PRECISE CURATE.AI パイロット臨床試験
人工知能システムを介したパーソナライズされた、合理的で有効性に基づく抗がん剤投与 - CURATE.AI (PRECISE CURATE.AI 試験)
調査の概要
詳細な説明
がん患者には、がん細胞の排除を促進する薬剤の組み合わせが投与されます。 体内の最終的な薬物濃度は、有毒な副作用を最小限に抑えながら癌の排除を最大化する狭い範囲内に収まる必要があります. このタスクの複雑さは、生物学的システムのパラメーターと確率的挙動の増加により、組み合わせて投与される薬物の数とともに大幅に増加します。 現在、確立されたアプローチは、許容できない副作用を引き起こさない最高の薬物用量である最大耐量 (MTD) を選択することです。 治療効果は用量選択の指針にはなりません。 限られた個別化と組み合わせると、この投与戦略は、治療の最適でない結果をもたらすことがよくあります。
CURATE.AI は、パーソナライズされた動的投与のための AI 由来のメカニズムに依存しないスモール データ テクノロジー プラットフォームです。 CURATE.AI は、二次方程式を使用して、個別化された CURATE.AI プロファイルと、その個人の医療データのみに基づいた投薬推奨を生成します。 血液腫瘍マーカー)。 CURATE.AI によるプロファイルの再調整は、事前に指定された安全な用量範囲内で最高の有効性を達成することを目的として、治療期間全体を通して動的な投薬と個別化されたケアを促進します。
CURATE.AI は、腫瘍学を含むさまざまな適応症に対してすでに臨床的に適用されている、適応症に依存しないプラットフォームです。 CURATE.AI は、定期的に測定された治療用量と治療反応の間の用量依存関係を示す適応症に適用できます (つまり、 バイオマーカーレベル)。 現在、固形腫瘍の治療反応をモニタリングするゴールド スタンダードは放射線検査 (RECIST などの基準を使用) によるものですが、これは通常、数サイクルの全身療法の最後に行われるため、CURATE.AI 入力として使用するのには適していません。サイクル間の薬物投与量調整のための信号.さらに、血液腫瘍はしばしば画像で監視できません。 ワルデンストレーム マクログロブリン血症治療反応は、血液マーカーを含む第 8 回ワルデンストレーム マクログロブリン血症に関する国際ワークショップ (IWWM-8) からの反応基準の適応を使用して評価されます。 血液ベースの腫瘍マーカー。 癌胎児性抗原 (CEA) および炭水化物抗原 19-9 (CA19-9) および免疫グロブリン M (IgM) マーカーは、CURATE.AI に実装するのにより適しています。 これらの従来の腫瘍マーカーとは別に、ゲノム配列決定の最近の進歩により、腫瘍量の新しいマーカーとして血漿循環腫瘍 DNA (ctDNA) レベルが適用されるようになりました。 さらに、無血清軽鎖 (sFLC) は、多発性骨髄腫やその他の形質細胞疾患患者の治療反応を評価するために広く使用されており、ワルデンストレーム マクログロブリン血症における疾患負担の新しいマーカーとしての可能性が示されています。 したがって、連続した ctDNA および sFLC 測定は、CURATE.AI の適切な入力である可能性があります。
このパイロット臨床試験は、固形および血液腫瘍に一般的に使用されるさまざまな全身療法のガイド付き投薬のための現在の臨床環境における CURATE.AI プラットフォームの適用可能性と実現可能性を調査するための基盤を確立することを目的としています。
個別化された CURATE.AI プロファイルは、一連の薬物投与に対する各参加者の反応に基づいて生成されます。 その後、パーソナライズされた CURATE.AI プロファイルを使用して、有効性に基づいた用量が推奨されます。 CURATE.AI は、参加者ごとに事前に指定された各薬物の安全範囲内でのみ動作します。
