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순환종양세포의 유전적 특성에 기반한 폐암 원격전이 예측모델의 확립 및 임상적용 원문보기 KCI 원문보기 인용

2020년 9월 24일 업데이트: Chinese Medical Association
폐암은 우리나라에서 가장 흔한 암 종류이지만 폐암 환자의 5년 생존율은 17%에 불과하다. 그 중 환자의 예후에 영향을 미치는 가장 큰 이유는 종양의 전이이다. 전이성 폐암의 치료에 적합한 임상적 방법이 거의 없고 치료 효과도 좋지 않다. 따라서 전이의 원격 식민지화를 방지하기 위한 조기 모니터링 및 개입이 폐암의 생존율을 향상시키는 열쇠입니다. 이 프로젝트의 예비 연구는 말초 혈액에서 순환하는 종양 세포가 폐 악성 종양의 임상 진단 및 치료를 위한 효과적인 수단으로 사용될 수 있음을 발견했습니다. 폐암 환자의 시간적, 공간적 전이 차이 분석을 통해 폐암의 서로 다른 전이 단계와 전이 기관의 게놈이 상당히 다르다는 사실이 밝혀졌으며, 이는 환자의 생존과 밀접한 관련이 있다. 이러한 이유로 우리는 순환하는 종양 세포의 게놈 돌연변이 특성이 CT 영상 진단보다 조기에 종양 전이 신호를 감지할 수 있다는 가설을 제안합니다. 이 가설을 검증하기 위해 종양 유전체학에 기반한 암 전이 위험 평가 시스템을 개발할 것입니다. 첫째, 공공 데이터베이스에서 원발성 및 전이성 폐암의 유전체에 대한 빅데이터를 수집하고 통계적 방법을 사용하여 전이성 폐암 및 전이성 집락 기관과 유의미한 관련이 있는 유전체 특징을 선별합니다. 둘째, 이러한 기능을 사용하여 게놈 기능을 기반으로 폐암의 전이 위험을 결정할 수 있는 일련의 기계 학습 모델을 개발합니다. 마지막으로 모델을 임상 실습에 적용했습니다. 재검사 시 원발성 폐암 환자의 순환종양세포를 검출하여 유전적 특성을 추출하기 위한 통계적 노이즈 감소 모델을 구축한 후, 환자가 가지고 있는 순환종양세포를 판단하기 위한 모델로 대체하여 위험 여부 재발 및 전이. 리뷰에서 이미징 데이터를 비교하여 모델이 이미징 방법보다 조기에 폐암의 조기 전이 신호를 감지하는지 확인합니다. 궁극적으로 우리 모델은 전이 위험과 관련된 게놈 마커를 집계하고, 약물 표적을 탐색하고, 전이 콜로니화에 조기 개입하고 폐암 환자의 생존을 연장하기 위한 강력한 빅 데이터 분석 지원을 제공할 것입니다. 주제가 입증되면 전이성 폐암의 게놈 드라이버 돌연변이를 밝히기 위해 종양 게놈 빅데이터 분석의 사용을 명확히 하는 데 도움이 될 것입니다. 폐암 전이의 위험을 예측하기 위해 순환하는 종양 세포 게놈 드라이버 돌연변이의 실행 가능성을 입증합니다. 마지막으로 PI3K/Akt/mTOR 신호 경로의 억제제를 폐암 전이의 조기 개입을 위한 표적으로 사용할 수 있는지 확인합니다.

연구 개요

상태

알려지지 않은

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (예상)

100

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

모든 단계의 비소세포폐암

설명

포함 기준:

18~75세의 비소세포폐암 환자, 모든 단계의 환자, 흉부 영상에서 측정 가능한 병변이 하나 이상 있는 환자, ECOG PS 점수: 0~1점

제외 기준:

혼합 소세포 암종 및 비소세포 암종 환자를 포함한 소세포 폐암

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 크로스오버
  • 시간 관점: 유망한

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
상하이 종합병원
진단 검사: 혈액 샘플
혈액 샘플을 분리하고 CTC를 감지했습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
기간
재발
기간: 6 개월
6 개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Chinese Medical Association

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 (예상)

2020년 12월 1일

기본 완료 (예상)

2022년 9월 30일

연구 완료 (예상)

2022년 9월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 9월 24일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 9월 24일

처음 게시됨 (실제)

2020년 9월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 9월 29일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 9월 24일

마지막으로 확인됨

2020년 9월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2020KY187

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

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. .

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