혈액 종양에서 SARS-CoV-2 감염의 기전 및 면역 기능 분석
2026년 9월 14일 업데이트: Yujun DONG, Peking University First Hospital
혈액종양에서 SARS-CoV-2 감염의 기전 및 면역기능 분석 및 잠재적 약물 표적 발굴
이 관찰 연구의 목표는 SARS-CoV-2 감염 후 혈액 종양 환자와 기저 질환이 없는 사람들의 면역 기능과 감염 메커니즘을 비교하는 것입니다.
임상 특성, 치료 옵션 및 반응이 수집됩니다.
SARS-CoV-2에 감염된 혈액 종양 환자와 SARS-CoV-2에 감염된 기저 질환이 없는 사람들로부터 말초 혈액을 채취합니다.
연구 개요
상태
상태
모집하지 않고 적극적으로
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
SARS-CoV-2에 감염된 혈액 종양 환자와 SARS-CoV-2에 감염된 기저 질환이 없는 사람들의 후향적 및 전향적 코호트를 설정합니다. 첫째, 감염 시점과 SARS-CoV-2 핵산 검사가 음성으로 나온 후 말초 혈액 샘플을 수집합니다. 이후 전사체 시퀀싱 및 면역학적 실험을 통해 차별적으로 발현되는 유전자, 세포의 면역기능 등을 분석하게 됩니다.
비교 분석:
- SARS-CoV-2 감염 후 혈액 종양 환자와 기저 질환이 없는 환자의 면역 기능을 비교합니다.
- SARS-CoV-2 감염 후 혈액 종양 환자의 전사체 및 단백질체 변화를 기저 질환이 없는 환자와 비교합니다.
- 복합체(인간 단백질 상호작용 서브네트워크)의 관점에서 SARS-CoV-2 표적 인간 단백질 복합체(주기적 복합체)의 동적 변화 과정을 깊이 탐구하여 잠재적인 동적 감염 메커니즘을 추가로 분석하고 새로운 단서를 제공했습니다. 약물 표적 발견.
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
등록
60
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Beijing Municipality
-
Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100034
- Peking University First Hospital
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
18세 이상의 SARS-CoV-2 양성 혈액 종양으로 입원한 환자.
기저 질환이 없는 18세 이상의 SARS-CoV-2 양성인 사람.
설명
포함 기준:
- 만 18세 이상 SARS-CoV-2 양성 혈액종양 진단을 받고 북경대학교 제1병원(PKUFH)에 입원한 환자를 포함한다.
기저 질환이 없는 18세 이상의 SARS-CoV-2 양성인 사람.
제외 기준:
- 다른 시스템과 관련된 심각한 질병을 가진 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 케이스 컨트롤
- 시간 관점: 유망한
그룹/코호트 수
2
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
|
SARS-CoV-2 양성 혈액 종양 환자
다른 시스템과 관련된 중증 질환 환자를 제외한 18세 이상의 SARS-CoV-2 양성 혈액 종양 환자.
|
없음 개입.
|
|
기저 질환 없이 SARS-CoV-2 양성인 사람
18세 이상의 기저 질환 없이 SARS-CoV-2 양성인 사람(다른 시스템과 관련된 심각한 질병이 있는 사람 제외).
|
없음 개입.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
혈액 종양에서 SARS-CoV-2 감염의 기전 및 면역 기능 분석
기간: 일년
|
SARS-CoV-2에 감염된 혈액 종양 환자와 기저 질환이 없는 SARS-CoV-2에 감염된 사람의 감염 메커니즘과 면역 기능을 비교합니다.
