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腎移植レシピエントにおける移植後 HLA 特異的抗体の検出およびモニタリングの範囲を拡大する (HLA-AB)

この研究の目的は、腎臓移植後に形成される可能性のある抗体を検出するための新しい検査を評価することです。 これらの抗体は症状を引き起こさないため、検出が難しい場合がありますが、腎臓障害を引き起こす可能性があります。 新しい血液検査は、既存の抗体検査と並行して実施され、この検査がどの程度機能するかを比較して確認し、抗体によって引き起こされる炎症と尿路感染症などの他の種類の炎症をどの程度区別できるかを確認します。 研究者らはまた、移植後に誰が抗体を産生するか予測可能かどうかを判断し、これらの結果を利用して、移植後の患者の抗体を監視する現在の方法を変えたいと考えている。 これに加えて、研究者らは、60歳以上の患者が60歳未満の患者と比べて拒絶反応などの免疫学的事象から相対的に保護されているかどうかを確認したいと考えている。 この結果は、患者がどの年齢層に属するかに基づいて異なる免疫抑制療法を使用し、これらの薬剤に関連するリスクを下げることにつながる可能性があります。

調査の概要

詳細な説明

ドナー由来の無細胞 DNA (dd-cfDNA)

ほとんどの施設での急性拒絶反応の移植後のモニタリングでは、完全に無症状の可能性がある移植片機能の低下の特定に重点が置かれています。 拒絶反応の疑いを調査するための現在の最良の方法は、補体成分 C4d の適切な染色を伴う腎移植片生検と血清単一抗原ビーズ (SAB) 検査です。 拒絶反応を評価および監視するこの反応的なアプローチは、主に治療に対する反応を決定するための腎機能の連続評価によって推進され、生検などの複数の侵襲的な診断検査の必要性を回避しますが、事前に拒絶反応の早期発見と治療を見逃すリスクが生じます。客観的な機能の低下。 連続来院時にクレアチニンが小さいながらも持続的に増加する「クリーピングクレアチニン」は比較的一般的であり、拒絶反応と一致する悪化が観察される頃にはすでに重大な組織損傷が存在している可能性があります。

ドナー由来の無細胞 DNA (dd-cfDNA) は、移植片損傷の組織学的証拠の数週間から数か月前に血液で明らかになる、拒絶反応に続発する移植片損傷の有用なバイオマーカーとして記載されています。 dd-cfDNA レベルは術直後は高いですが、数日から 2 週間後には低いベースライン レベルに急激に低下するため、初期の拒絶エピソードを除くすべてのエピソードで有用なバイオマーカーとなります。 抗体媒介拒絶反応(ABMR)のレベルは、細胞拒絶反応と比べてはるかに高く、ABMR のみを考慮した場合(85%)、すべての病因の拒絶反応(59%)を考慮した場合、感度が向上します。 研究者らは、dd-cfDNA サンプルの所見を記載されている他の検査と相関させることが重要であると考えており、これにより、さまざまな病状で検出される dd-cfDNA の割合と陽性結果の全体的な頻度を観察できるようになります。

高齢者の腎移植における免疫学的因子と縦断的ドナー特異的抗体(DSA)研究

腎臓移植(KT)を受ける高齢患者は、待機リストに残っている患者よりも生存率が高い。 それにもかかわらず、結果は若いレシピエントよりも劣っており、KT は高齢患者にとって主に生活の質の介入であると感じられることがよくあります。 虚弱性は、移植後の有害な免疫学的事象や拒絶反応のリスクに有益な影響を与える可能性があります。 良質の臓器が移植された場合(循環器系死亡後に死亡した高齢者(DCD移植片)を除く)、高齢の腎移植レシピエントは若い腎移植レシピエントよりも拒絶反応のエピソードが少なくなります。 研究者らは、高齢の移植レシピエント(60歳以上)を対象とした転帰の遡及的コホート研究を現地で実施し、新型コロナウイルス感染症のパンデミックと同時に発生した割り当てシステムの変更前後の結果を比較した。 この研究では、研究者らは、HLA の不一致があまり好ましくなく、再介入(手術または放射線治療)の割合が高く、三次施設の再入院率が高く、1 年死亡率が高いことを観察しました。