このパイロット臨床試験および実現可能性研究は、大規模な無作為化研究を実施する際の論理的および実際的な側面、およびより広範な化学療法レジメンのガイド付き投薬に対するCURATE.AIの適合性について、研究者に通知します。 追加の目的は、CEA、CA19-9、Ig M、ctDNA、および sFLC の腫瘍マーカーとしての有用性を、毎週の頻度でプロービングし、用量を調節して連続測定することです。 ctDNA と sFLC も、CURATE.AI が推奨用量を生成するための入力として調査されますが、この分析は、前向きに投薬を導くために使用されることはありません。
研究の種類
入学 (予想される)
段階
- フェーズ2
- フェーズ 1
連絡先と場所
研究場所
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-
Singapore、シンガポール、119074
- 募集
- National University Hospital
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Singapore、シンガポール
- 募集
- Ng Teng Fong General Hospital
-
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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
説明
包含基準:
一般的な包含基準
- 21歳以上の男女。
- -Eastern Cooperative Oncology Group(ECOG)のパフォーマンスステータス0〜2。
患者は、治療開始から 21 日以内に以下の臨床検査基準を満たさなければなりません。
- -絶対好中球数(ANC)≧1,000/mm3および血小板≧50,000/mm3
- 総ビリルビン ≤ 1.5 x 正常範囲の上限 (ULN)。 -アラニンアミノトランスフェラーゼ(ALT)およびアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(AST)≤3 x ULNまたは≤5 ULN 肝臓に関与している場合。
- -計算されたクレアチニンクリアランス≧30mL /分またはクレアチニン<1.5 x ULN
除外基準:
一般的な除外基準
- 授乳中または妊娠中の患者。
- -治療開始前28日以内の大手術。
- -活動性うっ血性心不全(ニューヨーク心臓協会[NYHA]クラスIIIまたはIV)、症候性虚血、または従来の介入では制御できない伝導異常。 -インフォームドコンセントが得られる前の4か月以内の心筋梗塞。
- -選択したレジメンの構成薬の1つ以上に対して臨床的に重大な過敏症を有する患者(例: オキサリプラチンに対する臨床的に重大な過敏症を有する患者は、XELOX レジメンに登録されない場合がありますが、XELIRI レジメンでは許可される場合があります)。
- -必要な併用薬または支持療法のいずれかに対する禁忌。
- -治験責任医師の意見では、プロトコルの順守またはインフォームドコンセントを提供する被験者の能力を妨げる可能性がある、臨床的に重要な医学的疾患または精神医学的状態。
- コホート 1 の具体的な採用基準: 固形腫瘍におけるカペシタビン
私。特定の包含基準
- 治癒目的の治療を目的としない転移性固形腫瘍;
- 次の化学療法レジメンによる治療が計画されています:XELOX、XELIRI、または単剤カペシタビン。
- 患者は、腫瘍マーカーが局所検査正常値の上限を超えて上昇している必要があります(例: CEA、CA19-9)。
ii.特定の除外基準なし
d.コホート 2 の具体的な採用基準: ワルデンストレーム マクログロブリン血症におけるイブルチニブ
私。特定の包含基準
- -世界保健機関の2016年の診断基準で定義されているヴァルデンストレームマクログロブリン血症(新たに診断されたものまたは再発したもの)。
- 免疫固定により、免疫グロブリン M パラプロテインおよび総 IgM > 2 x ULN が確認されます。
ii.特定の除外基準
- -登録から3週間以内の全身性抗リンパ腫療法。 1日あたり30mgのプレドニゾロンと同等の用量のステロイドは、試験での薬物投与開始の72時間前に中止された場合に許可されます.
