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ペット陽性悪性結節を区別するためのツールとしてのプラズマメタボロミクス

2025年7月29日 更新者:Prof. dr. Liesbet Mesotten、Hasselt University

PET-CTとグルタミン酸ベースの血液検査を組み合わせると、孤立性肺結節の癌診断が改善されます

陽電子放出断層撮影断層撮影断層撮影(PET-CT)は、肺がんの病期分類における重要な手法であり、肺病変がほとんど検出されません。 ただし、PET-CTは、わずか23%の特異性で、悪性と非悪性のPET陽性の孤立性肺結節(SPN)を区別できないことがよくあります。 これらの患者の40〜50%は、3〜6か月後にCTを繰り返して病変の進行をフォローアップすることをお勧めします。 PET-CTスキャンでSPNを患っている患者の10%以上で、PET陽性病変に基づく肺がんの不確実な診断は、不要であると思われる手術につながります。

このプロジェクトは、悪性と非悪性のPET陽性SPNの識別においてPET-CTを補完するために、血漿グルタミン酸濃度をバイオマーカーとして使用することを目的としています。 このテストは、すべての病院で迅速で安価で最小限の侵襲的であり、利用可能である必要があるため、研究者は高性能液体クロマトグラフィー(HPLC)による血漿グルタミン酸測定を検証します。 血漿グルタミン酸の分析に加えて、他の血漿代謝物をスクリーニングして、他の潜在的なバイオマーカーが悪性と非悪性のPET陽性SPNを識別するためにチェックします。 PET-CTSの基本パラメーターとともに、PET-CTスキャンを受ける直前に、断食した血漿グルタミン酸と潜在的に他のバイオマーカーレベルを迅速に測定すると、より迅速な肺がん診断と治療がサポートされ、疾患の進行のリスクが低くなります。 結論として、私たちのアプローチは肺がん診断の精度を改善し、不必要な手術を避けます。

調査の概要

詳細な説明

PET-CTは、肺がんの病期分類において不可欠な手法であり、その感度が96%に達するため、肺病変がほとんど検出されません。 ただし、PET-CTは、23%の特異性で、悪性と非悪性のPET陽性SPNを区別できないことがよくあります。 これらの患者の40〜50%は、3〜6か月後にCTを繰り返して病変の進行をフォローアップすることをお勧めします。 PET-CTスキャンで非測定SPNを有する患者の10%以上が、この診断の不確実性のために不必要な手術を受けます。

これらの現在の課題により、調査員は良性と悪性のSPNを識別できる代謝産物のバイオマーカーを探しています。 バイオマーカーは、「通常の生物学的プロセス、病理学的プロセス、または治療的介入に対する薬理学的反応の指標として客観的に測定および評価される特性」として定義されます。 代謝性再プログラミングはがん細胞の特徴の1つであるため、この研究はメタボロミクスベース/代謝産物のバイオマーカーに焦点を当てます。 疾患が発生するとすぐに、癌細胞は増殖率とエネルギー消費の増加を満たすために代謝を再プログラムします。 代謝の変化は、代謝末端産生、代謝産物の濃度、細胞内および細胞外の両方の変化をもたらします。 この原理により、血漿中の代謝物濃度を測定することにより、悪性SPNの検出が可能になります。

代謝産物のバイオマーカーの臨床的適用性は、以前に公開された研究から明らかになりました。 プロトン核磁気共鳴(1H-NMR)ベースのメタボロミクスを使用して、私たちの研究グループの以前の研究では、単一の血漿グルタミン酸分析により、PET-CT-CTSの識別特異性がPET陽性患者集団の23%から81%に増加する可能性があることが実証されました。 ただし、臨床段階に到達するには、さらなる開発と最適化が依然として必要です。

この前向き研究では、血漿グルタミン酸レベルだけでなく、61の追加代謝産物の血漿レベルも研究します。 これらの61の追加の代謝物は、1H-NMRを使用して研究グループが実施した以前の研究で血漿で特定されました。 乳酸、アセテート、システイン、アスパラギンを含むこれらの代謝物の合計は、すでに悪性プロセスに大きく寄与することがすでに示されています。 以前に実行された研究と比較してより多くの代謝物を含めることに加えて、1H-NMR以外の別の手法が使用されます。 1H-NMRは非破壊的で高速なサンプルの準備と定量的性質によって特徴付けられますが、ほとんどの病院では通常利用できない非常に費用のかかるテクニックです。 この研究は、良性SPNと悪性SPNを区別するための臨床バイオマーカーとして機能する可能性のある血漿代謝物を見つけることを目的としているため、高速液体クロマトグラフィー(HPLC)と呼ばれるより広く利用可能な手法が使用されます。