以前の移植後の HLA 特異的抗体の研究では、移植前の感作状態とは無関係に、移植後の最初の陽性サンプルのみを検査しました。 したがって、研究者らは、年齢に関係なく、移植を受ける患者を前向きに募集して、免疫学的事象と新たなHLA特異的抗体形成の全体的な頻度を決定することを提案している。 抗体媒介プロセスの早期発見と介入、および虚弱患者の治療プロトコルの最適化の重要性を考慮して、研究者らは移植後の抗体モニタリングにおける研究への関心を拡大することを目指している。 したがって、研究者らは、年齢に関係なく、移植を受ける患者を前向きに募集して、免疫学的事象と新たなHLA特異的抗体形成の全体的な頻度を決定することを提案している。 臨床転帰に関するデータが収集され、研究者らは腎移植を受ける60歳未満の患者と60歳以上の患者の比較を検討する予定だ。

移植後の HLA 特異的抗体形成の予測モデルの決定

免疫学的事象に対する年齢の影響を調べる提案された研究の補助として、研究者らはコホート全体を調査して、新規HLA特異的抗体を有する患者と有さない患者の臨床転帰の差異を経時的に判定することを目的としている。 この研究部門の重要な部分は、機械学習方法論を使用して予測モデルを決定し、移植後にデノボ HLA 特異的抗体が発生するリスクが最も高い患者を特定することです。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

282

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

    • Merseyside
      • Liverpool、Merseyside、イギリス、L7 8XP
        • Liverpool University Hospitals NHS Foundation Trust
        • コンタクト:
        • コンタクト:
        • 副調査官:
          • George E Nita, MD MSc MRCSEd
        • 主任研究者:
          • Petra M Goldsmith, MBBChir PhD FRCS

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

  1. cf-DNA部門:過去6~12か月以内に当部門で「高リスク」腎移植を受けた患者が遡及的に研究に採用される。
  2. 高齢者の免疫学的事象:免疫学的事象および新たなHLA特異的抗体形成の全体的な頻度を決定するために、年齢に関係なく、移植を受ける移植後患者を前向きに募集した。 私たちは臨床転帰に関するデータを収集し、60 歳未満と 60 歳以上を比較して、2 つのグループ間の免疫学的事象の違いを探します。
  3. 予測モデル: 高齢者研究における免疫学的因子への新兵コホートのサブセットは、de novo ドナー特異的抗体の開発のための予測因子の機械学習アルゴリズムを決定するために使用されます。

説明

包含基準:

  1. cf-DNA アーム:

    • 6~12か月以内に移植された成人患者(遡及的募集)
    • 腎移植のために入院した患者、または移植後最初の6か月以内の患者(見込みのある募集)
    • 患者はインフォームドコンセントを提供する能力を持っていなければなりません
    • 患者は、レベル 4 の不一致、cRF >20、2 回目以降の移植、ABO または HLA の不適合として定義される高リスク移植を受けていなければなりません
  2. 高齢者の免疫学的事象:

    - 腎移植を受ける能力がある、または腎移植から72時間以内の成人患者

  3. 予測モデル:

    • 腎移植を受ける能力がある、または腎移植から72時間以内の成人患者
    • 非感作移植前

除外基準:

  1. cf-DNA アーム:

    • 12か月を超えて移植された場合。
    • 低リスク移植。
    • 能力に欠ける患者。
  2. 高齢者の免疫学的事象:

    • 能力に欠ける患者
    • 2週間を超えて移植された患者
  3. 予測モデル:

    • 感作患者
    • 能力に欠ける患者
    • 2週間を超えて移植された患者

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
cf-DNAアーム
参加者は、ハイリスクとみなされる過去6~12か月以内に腎移植を受けたことを基準に募集される。 彼らは、直接治療チームのメンバーによって腎移植ユニット内に現在保持されているデータベースから特定されます。 彼らは研究に参加するために定期的な外来予約の際に相談され、血液検査(dd-cf DNA NGS アッセイ)、標準治療検査:血球計算、腎臓プロフィール、ドナー特異的抗体(DSA)サンプル、BKウイルスPCR、CMV PCR、尿検査、移植片の超音波検査。
標準治療検査に加えて、参加者は追加の血液サンプル (dd-cf DNA) を採取します。 当センターで免疫学的リスクの高い腎移植を受けたコホート研究患者は、cRFが20%を超えるか、レベル4のHLA不一致がある場合を再移植と定義されます。 移植後 6 ~ 12 か月で dd-cfDNA 検査用に単一の血漿サンプルを採取し、腎機能 (クレアチニン、eGFR)、MSU、BK および CMV PCR、単一抗原ビーズ (SAB) モニタリングの評価と組み合わせます。 HLA 特異的抗体と同種移植片 USS。
他の名前:
  • ドナー由来の無細胞 DNA (dd-cf DNA)
高齢者の腎移植後の免疫学的イベント
腎移植集団は、年齢に基づいて 60 歳以上と 60 歳未満の 2 つのコホートに分けられます。 すべての腎移植患者は外来診療所で定期的に追跡調査され、血液検査と尿検査が採取され、臨床評価が行われます。 この研究により、通常の標準治療を超えた追加の来院や検査が必要になるとは予測されていません。 血清サンプルはルーチンの保存に指定された時間間隔で採取され、それらのサンプルは単に HLA 検査(スクリーニングのみ、またはスクリーニングで陽性結果が得られた場合はスクリーニングと単一抗原ビーズ検査のいずれか)に使用されます。
60 歳の集団における免疫学的イベントと新規 HLA 特異的抗体形成の全体的な頻度を決定します。 日常の保管に関してさまざまな時間間隔で行われた標準治療テスト。 これらのサンプルをHLA検査(スクリーニング単独、またはスクリーニングで陽性結果が出た場合はスクリーニングと単一抗原ビーズ検査)に使用します。
他の名前:
  • 長期的な DSA モニタリング
移植後の HLA 特異的抗体形成の予測モデルの決定
高齢者研究における免疫学的因子のリクルートコホートのサブセットは、新規ドナー特異的抗体の開発のための予測因子の機械学習アルゴリズムを決定するために使用されます。 腎移植前に非感作だった患者のみが研究に含まれるが、これは事前の感作により新規特異性の決定が非常に困難になるためである。 追跡期間は、高齢者の研究と同期させるために1年に設定されます。
機械学習モデルは、腎移植後の新規 HLA 特異的抗体の予測モデルを決定するために、移植前および移植後のさまざまな変数を使用して Python で開発されます。
他の名前:
  • 機械学習アルゴリズム

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
dd-cf DNA
時間枠:移植後6~12か月
移植後6~12ヵ月の高リスク患者における無細胞DNA検査陽性の発生
移植後6~12か月
高齢者における免疫学的イベント
時間枠:学習完了まで、平均1年
60歳以上のコホートと60歳未満のコホートにおける免疫学的イベントの発症頻度
学習完了まで、平均1年
長期的な DSA モニタリング
時間枠:学習完了まで、平均1年
以前に感作されていない患者における移植後 1 年目に新規 HLA 特異的抗体が発現する頻度。
学習完了まで、平均1年

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
高リスク移植後患者における尿路感染症、ウイルス再活性化および移植構造異常の発生(6~12か月時点)
時間枠:6~12ヶ月
上記のように
6~12ヶ月
無細胞 DNA の結果と特定された病理 (DSA、UTI、ウイルス感染) の関連性
時間枠:学習完了まで、平均1年
上記のように
学習完了まで、平均1年
60歳以上と60歳未満における移植片と患者の12か月生存率の比較
時間枠:学習完了まで、平均1年
上記のように
学習完了まで、平均1年
2つの年齢グループ(60歳以上と60歳未満)間の腎機能、ウイルス再活性化、再入院および再手術率の比較
時間枠:学習完了まで、平均1年
上記のように
学習完了まで、平均1年
機械学習モデルを使用した、新規 HLA 特異的抗体を発現した患者とそうでない患者との間の移植後合併症の比較 (手術合併症の Clavien-Dindo 分類を使用)
時間枠:学習完了まで、平均1年
上記のように
学習完了まで、平均1年
機械学習モデルを使用した、de novo HLA 特異的抗体を発現した患者とそうでない患者の間の移植後の移植片と患者の生存率の比較
時間枠:学習完了まで、平均1年
上記のように
学習完了まで、平均1年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Petra M Goldsmith, MBBChir PhD FRCS、Liverpool University Hospitals NHS Foundation Trust

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (推定)

2023年9月1日

一次修了 (推定)

2025年9月1日

研究の完了 (推定)

2026年9月1日

試験登録日

最初に提出

2023年8月22日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年8月29日

最初の投稿 (実際)

2023年9月6日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年9月6日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年8月29日

最終確認日

2023年8月1日

詳しくは

本研究に関する用語

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

未定

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

cf-DNAの臨床試験

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