- IgM フレアのリスクを考慮して、リツキシマブを差し控える必要があります (リツキシマブベースのレジメンで治療されている患者に適用されます)。
- -スクリーニングから7日以内の血小板輸血。
- -スクリーニングから7日以内の顆粒球コロニー刺激因子。
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
- 主な目的:処理
- 割り当て:なし
- 介入モデル:単一グループの割り当て
- マスキング:なし(オープンラベル)
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:キュレート.AI
- コホート 1: 固形腫瘍におけるカペシタビン。 このコホートでは、参加者は 3 週間のサイクルで治療を受けます。 腫瘍マーカー (CEA/CA19-9) の測定値に基づいて、カペシタビンの用量のみが CURATE.AI で調整されます。 放射線評価のための CT スキャンは、通常、コホート 1 のみの化学療法の 2 ~ 3 サイクルごとに、標準治療に従って実施されます。 コホート 2: ワルデンストレーム マクログロブリン血症におけるイブルチニブ このコホートでは、参加者は 4 週間のサイクルで治療を受けます。 イブルチニブの総累積投与量は、腫瘍マーカー (IgM パラプロテイン) の測定値に基づいて、CURATE.AI で調整されます。 |
各投与サイクルの終了時の有効性と毒性の測定値は、特定の薬物とその投与量に関する情報、およびその他の患者データとともに、CURATE.AI によって使用され、次のサイクルのカペシタビンとイブルチニブの投与量が推奨されます。
治験責任医師は、CURATE.AI からの推奨用量を投与または処方するかどうかを決定します。
選択したレジメンによる治療は、3 週間のサイクルで最長 12 か月かかります。
CURATE.AI の推奨用量は、各化学療法サイクルの前に生成されます。サイクル全体で固定。および 1) 所定の安全範囲 (標準治療で使用される用量の 50% から 100%) および 2) 被験者固有の用量範囲内。
所定の安全範囲におけるカペシタビンのサイクルあたりの最大総累積用量は、標準開始用量の 100% に設定されます (すなわち、単剤カペシタビン レジメンでは 1 日 2 回 1250mg/m2)。
所定の安全範囲におけるカペシタビンのサイクルあたりの最小総累積用量は、標準開始用量の 50% に設定されます (つまり、
単剤カペシタビンの場合、1 日 2 回 625mg/m2)。
被験者固有の投与範囲は、被験者の特定の状況に合わせてこれらの数値を変更し、被験者に特定の安全な投与範囲を与えることができます。
他の名前:
選択したレジメンによる治療は、3 週間のサイクルで最長 12 か月かかります。
CURATE.AI の推奨用量は、各化学療法サイクルの前に生成されます。サイクル全体で固定。および 1) 所定の安全範囲 (標準治療で使用される用量の 50% から 100%) および 2) 被験者固有の用量範囲内。
所定の安全範囲におけるカペシタビンの最大用量は、標準開始用量の 100% に設定されます (つまり、
XELOX レジメンでは 1000 mg/m2 を 1 日 2 回)。
所定の安全範囲内のカペシタビンの最小用量は、標準開始用量の 50% に設定されます (つまり、
XELOX レジメンでは 500 mg/m2 を 1 日 2 回)。
被験者固有の投与範囲は、被験者の特定の状況に合わせてこれらの数値を変更し、被験者に特定の安全な投与範囲を与えることができます。
XELOXレジメン(オキサリプラチン)の他の薬剤の用量は、標準的なケアに従って、一定に保つか、臨床研究者の裁量で調整します。
選択したレジメンによる治療は、3 週間のサイクルで最長 12 か月かかります。 CURATE.AI の推奨用量は、各化学療法サイクルの前に生成されます。サイクル全体で固定。および 1) 所定の安全範囲 (標準治療で使用される用量の 50% から 100%) および 2) 被験者固有の用量範囲内。 所定の安全範囲におけるカペシタビンの最大用量は、標準開始用量の 100% に設定されます (つまり、 XELIRI レジメンでは 1000 mg/m2 を 1 日 2 回)。 所定の安全範囲内のカペシタビンの最小用量は、標準開始用量の 50% に設定されます (つまり、 XELIRI レジメンでは 500 mg/m2 を 1 日 2 回)。 被験者固有の投与範囲は、被験者の特定の状況に合わせてこれらの数値を変更し、被験者に特定の安全な投与範囲を与えることができます。 XELIRIレジメンの他の薬剤(イリノテカン)の用量は、標準治療に従って一定に保つか、臨床研究者の裁量で調整します。 選択したレジメンによる治療は、4 週間のサイクルで最長 12 か月かかります。 CURATE.AI の推奨用量は、各化学療法サイクルの前に生成されます。サイクル全体で固定。および 1) 所定の安全範囲 (標準治療で使用される用量の 50% から 100%) および 2) 被験者固有の用量範囲内。 所定の安全範囲におけるイブルチニブのサイクルあたりの最大総累積用量は、標準開始用量の 100% に設定されます (つまり、 420 mg を 1 日 1 回 4 週間、1 サイクルあたり合計 11760 mg を構成します)。 所定の安全範囲におけるイブルチニブのサイクルあたりの最小総累積用量は、標準開始用量の 50% に設定されます (つまり、 280 mg を 1 日 1 回、1 日 1 回 140 mg を別の日に投与すると、1 サイクルあたり合計 5880 mg になります)。 投与範囲は、参加者の特定の状況に合わせて変更できるため、参加者固有の安全な投与範囲が得られます。 |
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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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CURATE.AI プロファイルの適用に成功した参加者の割合。
時間枠:12ヶ月まで