|
일년
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Bange EM, Han NA, Wileyto P, Kim JY, Gouma S, Robinson J, Greenplate AR, Hwee MA, Porterfield F, Owoyemi O, Naik K, Zheng C, Galantino M, Weisman AR, Ittner CAG, Kugler EM, Baxter AE, Oniyide O, Agyekum RS, Dunn TG, Jones TK, Giannini HM, Weirick ME, McAllister CM, Babady NE, Kumar A, Widman AJ, DeWolf S, Boutemine SR, Roberts C, Budzik KR, Tollett S, Wright C, Perloff T, Sun L, Mathew D, Giles JR, Oldridge DA, Wu JE, Alanio C, Adamski S, Garfall AL, Vella LA, Kerr SJ, Cohen JV, Oyer RA, Massa R, Maillard IP, Maxwell KN, Reilly JP, Maslak PG, Vonderheide RH, Wolchok JD, Hensley SE, Wherry EJ, Meyer NJ, DeMichele AM, Vardhana SA, Mamtani R, Huang AC. CD8+ T cells contribute to survival in patients with COVID-19 and hematologic cancer. Nat Med. 2021 Jul;27(7):1280-1289. doi: 10.1038/s41591-021-01386-7. Epub 2021 May 20.
- Ni L, Ye F, Cheng ML, Feng Y, Deng YQ, Zhao H, Wei P, Ge J, Gou M, Li X, Sun L, Cao T, Wang P, Zhou C, Zhang R, Liang P, Guo H, Wang X, Qin CF, Chen F, Dong C. Detection of SARS-CoV-2-Specific Humoral and Cellular Immunity in COVID-19 Convalescent Individuals. Immunity. 2020 Jun 16;52(6):971-977.e3. doi: 10.1016/j.immuni.2020.04.023. Epub 2020 May 3.
- Auwul MR, Rahman MR, Gov E, Shahjaman M, Moni MA. Bioinformatics and machine learning approach identifies potential drug targets and pathways in COVID-19. Brief Bioinform. 2021 Sep 2;22(5):bbab120. doi: 10.1093/bib/bbab120.
- Yang S, Fu C, Lian X, Dong X, Zhang Z. Understanding Human-Virus Protein-Protein Interactions Using a Human Protein Complex-Based Analysis Framework. mSystems. 2019 Apr 9;4(2):e00303-18. doi: 10.1128/mSystems.00303-18. eCollection 2019 Mar-Apr.
- Naranbhai V, Nathan A, Kaseke C, Berrios C, Khatri A, Choi S, Getz MA, Tano-Menka R, Ofoman O, Gayton A, Senjobe F, Zhao Z, St Denis KJ, Lam EC, Carrington M, Garcia-Beltran WF, Balazs AB, Walker BD, Iafrate AJ, Gaiha GD. T cell reactivity to the SARS-CoV-2 Omicron variant is preserved in most but not all individuals. Cell. 2022 Mar 17;185(6):1041-1051.e6. doi: 10.1016/j.cell.2022.01.029. Epub 2022 Feb 3.
- Tang B, Yang X, Tian W, Zhu J, Liu W, Di M, Liu H, Liang Z, Chen Y, Dong Y. Proteomic analysis identifies pathways related to immune dysregulation in patients with hematologic malignancies after COVID-19 infection. Microbiol Spectr. 2026 Aug 4;14(8):e0399625. doi: 10.1128/spectrum.03996-25. Epub 2026 Jul 15.
- Yang X, Zhu J, Wang Q, Tang B, Shen Y, Wang B, Ji L, Liu H, Wuchty S, Zhang Z, Dong Y, Liang Z. Comparative analysis of dynamic transcriptomes reveals specific COVID-19 features and pathogenesis of immunocompromised populations. mSystems. 2024 Jun 18;9(6):e0138523. doi: 10.1128/msystems.01385-23. Epub 2024 May 16.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2022년 12월 14일
기본 완료 (추정된)
기본 완료
2027년 12월 1일
연구 완료 (추정된)
연구 완료
2027년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2023년 1월 4일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 1월 4일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2023년 1월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2026년 9월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 9월 14일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2026년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- PekingUFH_
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .