煙発がん物質バイオマーカーと肺がんリスクとの関連性の評価 - 1
前立腺がん、肺がん、結腸がん、卵巣がん(PLCO)のスクリーニング試験
調査の概要
詳細な説明
肺がんは、米国におけるがんによる死亡の主な原因です。 肺がんの約90%は喫煙が原因です。 肺がんのほとんどは喫煙者または元喫煙者に発生しますが、喫煙者のうち肺がんになるのはわずか 15 ~ 25% です。 現時点では、どの喫煙者ががんになるかを予測することは依然として不可能です。
紙巻きタバコを一服するごとに、ニコチンとともに、60 種類を超える既知の発がん物質の混合物が放出されます。 これらの発がん物質のほとんどは、細胞 DNA に悪影響を及ぼしてがんを引き起こす前に代謝活性化を必要とします。 発がん物質のレベルと発がん物質の代謝活性を定量化するバイオマーカーは有用なツールであり、利用できます。 この研究の目的は、タバコ煙の発がん物質バイオマーカーと肺がん発症リスクとの関連性を評価することです。
この観察的症例対照研究には、前立腺がん、肺がん、結腸がん、および卵巣がん(PLCO)スクリーニング試験に参加している喫煙者のグループから無作為に選択されることが含まれます。 選択された症例には、肺がん発症症例 300 名と対照 (肺がんと診断されていない参加者) 300 名が含まれます。 PLCO データベースから人口統計データとベースライン データが取得されます。 PLCO 試験からの以前のベースライン血液サンプルも同様に取得されます。 年齢、性別、喫煙歴に基づいて、参加者は血液サンプルをプールするために三つ組にグループ化されます。 次に、これらのサンプルを分析して、肺がん参加者のバイオマーカーレベルの分布が非肺がん参加者の分布と異なるかどうかを決定します。 PLCO試験からのデータとサンプルが使用され、新たな血液サンプルは取得されないため、この研究には参加者の募集は含まれません。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Minnesota
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Minneapolis、Minnesota、アメリカ、55455
- University of Minnesota
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 前立腺、肺、結腸、卵巣のスクリーニング試験 (PLCO) のスクリーニング群参加者
- PLCOのベースラインアンケートで喫煙が報告された
- 提供されたバイオリポジトリのサンプル
除外基準:
- 不安定な身体的または精神的健康状態
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:ケースコントロール
- 時間の展望:回顧
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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事例
PLCO 内のベースライン喫煙者のうち、2007 年以前に診断された肺がん症例
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暴露のバイオマーカーとして測定された総NNALおよびPheT
他の名前:
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コントロール
PLCO研究のベースラインで喫煙者の中で肺がんを患っていない被験者
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暴露のバイオマーカーとして測定された総NNALおよびPheT
他の名前:
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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肺癌
時間枠:累積発生率
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累積発生率
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者:Timothy Church, Ph.D.、University of Minnesota
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Church TR, Haznadar M, Geisser MS, Anderson KE, Caporaso NE, Le C, Abdullah SB, Hecht SS, Oken MM, Van Ness B. Interaction of CYP1B1, cigarette-smoke carcinogen metabolism, and lung cancer risk. Int J Mol Epidemiol Genet. 2010 Aug 5;1(4):295-309.
- Church TR, Anderson KE, Caporaso NE, Geisser MS, Le CT, Zhang Y, Benoit AR, Carmella SG, Hecht SS. A prospectively measured serum biomarker for a tobacco-specific carcinogen and lung cancer in smokers. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2009 Jan;18(1):260-6. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-08-0718.
- Fang G, Haznadar M, Wang W, Yu H, Steinbach M, Church TR, Oetting WS, Van Ness B, Kumar V. High-order SNP combinations associated with complex diseases: efficient discovery, statistical power and functional interactions. PLoS One. 2012;7(4):e33531. doi: 10.1371/journal.pone.0033531. Epub 2012 Apr 19.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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