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CURATE.AI の適用性: CURATE.AI プロファイルの適用に成功した参加者の割合。 パーセンテージに基づいて、結果は緑 (>70%) / 黄 (10-70%) / 赤 (<10%) に分類されます。 CURATE.AI プロファイルを「正常に適用」したかどうかの決定には、専門家の判断が必要であり、純粋に数値的なプロセスに基づいて行うことはできません。 専門家パネルは、各参加者の個々の状況を慎重に考慮して、次の要因を検討します。
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12ヶ月まで
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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患者のアドヒアランス
時間枠:12ヶ月まで
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標準化されたファーマコビジランスプロトコルによって測定された、薬を服用するたびに常に処方された用量を順守した参加者の割合。
パーセンテージに基づいて、結果は緑 (>90%) / 黄 (10-90%) / 赤 (<10%) に分類されます。
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12ヶ月まで
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CURATE.AI の推奨事項を臨床医にタイムリーに配信
時間枠:12ヶ月まで
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すべての参加者とサイクルにわたって、次の化学療法サイクルに間に合うように提供された CURATE.AI 推奨の割合。
パーセンテージに基づいて、結果は緑 (100%) / 黄 (10-99%) / 赤 (<10%) に分類されます。
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12ヶ月まで
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CURATE.AI 関連性
時間枠:12ヶ月まで
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臨床意思決定プロセスで CURATE.AI 推奨が考慮されるすべての参加者とサイクルにわたる投薬イベントの割合。
パーセンテージに基づいて、結果は緑 (100%) / 黄 (10-99%) / 赤 (<10%) に分類されます。
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12ヶ月まで
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医師の遵守
時間枠:12ヶ月まで
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臨床研究者が使用した CURATE.AI 推奨用量の割合。
パーセンテージに基づいて、結果は緑 (>70%) / 黄 (10-70%) / 赤 (<10%) に分類されます。
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12ヶ月まで
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臨床的に重要な用量変更
時間枠:12ヶ月まで
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CURATE.AI でガイドされた累積線量が、予測された標準治療の累積線量と大幅に (10% 以上) 異なる参加者の割合。
パーセンテージに基づいて、結果は緑 (>20%) / 黄 (1-20%) / 赤 (0%) に分類されます。
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12ヶ月まで
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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CURATE.AIの使用による毒性
時間枠:12ヶ月まで
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CTCAE バージョン 4.0 に基づくグレード 3 ~ 4 の臨床的に関連する毒性を持つ試験参加者の割合。
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12ヶ月まで
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臨床的に進行性疾患を有する試験参加者の割合
時間枠:12ヶ月まで
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放射線学的評価のための CT スキャンは、通常、化学療法の 2 ~ 3 サイクルごとに、標準治療に従って実施されます。 標準治療に従って実施された最初の放射線学的評価の時点で、臨床的進行性疾患(患者が化学療法レジメンからそれ以上利益を得られないとみなし、それを中止することを検討している臨床研究者として定義される)を有する試験参加者の割合. |
12ヶ月まで
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ベースラインから試験の結論までの腫瘍マーカーレベルの時間的変動。
時間枠:12ヶ月まで
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標準治療に従って、腫瘍マーカーの測定のために必須の採血。 より高い頻度での腫瘍マーカー測定値を分析して、調節された投薬に対する腫瘍応答の時間的ダイナミクスについて通知します。 |
12ヶ月まで
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ベースライン調査の一部として測定された腫瘍マーカーレベルの最大低下
時間枠:12ヶ月まで
