- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05381038
QPOP 및 CURATE.AI 고형 종양 치료를 위한 아자시티딘 병용 요법 최적화 및 개인화
QPOP(Quadratic Phenotypic Optimization Platform) 및 인공 지능 기반 플랫폼(CURATE.AI)을 사용하여 고형 종양 치료를 위한 아자시티딘 병용 요법의 최적화 및 개인화
이 파일럿 타당성 연구는 현재 임상 설정 내에서 CURATE.AI를 사용하여 고형 종양에 대해 선택된 아자시티딘 병용 요법의 CURATE.AI 안내 용량 최적화에 이어 QPOP 약물 선택의 적용 가능성을 조사하기 위한 기반을 설정하는 것을 목표로 합니다.
QPOP은 개별 참가자의 조직 샘플 모델의 생체 외 실험 데이터를 기반으로 미리 지정된 약물 풀에서 최적의 효능 및 세포 독성에 대한 약물 상호 작용을 식별합니다. 이러한 약물 상호 작용을 통해 QPOP은 생검을 통해 생체 외 실험을 위해 세포를 제공한 특정 참가자를 위한 최적의 약물을 식별합니다. 그 후, CURATE.AI는 해당 참가자를 위해 선택된 병용 요법에 대한 투약을 안내하는 데 사용됩니다.
개별화된 CURATE.AI 프로필은 일련의 약물 복용량에 대한 각 참가자의 반응을 기반으로 생성됩니다. 그 후 개인화된 CURATE.AI 프로필을 사용하여 효능 기반 복용량을 추천합니다. CURATE.AI는 각 참여자에게 미리 지정된 각 약물에 대한 안전 범위 내에서만 작동합니다.
이 예비 타당성 연구는 선택된 아자시티딘 병용 요법 및 반응 마커를 사용하여 대규모 무작위 대조 시험(RCT)을 수행하는 논리적 및 과학적 타당성에 대해 조사관에게 알려줄 것입니다. 2차 목적은 탐색적 결과로서 주기 내 및 주기 사이에 확립된 탐색적 반응 마커를 사용하여 독성 및 효능 데이터를 수집하는 것입니다.
연구 개요
상태
상세 설명
암 환자의 암세포 제거를 촉진하기 위해 여러 약물 조합 및 약물 투여량 조절이 제공됩니다. omics 도구의 발전으로 암과 같은 질병의 복잡성에 대한 더 많은 이해가 가능해졌지만 분자 상호 작용의 대규모 네트워크가 질병 진행과 치료 저항성 모두에 기여한다는 사실도 이해하게 되었습니다. 약물 조합의 합리적인 설계는 복잡한 분자 네트워크가 약물 내성의 피드백 메커니즘과 표적 억제제의 효능을 제한하는 보상 발암 동인에 기여하기 때문에 어려운 과제입니다. 이 문제는 최적의 약물 조합을 식별하기 위해 사용 가능한 방대한 수의 약물로 인해 복잡해집니다.
최적의 약물 조합을 식별하는 복잡성 외에도 약물 시너지 효과가 용량, 시간 및 환자에 따라 다르기 때문에 최적의 용량이 여전히 어려운 과제입니다. 신체의 최종 약물 농도는 독성 부작용을 최소화하면서 암 제거를 최대화하는 좁은 범위 내에 있어야 합니다. 이 작업의 복잡성은 생물학적 시스템의 증가하는 매개변수 및 확률론적 행동으로 인해 조합으로 제공되는 약물의 수에 따라 크게 증가합니다. 현재 확립된 접근 방식은 허용할 수 없는 부작용을 일으키지 않는 최대 약물 용량인 최대 내약 용량(MTD)을 선택하는 것입니다. 치료 효능은 용량 선택을 안내하지 않습니다. 제한된 개인화와 결합된 이 투약 전략은 종종 차선의 치료 결과를 초래합니다.
이 파일럿 타당성 연구에서 참가자는 QPOP 약물 선택, CURATE.AI 프로필 생성 단계 및 CURATE.AI 프로필 기반 효능 중심 약물 투여 단계를 거치게 됩니다.
