 1;86(7):3667-75. doi: 10.1021/ac500476a. Epub 2014 Mar 20.
- Breitkopf SB, Yuan M, Helenius KP, Lyssiotis CA, Asara JM. Triomics Analysis of Imatinib-Treated Myeloma Cells Connects Kinase Inhibition to RNA Processing and Decreased Lipid Biosynthesis. Anal Chem. 2015 Nov 3;87(21):10995-1006. doi: 10.1021/acs.analchem.5b03040. Epub 2015 Oct 12.
- Du H, Wang L, Liu B, Wang J, Su H, Zhang T, Huang Z. Analysis of the Metabolic Characteristics of Serum Samples in Patients With Multiple Myeloma. Front Pharmacol. 2018 Aug 22;9:884. doi: 10.3389/fphar.2018.00884. eCollection 2018.
- Lodi A, Tiziani S, Khanim FL, Gunther UL, Viant MR, Morgan GJ, Bunce CM, Drayson MT. Proton NMR-based metabolite analyses of archived serial paired serum and urine samples from myeloma patients at different stages of disease activity identifies acetylcarnitine as a novel marker of active disease. PLoS One. 2013;8(2):e56422. doi: 10.1371/journal.pone.0056422. Epub 2013 Feb 19.
- Gonsalves WI, Ramakrishnan V, Hitosugi T, Ghosh T, Jevremovic D, Dutta T, Sakrikar D, Petterson XM, Wellik L, Kumar SK, Nair KS. Glutamine-derived 2-hydroxyglutarate is associated with disease progression in plasma cell malignancies. JCI Insight. 2018 Jan 11;3(1):e94543. doi: 10.1172/jci.insight.94543. eCollection 2018 Jan 11.
- Dona AC, Jimenez B, Schafer H, Humpfer E, Spraul M, Lewis MR, Pearce JT, Holmes E, Lindon JC, Nicholson JK. Precision high-throughput proton NMR spectroscopy of human urine, serum, and plasma for large-scale metabolic phenotyping. Anal Chem. 2014 Oct 7;86(19):9887-94. doi: 10.1021/ac5025039. Epub 2014 Sep 16.
- Dunn WB, Broadhurst D, Begley P, Zelena E, Francis-McIntyre S, Anderson N, Brown M, Knowles JD, Halsall A, Haselden JN, Nicholls AW, Wilson ID, Kell DB, Goodacre R; Human Serum Metabolome (HUSERMET) Consortium. Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nat Protoc. 2011 Jun 30;6(7):1060-83. doi: 10.1038/nprot.2011.335.
- Broderick P, Chubb D, Johnson DC, Weinhold N, Forsti A, Lloyd A, Olver B, Ma Y, Dobbins SE, Walker BA, Davies FE, Gregory WA, Childs JA, Ross FM, Jackson GH, Neben K, Jauch A, Hoffmann P, Muhleisen TW, Nothen MM, Moebus S, Tomlinson IP, Goldschmidt H, Hemminki K, Morgan GJ, Houlston RS. Common variation at 3p22.1 and 7p15.3 influences multiple myeloma risk. Nat Genet. 2011 Nov 27;44(1):58-61. doi: 10.1038/ng.993.
- Weinhold N, Johnson DC, Chubb D, Chen B, Forsti A, Hosking FJ, Broderick P, Ma YP, Dobbins SE, Hose D, Walker BA, Davies FE, Kaiser MF, Li NL, Gregory WA, Jackson GH, Witzens-Harig M, Neben K, Hoffmann P, Nothen MM, Muhleisen TW, Eisele L, Ross FM, Jauch A, Goldschmidt H, Houlston RS, Morgan GJ, Hemminki K. The CCND1 c.870G>A polymorphism is a risk factor for t(11;14)(q13;q32) multiple myeloma. Nat Genet. 2013 May;45(5):522-525. doi: 10.1038/ng.2583. Epub 2013 Mar 17.
- Chubb D, Weinhold N, Broderick P, Chen B, Johnson DC, Forsti A, Vijayakrishnan J, Migliorini G, Dobbins SE, Holroyd A, Hose D, Walker BA, Davies FE, Gregory WA, Jackson GH, Irving JA, Pratt G, Fegan C, Fenton JA, Neben K, Hoffmann P, Nothen MM, Muhleisen TW, Eisele L, Ross FM, Straka C, Einsele H, Langer C, Dorner E, Allan JM, Jauch A, Morgan GJ, Hemminki K, Houlston RS, Goldschmidt H. Common variation at 3q26.2, 6p21.33, 17p11.2 and 22q13.1 influences multiple myeloma risk. Nat Genet. 2013 Oct;45(10):1221-1225. doi: 10.1038/ng.2733. Epub 2013 Aug 18.
