転移性乳がんにおける個別疾患モニタリング (PDM-MBC)
ER 陽性/HER2 陰性の転移性乳癌患者における一次内分泌療法としてのアロマターゼ阻害剤 + サイクリン依存性キナーゼ (CDK) 4/6 阻害剤による治療中の個別疾患モニタリング
調査の概要
状態
詳細な説明
エストロゲン受容体陽性 (ER+)/ヒト上皮成長因子受容体陰性 (HER2-) の転移性または局所進行性乳癌患者 100 人が含まれ、AI + CDK4/6i による一次内分泌療法の対象となります。 患者は標準治療(AI + CDK4 / 6i)を受け、フォローアップは現地のガイドラインに従って進められます。つまり、必要に応じてCT胸部/腹部/骨盤+/- MRIを使用した断面画像とCA 15-3の分析が3日ごとに行われます。最初の 1 年間は 1 サイクル、その後は 3 ~ 4 サイクルごと。 研究への参加には、特注の研究バイオマーカーの連続採血が含まれます。 進行に関する決定は、定期的な画像検査に従って行われ、その後バイオマーカーが分析されます。
研究者らは、バイオマーカー ctDNA、TK1、および CA15-3 を単独または組み合わせて使用すると、転移性乳がんに対して AI + CDK4/6i を投与された患者の病状と正確に相関し、バイオマーカーの進行が事前に定義されたレベルになるまで定期的な画像検査を遅らせることができると仮定しています。 .
主な目的: AI と CDK4/6i による一次治療を受けている転移性乳癌患者に使用されるバイオマーカーベースの予測モデルを開発すること。スキャンが実際に進行性疾患を示す可能性。
副次的な目的
- 上昇するバイオマーカーとその後の画像診断までのリードタイムを定義する
- 疾患モニタリングのための特注バイオマーカーの臨床的有用性を定義する
- 疾患モニタリングのための「CDK4/6i 治療中」と「CDK4/6i 治療外」の TK1 分析の相対値
- 選択した予測モデルの実装の経済的影響を定義する
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Manchester、イギリス、M20 4BX
- The Christie NHS Foundation Trust
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Wigan、イギリス
- Wigan Infirmary, Wrightington, Wigan and Leigh NHS Foundation Trust
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Gothenburg、スウェーデン
- Department of Oncology, Sahlgrenska University Hospital
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Jönköping、スウェーデン
- Department of Oncology, Ryhov Hospital
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Kalmar、スウェーデン
- Department of Oncology, Kalmar Hospital
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Linköping、スウェーデン
- Department of Oncology, Linköping University Hospital
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Stockholm、スウェーデン
- Department of Oncology, Södersjukhuset
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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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 進行性乳がん
- ER陽性/HER2陰性
- 過去 5 年以内に非乳房悪性腫瘍の既往歴がある患者 (子宮頸部の上皮内癌および皮膚の基底細胞癌を除く) では、転移性 ER+/HER2- 乳房の診断を確認するために、転移部位の生検が必要です。癌。
- -アロマターゼ阻害剤およびCDK4 / 6阻害剤による一次内分泌療法の対象
- 東部共同腫瘍学グループ (ECOG) パフォーマンスステータス (PS) 0-2
- 18歳以上
- 平均余命 > 3ヶ月
- 放射線学的に評価可能な疾患
除外基準:
- -既知の中枢神経系(CNS)転移、癌性髄膜炎または軟髄膜疾患 放射線療法で治療されていない限り、ステロイドの中止後少なくとも2週間は症状が安定している
- -研究者の意見では、研究手順の順守を妨げる併発疾患または家族性、社会学的または地理的状態
- 患者の安全を損なう深刻な医学的障害
- 認知症、精神状態の変化、またはインフォームドコンセントの理解またはレンダリングを妨げる精神医学的状態
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:他の
- 時間の展望:見込みのある
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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ベースラインから疾患進行までの ctDNA、CA15-3、および TK-1 アッセイの血中濃度の変化
時間枠:3~5年
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ctDNA、CA15-3、および TK-1 アッセイは、ベースライン、2 週間、およびすべてのイメージング時点で実行され、疾患の進行を予測する統計アルゴリズムを開発し、将来の研究で前向きにテストすることができます。
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3~5年
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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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CDK4/6i 治療中の TK1 分析に最適な時間 (「治療中」対「治療外」)
時間枠:3~5年
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疾患モニタリングのための「CDK4/6i 治療中」と「CDK4/6i 治療外」の TK1 分析の相対値
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3~5年
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選択した予測モデルの実装の経済的影響
時間枠:3~5年
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予測モデルを使用した費用対効果分析
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3~5年
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Dr Sacha Howell, MD, PhD、University of Manchester and The Christie NHS Foundation Trust
- 主任研究者:Maria Ekholm, MD, PhD、University of Gothenburg and Region Jönköping
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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。
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