고형암 참가자에게 CURATE.AI를 사용하는 이전 임상 시험 코호트가 없고 QPOP에 입력할 유방암 및 위암에 대한 기존 데이터가 있으므로 이 타당성 파일럿 연구는 QPOP 및 CURATE.AI 사용의 실용성과 타당성에 초점을 맞출 것입니다. 이 임상 상황에서.
처음 10명의 환자 참여가 끝나면 이 참여자로부터 생성된 데이터를 사용하여 중간 분석이 수행되며 여기에는 공식적인 검정력 및 통계적 표본 크기 계산이 포함됩니다. 이러한 결과에 따라 조사관은 코호트 확장 또는 RCT를 고려할 것입니다. 특히 중간 분석은 향후 RCT를 진행할지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 디자인(우월성, 동등성 또는 비열등성) 대규모 RCT 실행의 물류 및 실제 측면 RCT를 위한 환자 모집단 선택; 2차 평가변수 및/또는 새로운 무작위 코호트에 대한 추가 데이터를 도출하기 위해 더 넓은 범위의 전신 치료 요법, 반응 마커 및/또는 현재 코호트의 확장에서 CURATE.AI의 잠재적 적용 가능성.
유방암 및 위암에 대한 치료 표준 치료는 아니지만, 아자시티딘이 다양한 전이성 또는 진행성 고형 종양의 민감도를 증가시킬 수 있는 강력한 DNA 메틸트랜스퍼라제 억제제(DNMT)이기 때문에 아자시티딘 병용 요법이 연구자에 의해 선택되었습니다. 유방암 및 위암과 같은 내성이 발생한 후 도세탁셀, 파클리탁셀 또는 이리노테칸으로 치료합니다. 연구는 또한 아자시티딘과 함께 제공될 때 화학요법제로 저용량 치료의 가능성을 입증했습니다. 그러나 아자시티딘의 세포독성은 용량과 노출 시간에 따라 증가하므로 최적의 아자시티딘 함유 약물 조합을 신속하게 식별하고 치료 중 개인화된 용량 조절이 필요합니다. 따라서 QPOP 약물 선택 및 CURATE.AI 용량 조절 파이프라인은 독성을 최소화하면서 효능을 극대화하기 위해 맞춤형 방식을 통해 도세탁셀, 파클리탁셀 또는 이리노테칸과 함께 아자시티딘 치료를 최적화할 수 있는 이상적인 위치에 있습니다.
참가자는 QPOP 약물 선택 최적화를 거치게 되며, QPOP을 통해 도세탁셀, 파클리탁셀 또는 이리노테칸과 조합된 아자시티딘의 잠재적 이점이 있는 것으로 확인된 참가자는 치료 실패 후 시험의 CURATE.AI 단계로 전환됩니다. QPOP 약물 선택을 받은 참가자(예: QGAIN(2019/00924) 또는 NGAIN 시험(2021/00009)에 따라)는 주임 연구원 및 후원자의 승인에 따라 본 연구의 CURATE.AI 조정 기간에 등록할 수 있습니다.
CURATE.AI는 역동적인 방식으로 최적의 용량을 추천하여 각 참여자에게 맞춤 치료를 용이하게 합니다. 이 단계에서 선택된 아자시티딘 조합의 아자시티딘 용량만 CURATE.AI에 의해 조절됩니다. 모집 기준은 참가자 모집단의 높은 가변성을 허용하여 임상 실습에서 직면한 사례의 진정한 가변성을 반영합니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 2 단계
- 1단계
연락처 및 위치
연구 장소
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Singapore, 싱가포르, 119074
- National University Hospital
-
수석 연구원:
- Wei Peng Yong
-
부수사관:
- Cheng Ean Chee
-
부수사관:
- Raghav Sundar
-
부수사관:
- Gloria Chan
-
부수사관:
- Joan Choo
-
부수사관:
- Soo Chin Lee
-
부수사관:
- David Tan
-
부수사관:
- Andrea Wong
-
부수사관:
- Joline Lim
-
부수사관:
- Robert Walsh
-
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 21세 이상의 남녀.
