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高悪性度漿液性卵巣癌におけるRPL8タンパク質変化の役割 (OVCAR)

ルオーロ デッレ アルテラツィオーニ デラ プロテイナ RPL8 ネル癌 卵巣シエロソ アド アルト グラド

研究の背景と理論的根拠:

オンラインデータベース「The Cancer Genome Atlas」で入手可能な、高悪性度漿液性卵巣癌(HGSOC)患者に関するデータセットの予備分析から、リボソームタンパク質L8(RPL8)をコードする遺伝子が高頻度で増幅されていることを発見しました(~ 30%)HGSOC で。 さらに、その mRNA 発現はその遺伝子増幅と正の相関関係にありますが、これはこれまでに報告も研究もされていない観察です。 RPL8 は、タンパク質合成に関与する大きなリボソーム サブユニットの構造成分です。 これと我々の予備データに基づいて、我々はRPL8の増幅が卵巣癌の発生に役割を果たしているのではないかという仮説を立てています。 卵巣がんにおける RPL8 増幅の影響を理解することで、このよく理解されていないがんの生物学について新たな洞察が得られる可能性があります。

研究の目的:

このプロジェクトの主な目的は、最も適切な治療選択肢を選択する際のリスク評価と患者層別化の両方のバイオマーカーとして RPL8 を使用できるかどうかを判断することです。 具体的には、次のことを研究することを目指しています。

  1. RPL8の遺伝的状態と臨床転帰との関係。
  2. 治療反応に対する RPL8 増幅の寄与。

研究対象のヒト組織の種類:

分析は、卵巣がん切除から得られた腫瘍組織サンプルに対して行われます。 一部のサンプルはすでに収集され IRCCS に保管されていますが、その他のサンプルはまだ収集されていません。

調査の種類:

  • RPL8、C-MYC、および関連遺伝子の発現解析 (RT-PCR、ddPCR、WB、IHC)。
  • 遺伝子コピー数分析および突然変異スクリーニング (ddPCR および同様の分子技術)。
  • 患者の病理学的データ、追跡データ、および治療反応結果の間の考えられる関連性の分析。

分析方法:

RPL8 および C-MYC の遺伝的状態、発現、および細胞内局在に関するデータは、患者の病歴および臨床状態に関連するカテゴリ変数および連続変数と相関します。 カテゴリ変数間の差異は、データ分布が正規かどうか (コルモゴロフ-スミルノフ検定で評価) に応じて、分散分析 (ANOVA)、マン-ホイットニー検定、またはクラスカル-ウォリス検定を使用して分析されます。 連続変数間の相関は、ピアソン テストまたはスピアマン テストを使用して、やはりデータ分布に基づいて評価されます。

調査の概要

状態

募集

詳細な説明

研究の背景と理論的根拠:

オンラインデータベース「The Cancer Genome Atlas」で入手可能な、高悪性度漿液性卵巣癌(HGSOC)患者に関するデータセットの予備分析から、リボソームタンパク質L8(RPL8)をコードする遺伝子が高頻度で増幅されていることを発見しました(~ 30%)HGSOC で。 さらに、その mRNA 発現はその遺伝子増幅と正の相関関係にありますが、これはこれまでに報告も研究もされていない観察です。 RPL8 は、タンパク質合成に関与する大きなリボソーム サブユニットの構造成分です。 これと我々の予備データに基づいて、我々はRPL8の増幅が卵巣癌の発生に役割を果たしているのではないかという仮説を立てています。 卵巣がんにおける RPL8 増幅の影響を理解することで、このよく理解されていないがんの生物学について新たな洞察が得られる可能性があります。

研究の目的:

このプロジェクトの主な目的は、最も適切な治療選択肢を選択する際のリスク評価と患者層別化の両方のバイオマーカーとして RPL8 を使用できるかどうかを判断することです。 具体的には、次のことを研究することを目指しています。

  1. RPL8の遺伝的状態と臨床転帰との関係。
  2. 治療反応に対する RPL8 増幅の寄与。

研究対象のヒト組織の種類:

分析は、卵巣がん切除から得られた腫瘍組織サンプルに対して行われます。 一部のサンプルはすでに収集され IRCCS に保管されていますが、その他のサンプルはまだ収集されていません。

調査の種類:

  • RPL8、C-MYC、および関連遺伝子の発現解析 (RT-PCR、ddPCR、WB、IHC)。
  • 遺伝子コピー数分析および突然変異スクリーニング (ddPCR および同様の分子技術)。
  • 患者の病理学的データ、追跡データ、および治療反応結果の間の考えられる関連性の分析。

分析方法:

RPL8 および C-MYC の遺伝的状態、発現、および細胞内局在に関するデータは、患者の病歴および臨床状態に関連するカテゴリ変数および連続変数と相関します。 カテゴリ変数間の差異は、データ分布が正規かどうか (コルモゴロフ-スミルノフ検定で評価) に応じて、分散分析 (ANOVA)、マン-ホイットニー検定、またはクラスカル-ウォリス検定を使用して分析されます。 連続変数間の相関は、ピアソン テストまたはスピアマン テストを使用して、やはりデータ分布に基づいて評価されます。

研究対象集団の一般的な特徴:

包含基準:

  • 年齢 18 歳以上。
  • 発症時または再発時の高悪性度(3または4)漿液性卵巣癌の診断。
  • 研究に参加するためのインフォームドコンセントに署名しました。

除外基準:

  • 漿液性以外の組織型の卵巣腫瘍。
  • 他の原発腫瘍の種類。

研究デザインのレトロスペクティブ (アーカイブ資料に関する) + 前向き

研究の種類

観察的

入学 (推定)

150

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

研究場所

    • BO
      • Bologna、BO、イタリア、40138
        • 募集
        • IRCCS Azianda Ospedaliero-Universitaria di Bologna
        • コンタクト:

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

確率サンプル

調査対象母集団

包含基準を満たす高悪性度漿液性卵巣がんに罹患している女性

説明

包含基準:

  • 年齢 18 歳以上。
  • 発症時または再発時の高悪性度(3または4)漿液性卵巣癌の診断。
  • 研究に参加するためのインフォームドコンセントに署名しました。

除外基準:

  • 漿液性以外の組織型の卵巣腫瘍。
  • 他の原発腫瘍の種類。

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

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
RPL8ステータス
時間枠:入学後2年
RPL8遺伝子のコピー数と発現
入学後2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:Lorenzo Montanaro, MD、IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna

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 (実際)

2024年3月20日

一次修了 (推定)

2025年6月30日

研究の完了 (推定)

2025年8月30日

試験登録日

最初に提出

2025年1月10日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年1月10日

最初の投稿 (実際)

2025年3月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年1月10日

最終確認日

2024年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • OVCAR
  • RC-22000593 (その他の助成金/資金番号:Ministero della Salute, Italy)

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?

いいえ

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。

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