大腸癌における個別化学療法評価のためのスプライシングベース予測学習 (SPLICE)
2026年7月6日 更新者：City of Hope Medical Center
大腸癌における個別化学療法評価のためのスプライシングベース予測学習 (SPLICE)
大腸癌（CRC）は、世界中でがん関連死亡の主要な原因の一つであり続けています。 治癒的切除後の補助化学療法は生存率を改善しますが、その効果は患者によって大きく異なります。 信頼性のある予測バイオマーカーの欠如は、過剰治療または治療不足を招くことがよくあります。
本研究は、腫瘍由来の選択的スプライシングシグネチャを用いて、補助化学療法反応を予測する機械学習ベースの予測モデルの開発を目的としています。
RNA-seqデータ、スプライシングアイソフォーム、臨床転帰を統合することで、本研究は治療反応と術後再発リスクの分子予測因子を同定することを目指します。
調査の概要
詳細な説明
大腸癌（CRC）は世界的に大きな健康負担であり、治癒切除後の標準治療として補助化学療法が位置づけられています。 しかしながら、患者の治療反応性は大きく異なり、現在補助治療選択を導く検証済み分子モデルは存在しません。
最近の研究では、遺伝子発現レベルのみならず異常な選択的スプライシングが、化学療法感受性と腫瘍再発の形成に重要な役割を果たすことが示唆されています。 しかしながら、これらの複雑なトランスクリプトーム変動は、標準的な発現差解析では見落とされることが多いのです。
ASPAIREフレームワーク（選択的スプライシングと応答評価のための予測的機械学習）は、RNA-seqデータから多次元のスプライシング特徴を抽出し、臨床的に実践可能な予測に変換するために高度な計算モデリングを適用します。
本研究では、研究者は機械学習を活用してCRCに対する補助化学療法の反応を予測します。 研究計画は以下の3段階で実施されます：
- RNAシーケンシングと計算機的特徴抽出による補助化学療法反応に関連する選択的スプライシングパターンの同定。
- 次に、逆転写定量ポリメラーゼ連鎖反応（RT-qPCR）に基づくアッセイを開発し、化学療法反応を予測する機械学習モデルをトレーニングします。
- 研究者はこのアッセイを独立して検証します。 このアッセイは暫定的に「SPLICE」（大腸癌における個別化学療法評価のためのスプライシングベース予測学習）と命名され、治療後最大5年間の無病生存期間について試験されます。
本研究の終了時までに、このアッセイは無病生存期間を予測することで臨床的意思決定を支援するために開発・検証されることになります。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
200
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
- 名前：Ajay Goel, PhD
- 電話番号：626-218-3452
- メール：ajgoel@coh.org
研究場所
-
-
California
-
Duarte、California、アメリカ、91010
- 募集
- City of Hope Medical Center
-
コンタクト：
- Ajay Goel, PhD
- 電話番号：626-218-3452
- メール：ajgoel@coh.org
-
-
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
治癒目的手術後に補助化学療法を受けた大腸癌患者の2つの独立したコホート。
説明
組み入れ基準：
- 組織学的に確認されたステージII-III大腸癌（TNM分類第8版）
- 根治切除後に標準的な補助化学療法を受けた
- 化学療法前の腫瘍組織（FFPEまたは凍結）の入手可能性
- 転帰解析（再発、生存）に十分な臨床データ
- 18-80歳
除外基準：
- 炎症性腸疾患
- RNA品質不良または同意の欠如
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 |
|---|---|
|
大腸癌非奏効者（トレーニングコホート）
原発腫瘍治療から60ヶ月以内に再発性CRCを発症した大腸癌の非奏効者、第1コホートにおいて
|
原発腫瘍から採取した組織サンプルで発現レベルが検査されるRNAスプライシングアイソフォームのパネル。
|
|
大腸がんレスポンダー（トレーニングコホート）
大腸癌初回コホートにおいて、原発腫瘍治療から60ヶ月以内に再発性大腸癌を発症しなかった奏効者
|
原発腫瘍から採取した組織サンプルで発現レベルが検査されるRNAスプライシングアイソフォームのパネル。
|
|
大腸癌の無応答者、再発疾患あり（検証コホート）
原発腫瘍治療から60ヶ月以内に再発性大腸癌を発症した大腸癌非奏功者、第2独立検証コホートにおいて
|
原発腫瘍から採取した組織サンプルで発現レベルが検査されるRNAスプライシングアイソフォームのパネル。
|
|
大腸癌のレスポンダー（検証コホート）
二次独立検証コホートにおいて、原発腫瘍治療から60か月以内にCRC再発を認めなかった大腸癌反応者
|
原発腫瘍から採取した組織サンプルで発現レベルが検査されるRNAスプライシングアイソフォームのパネル。
|
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 |
|---|---|---|
|
無再発生存
時間枠：疾患治療開始日から死亡日または最大60か月まで
|
疾患治療から再発性結腸直腸癌の発症までの期間
|
疾患治療開始日から死亡日または最大60か月まで
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
全生存期間
時間枠：疾患治療開始日から死亡日または最大60か月まで
|
疾患治療開始からあらゆる原因による死亡までの期間
|
疾患治療開始日から死亡日または最大60か月まで
|
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：Ajay Goel, PhD、City of Hope Medical Center
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。
一般刊行物
- Dienstmann R, Salazar R, Tabernero J. Personalizing colon cancer adjuvant therapy: selecting optimal treatments for individual patients. J Clin Oncol. 2015 Jun 1;33(16):1787-96. doi: 10.1200/JCO.2014.60.0213. Epub 2015 Apr 27.