- Eastern Cooperative Oncology Group(ECOG) 수행 상태 0~2.
환자는 치료 시작 후 21일 이내에 다음 임상 실험실 기준을 충족해야 합니다.
- 절대호중구수(ANC) ≥ 1,000/mm3 및 혈소판 ≥ 50,000/mm3
- 총 빌리루빈 ≤ 1.5 x 정상 범위 상한(ULN). ALT(Alanine aminotransferase) 및 AST(aspartate aminotransferase) ≤ 3 x ULN of ≤ 5 ULN 간 침범의 경우.
- 계산된 크레아티닌 청소율 ≥ 30mL/min 또는 크레아티닌 < 1.5 x ULN.
- 도세탁셀, 파클리탁셀 또는 이리노테칸이 완화 요법으로 표시되는 유방암 또는 위암 진단.
- QPOP 약물 검사를 받은 환자(예: QGAIN(2019/00924) 또는 NGAIN 시험(2021/00009)에서 약물 스크리닝에서 아자시티딘을 탁산 또는 이리노테칸과 병용할 경우 잠재적인 이점이 있음을 나타냅니다.
- 환자는 현지 검사실 정상 상한보다 높게 반응 마커를 올려야 합니다(예: CEA 및/또는 CA19-9, CA 15-3, CA 125, AFP, 및 DNMT(이에 제한되지 않음)와 같은 메틸화 마커.
제외 기준:
- 수유 중이거나 임신 중인 환자.
- 선택한 요법의 구성 약물(들) 중 하나 이상에 대해 임상적으로 유의미한 과민증이 있는 환자(예: 이리노테칸에 임상적으로 유의미한 과민증이 있는 환자는 아자시티딘 + 이리노테칸에 등록되지 않을 수 있지만, 아자시티딘 + 파클리탁셀 또는 아자시티딘 + 도세탁셀에는 허용될 수 있습니다.
- 필수 병용 약물 또는 지지 요법에 대한 금기.
- 임상적으로 유의미한 의학적 질병 또는 공동 연구자의 의견으로는 프로토콜 준수 또는 정보에 입각한 동의를 제공하는 피험자의 능력을 방해할 수 있는 정신 질환.
- 치료 시작 전 28일 이내 대수술.
- 활동성 울혈성 심부전(New York Heart Association [NYHA] Class III 또는 IV), 증후성 허혈 또는 기존의 개입으로 통제되지 않는 전도 이상. 고지에 입각한 동의를 얻기 전 4개월 이내의 심근경색.
- 이전에 도세탁셀, 파클리탁셀 및/또는 이리노테칸으로 화학 요법 치료를 받은 환자는 다른 모든 기준을 충족하고 PI 및 후원사의 승인을 구하는 경우 아자시티딘과 병용하여 동일한 약물 치료에 등록할 수 있습니다(예: 이전에 파클리탁셀로 치료를 받았고 파클리탁셀 + 아자시티딘 치료를 위해 등록 중인 환자).
- 길버트 증후군이 임상적으로 의심되거나 진단된 환자는 아자시티딘 + 이리노테칸에 등록할 수 없지만, 다른 모든 기준을 충족하는 경우 아자시티딘 + 도세탁셀 또는 아자시티딘 + 파클리탁셀을 사용한 치료에 등록할 수 있습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: NA
- 중재 모델: 잇달아 일어나는
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: QPOP + CURATE.AI
참가자는 QPOP 약물 선택 및 CURATE.AI 안내 투약 조절의 두 가지 연구 단계를 거치게 됩니다.
QPOP 약물 선택 단계에서 참가자는 오가노이드 생성을 위한 기본 생검을 받고 이후 SOC에 따라 치료를 받게 됩니다.
이 시간 동안 QPOP은 참가자의 오가노이드에 대한 생체 외 실험을 기반으로 참가자를 위한 최적의 약물 조합을 식별합니다.