関心のある61の代謝産物は、アミノ酸や有機酸などの複数の化学クラスに分類できるため、異なるHPLC法が必要になります。 代謝産物の同定と定量化に適した方法の開発後、血漿サンプルが測定され、代謝物が定量化されます。 良性SPNと悪性SPNの患者に由来する血漿サンプルの代謝物濃度を比較することにより、研究者はこれら2つのグループ間で代謝物濃度の有意差を見つけることを目指しています。 その後、大幅に変化した代謝物は、良性および悪性SPNの区別のためのプラズマバイオマーカーとして機能する可能性があり、それにより診断精度が向上します。

研究の種類

介入

入学 (推定)

350

段階

  • 適用できない

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

  • 名前:Liesbet Mesotten, prof. dr.

研究場所

    • Limburg
      • Genk、Limburg、ベルギー、3600
        • 募集
        • Ziekenhuis Oost-Limburg
        • コンタクト:
          • Liesbet Mesotten, prof. dr.
        • コンタクト:
        • 主任研究者:
          • Liesbet Mesotten, prof. dr.
        • 副調査官:
          • Jill Meynen

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

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

調査対象母集団

原因が不明な孤立性肺結節(SPN)の核医学部に紹介されている患者。

説明

包含基準:

  • 書面によるインフォームドコンセントを喜んで提供する肺結節のためにZolでPET-CTスキャンを受ける患者

除外基準:

  • 血液サンプリングの6時間前に断食はありません。
  • 血液サンプリングの朝の薬物摂取量。
  • 空腹時血糖濃度は、血液サンプリングの朝の200 mg/dLを超えています。
  • 過去5年間の癌の歴史。
  • 過去5年間の癌の治療。

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

  • 主な目的:診断
  • 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
他の:採血
PET-CTスキャンを受ける前に、研究を含める後の単一の血液サンプリング(16 mL)

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
断食したグルタミン酸濃度
時間枠:ベースライン
高性能液体クロマトグラフィー(HPLC)で測定された断食グルタミン酸は、ポジトロン排出断層撮影(PET)陽性孤立性肺結節(SPN)における悪性と非副腫瘍を区別する代謝バイオマーカーとして機能します。 この目的のために、断食した血漿グルタミン酸濃度は、悪性と非悪性のPET陽性SPNの最終診断を受けた患者の間で比較されます。 これに基づいて、血漿グルタミン酸カットオフ値は、2つの患者グループ間で決定されます。 これらのカットオフ値をPET-Parametersと組み合わせることで、最終的にPET-CTの特異性が向上する可能性があります。
ベースライン

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
61測定可能な血漿代謝産物のスクリーニング
時間枠:ベースライン
スクリーニング61多変量統計を介した測定可能な血漿代謝物は、悪性と良性のペット陽性SPNを区別するための他の潜在的なバイオマーカーを見つけます。 グルタミン酸よりも多くの代謝物を分析することにより、研究者は特異性をさらに高めることを目指しています。 1つまたは複数の代謝物の有意差が見つかると、2つの患者グループ間でカットオフ値が再び決定されます。
ベースライン
代謝産物の値をラジオミクスの特徴に組み合わせます
時間枠:ベースライン
HPLC代謝産物の値は、高度なPET-CT機能と組み合わされます(Radiomics Study)。 含まれる患者のSPNは、正確なツールを使用してセグメント化されます。 ラジオミックの特徴は、最終的に放射性ツールを使用してすべてのセグメント化された病変から抽出され、病変ごとに合計約500の特徴が得られます。 過剰適合の場合、ラッソ、ペアワイズ特徴の除去、ランダムフォレストなど、いくつかの特徴削減方法が調査される可能性があります。 得られた放射性特徴は、最初に個別に分析され、その後得られたメタボロミックデータと組み合わせて分析されます。 研究者は、放射性データとメタボロミックデータの組み合わせが、これらの方法の使用と比較してSPN診断の特異性を改善するかどうかを判断することを目指しています。
ベースライン

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。

スポンサー

捜査官

  • 主任研究者:Liesbet Mesotten, prof. dr.、Ziekenhuis Oost-Limburg
  • スタディチェア:Jill Meynen、Hasselt University
  • スタディチェア:Elien Derveaux, dr.、Hasselt University
  • スタディチェア:Wouter Marchal, prof. dr.、Hasselt University

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

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)

2022年3月2日

一次修了 (推定)

2027年4月1日

研究の完了 (推定)

2027年11月1日

試験登録日

最初に提出

2025年5月20日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年7月23日

最初の投稿 (実際)

2025年7月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年7月31日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年7月29日

最終確認日

2025年7月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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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