- Weinhold N, Johnson DC, Rawstron AC, Forsti A, Doughty C, Vijayakrishnan J, Broderick P, Dahir NB, Begum DB, Hosking FJ, Yong K, Walker BA, Hoffmann P, Muhleisen TW, Langer C, Dorner E, Jockel KH, Eisele L, Nothen MM, Hose D, Davies FE, Goldschmidt H, Morgan GJ, Hemminki K, Houlston RS. Inherited genetic susceptibility to monoclonal gammopathy of unknown significance. Blood. 2014 Apr 17;123(16):2513-7; quiz 2593. doi: 10.1182/blood-2013-10-532283. Epub 2014 Jan 21.
- Mitchell JS, Li N, Weinhold N, Forsti A, Ali M, van Duin M, Thorleifsson G, Johnson DC, Chen B, Halvarsson BM, Gudbjartsson DF, Kuiper R, Stephens OW, Bertsch U, Broderick P, Campo C, Einsele H, Gregory WA, Gullberg U, Henrion M, Hillengass J, Hoffmann P, Jackson GH, Johnsson E, Joud M, Kristinsson SY, Lenhoff S, Lenive O, Mellqvist UH, Migliorini G, Nahi H, Nelander S, Nickel J, Nothen MM, Rafnar T, Ross FM, da Silva Filho MI, Swaminathan B, Thomsen H, Turesson I, Vangsted A, Vogel U, Waage A, Walker BA, Wihlborg AK, Broyl A, Davies FE, Thorsteinsdottir U, Langer C, Hansson M, Kaiser M, Sonneveld P, Stefansson K, Morgan GJ, Goldschmidt H, Hemminki K, Nilsson B, Houlston RS. Genome-wide association study identifies multiple susceptibility loci for multiple myeloma. Nat Commun. 2016 Jul 1;7:12050. doi: 10.1038/ncomms12050.
- Li N, Johnson DC, Weinhold N, Studd JB, Orlando G, Mirabella F, Mitchell JS, Meissner T, Kaiser M, Goldschmidt H, Hemminki K, Morgan GJ, Houlston RS. Multiple myeloma risk variant at 7p15.3 creates an IRF4-binding site and interferes with CDCA7L expression. Nat Commun. 2016 Nov 24;7:13656. doi: 10.1038/ncomms13656.
- Alameda D, Goicoechea I, Vicari M, Arriazu E, Nevone A, Rodriguez S, Lasa M, Puig N, Cedena MT, Alignani D, Garate S, Lara-Astiaso D, Vilas-Zornoza A, Sarvide S, Ocio EM, Lecumberri R, Garcia de Coca A, Labrador J, Gonzalez ME, Palomera L, Gironella M, Cabanas V, Casanova M, Oriol A, Krsnik I, Perez-Montana A, de la Rubia J, de la Puerta JE, de Arriba F, Fazio VM, Martinez-Lopez J, Lahuerta JJ, Mateos MV, Odero MD, Prosper F, Weiner A, Amit I, Nuvolone M, San Miguel JF, Paiva B. Tumor cells in light-chain amyloidosis and myeloma show distinct transcriptional rewiring of normal plasma cell development. Blood. 2021 Oct 28;138(17):1583-1589. doi: 10.1182/blood.2020009754.
- Piot JM, Royer M, Schmidt-Tanguy A, Hoppe E, Gardembas M, Bourree T, Hunault M, Francois S, Boyer F, Ifrah N, Renier G, Chevailler A, Audran M, Chappard D, Libouban H, Mabilleau G, Legrand E, Bouvard B. Factors associated with an increased risk of vertebral fracture in monoclonal gammopathies of undetermined significance. Blood Cancer J. 2015 Aug 28;5(8):e345. doi: 10.1038/bcj.2015.71.
- Went M, Sud A, Forsti A, Halvarsson BM, Weinhold N, Kimber S, van Duin M, Thorleifsson G, Holroyd A, Johnson DC, Li N, Orlando G, Law PJ, Ali M, Chen B, Mitchell JS, Gudbjartsson DF, Kuiper R, Stephens OW, Bertsch U, Broderick P, Campo C, Bandapalli OR, Einsele H, Gregory WA, Gullberg U, Hillengass J, Hoffmann P, Jackson GH, Jockel KH, Johnsson E, Kristinsson SY, Mellqvist UH, Nahi H, Easton D, Pharoah P, Dunning A, Peto J, Canzian F, Swerdlow A, Eeles RA, Kote-Jarai Z, Muir K, Pashayan N, Nickel J, Nothen MM, Rafnar T, Ross FM, da Silva Filho MI, Thomsen H, Turesson I, Vangsted A, Andersen NF, Waage A, Walker BA, Wihlborg AK, Broyl A, Davies FE, Thorsteinsdottir U, Langer C, Hansson M, Goldschmidt H, Kaiser M, Sonneveld P, Stefansson K, Morgan GJ, Hemminki K, Nilsson B, Houlston RS; PRACTICAL consortium. Identification of multiple risk loci and regulatory mechanisms influencing susceptibility to multiple myeloma. Nat Commun. 2018 Sep 13;9(1):3707. doi: 10.1038/s41467-018-04989-w.
Liens utiles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- PID15967
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Description du régime IPD
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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 .