QPOP을 통해 병용 요법(아자시티딘 + 도세탁셀, 아자시티딘 + 파클리탁셀 또는 아자시티딘 + 이리노테칸)에서 아자시티딘으로부터 잠재적으로 이익을 얻을 수 있는 것으로 식별된 참가자는 아자시티딘을 사용한 치료와 함께 CURATE.AI 안내 용량 조절 단계로 이동합니다.
Azacitidine 치료는 CT 스캔을 기반으로 SOC 치료가 결정된 후 질병 진행이 시작되면 시작됩니다.
선택된 아자시티딘 조합의 아자시티딘 용량만 CURATE.AI에 의해 조절됩니다.
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QPOP은 약물 선택을 최적화하기 위한 메커니즘에 구애받지 않는 플랫폼입니다.
QPOP은 최적의 약물 조합을 식별할 수 있는 개별 환자의 조직 샘플에 대한 실험적으로 도출된 약물-반응 데이터만을 기반으로 환자별 약물-약물 상호 작용 공간을 설명하기 위해 2차 방정식을 사용합니다.
QPOP을 통한 약물 선택을 통해 모든 조합을 철저히 테스트할 필요 없이 최적의 조합 요법을 식별할 수 있습니다.
시험의 첫 번째 단계는 참가자의 조직 샘플에서 생체 외 테스트에서 실험적으로 파생된 데이터를 기반으로 각 참가자에 대한 개인화된 QPOP 약물 목록을 생성하는 것을 목표로 합니다.
미리 지정된 약물 풀에서 최적의 약물을 QPOP 팀에서 추천합니다.
CURATE.AI - 이 발견을 기반으로 하는 작은 데이터, AI 파생 기술 플랫폼 - 개인의 데이터만을 기반으로 개인의 선량 변조에 대한 개인화된 안내를 허용합니다. 또한 CURATE.AI는 메커니즘 독립적이며 참가자가 경험하는 변화에 동적으로 적응하여 참가자의 치료 기간 동안 동적 선량 최적화를 제공합니다. 시험의 두 번째 단계는 QPOP 팀이 식별하고 권장하는 아자시티딘과의 약물 조합에서 일련의 약물 용량에 대한 표현형 반응을 기반으로 각 참가자에 대한 개인화된 CURATE.AI 프로필을 얻는 것을 목표로 합니다. 용량은 임상 의사 결정 프로세스와 관련이 있는 경우 CURATE.AI 팀에서 권장합니다. 실행 가능한 프로필이 확보되면 복용량 권장 사항은 프로필을 기반으로 참가자를 치료하는 것을 목표로 합니다. CURATE.AI에 의해 아자시티딘이 조정될 수 있는 경우 이 연구에 참여하는 최대 기간은 18개월입니다. 아자시티딘 피하 주사 1일, 2일 및 8일, 9일 + 30mg/m2 도세탁셀 정맥내 1일 및 8일 각 화학 요법 주기는 21일입니다. 아자시티딘 피하 주사 1일, 2일 및 8일, 9일 + 80mg/m2 파클리탁셀 정맥내 1일 및 8일 각 화학 요법 주기는 21일입니다. 아자시티딘 정맥내 피하 주사 1일, 2일 및 8일, 9일 + 100 mg/m2 이리노테칸 정맥내 1일 및 8일. 각 화학 요법 주기는 21일입니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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QPOP 적용 가능성: QPOP 약물 선택을 성공적으로 적용한 참가자의 비율.
기간: 최대 18개월
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QPOP 약물 선택을 "성공적으로 적용"할지 여부에 대한 결정은 전문가의 판단이 필요하며 순전히 수치적인 프로세스를 기반으로 할 수 없습니다. 전문가 패널은 각 참가자의 개별 상황을 신중하게 고려하여 다음 요소를 고려합니다.
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최대 18개월
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CURATE.AI 적용성: 조사관이 CURATE.AI 프로필을 성공적으로 적용한 참가자의 비율.
기간: 최대 18개월
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CURATE.AI 프로필을 "성공적으로 적용"할지 여부를 결정하려면 전문가의 판단이 필요하며 순전히 수치적인 프로세스를 기반으로 할 수 없습니다. 전문가 패널은 각 참가자의 개별 상황을 신중하게 고려하여 다음 요소를 고려합니다.