- Andre T, Boni C, Navarro M, Tabernero J, Hickish T, Topham C, Bonetti A, Clingan P, Bridgewater J, Rivera F, de Gramont A. Improved overall survival with oxaliplatin, fluorouracil, and leucovorin as adjuvant treatment in stage II or III colon cancer in the MOSAIC trial. J Clin Oncol. 2009 Jul 1;27(19):3109-16. doi: 10.1200/JCO.2008.20.6771. Epub 2009 May 18.
- Andre T, Meyerhardt J, Iveson T, Sobrero A, Yoshino T, Souglakos I, Grothey A, Niedzwiecki D, Saunders M, Labianca R, Yamanaka T, Boukovinas I, Vernerey D, Meyers J, Harkin A, Torri V, Oki E, Georgoulias V, Taieb J, Shields A, Shi Q. Effect of duration of adjuvant chemotherapy for patients with stage III colon cancer (IDEA collaboration): final results from a prospective, pooled analysis of six randomised, phase 3 trials. Lancet Oncol. 2020 Dec;21(12):1620-1629. doi: 10.1016/S1470-2045(20)30527-1.
- Di Narzo AF, Tejpar S, Rossi S, Yan P, Popovici V, Wirapati P, Budinska E, Xie T, Estrella H, Pavlicek A, Mao M, Martin E, Scott W, Bosman FT, Roth A, Delorenzi M. Test of four colon cancer risk-scores in formalin fixed paraffin embedded microarray gene expression data. J Natl Cancer Inst. 2014 Sep 22;106(10):dju247. doi: 10.1093/jnci/dju247. Print 2014 Oct.
- Auclin E, Zaanan A, Vernerey D, Douard R, Gallois C, Laurent-Puig P, Bonnetain F, Taieb J. Subgroups and prognostication in stage III colon cancer: future perspectives for adjuvant therapy. Ann Oncol. 2017 May 1;28(5):958-968. doi: 10.1093/annonc/mdx030.
- Okuno K, Kandimalla R, Mendiola M, Balaguer F, Bujanda L, Fernandez-Martos C, Aparicio J, Feliu J, Tokunaga M, Kinugasa Y, Maurel J, Goel A. A microRNA signature for risk-stratification and response prediction to FOLFOX-based adjuvant therapy in stage II and III colorectal cancer. Mol Cancer. 2023 Jan 20;22(1):13. doi: 10.1186/s12943-022-01699-2. No abstract available.
- Zhang JX, Song W, Chen ZH, Wei JH, Liao YJ, Lei J, Hu M, Chen GZ, Liao B, Lu J, Zhao HW, Chen W, He YL, Wang HY, Xie D, Luo JH. Prognostic and predictive value of a microRNA signature in stage II colon cancer: a microRNA expression analysis. Lancet Oncol. 2013 Dec;14(13):1295-306. doi: 10.1016/S1470-2045(13)70491-1. Epub 2013 Nov 13.
- Gray RG, Quirke P, Handley K, Lopatin M, Magill L, Baehner FL, Beaumont C, Clark-Langone KM, Yoshizawa CN, Lee M, Watson D, Shak S, Kerr DJ. Validation study of a quantitative multigene reverse transcriptase-polymerase chain reaction assay for assessment of recurrence risk in patients with stage II colon cancer. J Clin Oncol. 2011 Dec 10;29(35):4611-9. doi: 10.1200/JCO.2010.32.8732. Epub 2011 Nov 7.
- Zhang M, Chen C, Lu Z, Cai Y, Li Y, Zhang F, Liu Y, Chen S, Zhang H, Yang S, Gen H, Jiang Y, Ning C, Huang J, Wang W, Fan L, Zhang Y, Jin M, Han J, Xiong Z, Cai M, Liu J, Huang C, Yang X, Xu B, Li H, Li B, Zhu X, Wei Y, Zhu Y, Tian J, Miao X. Genetic Control of Alternative Splicing and its Distinct Role in Colorectal Cancer Mechanisms. Gastroenterology. 2023 Nov;165(5):1151-1167. doi: 10.1053/j.gastro.2023.07.019. Epub 2023 Aug 3.
- Reichling C, Taieb J, Derangere V, Klopfenstein Q, Le Malicot K, Gornet JM, Becheur H, Fein F, Cojocarasu O, Kaminsky MC, Lagasse JP, Luet D, Nguyen S, Etienne PL, Gasmi M, Vanoli A, Perrier H, Puig PL, Emile JF, Lepage C, Ghiringhelli F. Artificial intelligence-guided tissue analysis combined with immune infiltrate assessment predicts stage III colon cancer outcomes in PETACC08 study. Gut. 2020 Apr;69(4):681-690. doi: 10.1136/gutjnl-2019-319292. Epub 2019 Nov 28.
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6月21日
一次修了 (推定)
2028年6月18日
研究の完了 (推定)
2028年6月18日
試験登録日
最初に提出
2025年11月3日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年11月5日
最初の投稿 (実際)
2025年11月10日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年7月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年7月6日
最終確認日
2026年7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
- 23228/SPLICE
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
IPD プランの説明
研究のために収集されたデータは、出版時に特定不能化された参加者データを含め、署名されたデータアクセス契約に基づき、かつ研究者が提案されたデータ使用目的を承認する裁量により、他の関係者にも利用可能となります。
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。