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CURATE.AI プロファイルの生成では、変調された薬物について、最低 3 つの用量レベルと対応する腫瘍マーカー (CEA/CA19-9/Ig M) の読み出しが必要です。 最初の腫瘍マーカーの読み取り値を取得した後、カペシタビンまたはイブルチニブの一連の潜在的な用量から選択することが、CURATE.AI チームによって、メソッドの数学的要件に基づいて、キャリブレーションを目的として推奨されます。 調節が用量依存的な反応をもたらさない場合(例: バイオマーカーの読み取り値は、カペシタビンまたはイブルチニブの調節とは無関係の要因によって影響を受けました) CURATE.AI チームからのキャリブレーションを意図した推奨事項に従って、新しいデータペアを取得する必要があります。 用量依存的な反応が得られた場合、プロファイルは実行可能性 (事前に指定された個人の安全範囲内で最適な用量を推奨する能力) についてチェックされます。 |
12ヶ月まで
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ctDNAおよび/またはsFLC分析
時間枠:12ヶ月まで
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CtDNA および/または sFLC のデータ収集および探索的分析: (1) 特定の臨床状況での連続測定および調節投与後の腫瘍マーカー。 (2) CURATE.AI の潜在的な入力
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12ヶ月まで
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腫瘍マーカー分析
時間枠:12ヶ月まで
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CEA 、CA19-9 、Ig M および/またはその他の従来の腫瘍マーカーのデータ収集と探索的分析 (RECIST 基準または IWWM-8 など)
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12ヶ月まで
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Thummel KE, Lin YS. Sources of interindividual variability. Methods Mol Biol. 2014;1113:363-415. doi: 10.1007/978-1-62703-758-7_17.
- Blasiak A, Khong J, Kee T. CURATE.AI: Optimizing Personalized Medicine with Artificial Intelligence. SLAS Technol. 2020 Apr;25(2):95-105. doi: 10.1177/2472630319890316. Epub 2019 Nov 26.
- Rashid MBMA, Toh TB, Hooi L, Silva A, Zhang Y, Tan PF, Teh AL, Karnani N, Jha S, Ho CM, Chng WJ, Ho D, Chow EK. Optimizing drug combinations against multiple myeloma using a quadratic phenotypic optimization platform (QPOP). Sci Transl Med. 2018 Aug 8;10(453):eaan0941. doi: 10.1126/scitranslmed.aan0941.
- Ho D. Artificial intelligence in cancer therapy. Science. 2020 Feb 28;367(6481):982-983. doi: 10.1126/science.aaz3023. No abstract available.
- Zarrinpar A, Lee DK, Silva A, Datta N, Kee T, Eriksen C, Weigle K, Agopian V, Kaldas F, Farmer D, Wang SE, Busuttil R, Ho CM, Ho D. Individualizing liver transplant immunosuppression using a phenotypic personalized medicine platform. Sci Transl Med. 2016 Apr 6;8(333):333ra49. doi: 10.1126/scitranslmed.aac5954.
- Tan BKJ, Teo CB, Tadeo X, Peng S, Soh HPL, Du SX, Luo VWY, Bandla A, Sundar R, Ho D, Kee TW, Blasiak A. Personalised, Rational, Efficacy-Driven Cancer Drug Dosing via an Artificial Intelligence SystEm (PRECISE): A Protocol for the PRECISE CURATE.AI Pilot Clinical Trial. Front Digit Health. 2021 Apr 12;3:635524. doi: 10.3389/fdgth.2021.635524. eCollection 2021.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
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 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
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
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
固形腫瘍の臨床試験
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キュレート.AIの臨床試験
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