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최대 18개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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의사 준수: 공동 조사자가 사용한 QPOP 권장 약물 조합의 백분율.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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환자 순응도: 표준화된 약물 감시 프로토콜에 의해 측정된 바와 같이 약을 복용할 때마다 항상 처방된 용량을 준수한 참가자의 비율입니다.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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CURATE.AI 권장 사항을 임상의에게 적시에 전달: CURATE.AI 권장 사항의 백분율은 모든 참가자 및 주기에 걸쳐 다음 화학 요법 주기에 맞춰 제공됩니다.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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CURATE.AI 관련성: 임상 의사 결정 과정에서 CURATE.AI 권장 사항이 고려되는 모든 참가자 및 주기에 걸친 투약 사건의 백분율
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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의사 준수: 공동 조사자가 사용한 CURATE.AI 권장 용량의 백분율.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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임상적으로 유의미한 용량 변화
기간: 최대 18개월
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CURATE.AI 가이드 누적 용량이 조절된 약물*, 아자시티딘의 최대 용량으로 정의되는 예상 SOC 누적 용량과 완료된 화학 요법의 수를 곱한 값과 실질적으로(≥10%) 다른 참가자의 비율 주기. * 조절약물 아자시티딘의 최대 용량은 1일 1회 1-2일 및 8-9일에 120mg/m2를 21일마다 투여하고 주 1회 도세탁셀, 파클리탁셀 또는 이리노테칸과 병용하여 2주 동안 투여한 후 1주 휴식합니다. |
최대 18개월
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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효능: RECIST 1.1에 따른 방사선 반응
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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기준선에서 시험 결론까지 응답 마커 수준의 시간적 변화.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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기준 조사의 일부로 측정된 반응 마커 수준의 최대 감소.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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독성: CTCAE 버전 4.0을 기준으로 3-4등급의 임상적으로 관련된 독성이 있는 시험 참가자의 비율.
기간: 최대 18개월
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최대 18개월
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응답 마커 분석
기간: 최대 18개월
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표준 주파수 판독값 및 기타 효능 측정(예: RECIST 기준)과 관련하여 조절된 투여 후 고주파 연속 측정에서 응답 마커의 데이터 수집 및 탐색적 분석
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최대 18개월
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ctDNA 분석
기간: 최대 18개월
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다음과 같은 ctDNA의 데이터 수집 및 탐색적 분석:
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최대 18개월
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Rozenblatt-Rosen O, Deo RC, Padi M, Adelmant G, Calderwood MA, Rolland T, Grace M, Dricot A, Askenazi M, Tavares M, Pevzner SJ, Abderazzaq F, Byrdsong D, Carvunis AR, Chen AA, Cheng J, Correll M, Duarte M, Fan C, Feltkamp MC, Ficarro SB, Franchi R, Garg BK, Gulbahce N, Hao T, Holthaus AM, James R, Korkhin A, Litovchick L, Mar JC, Pak TR, Rabello S, Rubio R, Shen Y, Singh S, Spangle JM, Tasan M, Wanamaker S, Webber JT, Roecklein-Canfield J, Johannsen E, Barabasi AL, Beroukhim R, Kieff E, Cusick ME, Hill DE, Munger K, Marto JA, Quackenbush J, Roth FP, DeCaprio JA, Vidal M. Interpreting cancer genomes using systematic host network perturbations by tumour virus proteins. Nature. 2012 Jul 26;487(7408):491-5. doi: 10.1038/nature11288.
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연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
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마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2021/01159
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
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유방암에 대한 임상 시험
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Jonsson Comprehensive Cancer Center빼는전립선 선암종 | 2기 전립선암 AJCC v8 | IIC기 전립선암 AJCC v8 | IIA기 전립선암 AJCC v8 | IIB기 전립선암 AJCC v8 | 1기 전립선암 American Joint Committee on Cancer(AJCC) v8미국
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큐팝에 대한 임상 시험
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National University Hospital, SingaporeNational University of Singapore모병