CCANED-CIPHER 연구: AI 기반 혈소판 및 면역 세포 전사체 프로파일링을 사용한 조기 암 발견 및 치료 반응 모니터링 (CCANED-CIPHER)
2025년 12월 29일 업데이트: Javier Toledo
CCANED-CIPHER 연구의 목적은 조기 암 발견을 위한 AI 기반 혈액 검사를 개발 및 검증하고 암 환자의 치료 효과를 모니터링하는 것입니다.
이 2단계, 다기관 관찰 연구는 암 환자와 건강한 개인을 구별하고 치료 결과와 상관관계가 있는 혈소판 및 면역 세포의 특정 전사체 바이오마커를 식별하는 것을 목표로 합니다.
인공 지능을 사용하여 혈액 샘플을 분석함으로써 이 연구는 암 진단을 강화하고 시간이 지남에 따라 치료 반응을 모니터링할 수 있는 안전하고 비침습적인 방법을 만들려고 합니다.
연구 개요
상태
모병
상세 설명
CCANED-CIPHER 연구는 혈액 샘플의 혈소판 및 면역 세포에서 RNA 바이오마커를 프로파일링하는 AI 기반 조기 암 탐지 도구를 개발하고 평가하여 암 진단 및 치료 모니터링에 혁명을 일으키는 것을 목표로 합니다. 이 비침습적 접근법은 액체 생검 방법을 활용하여 조기 암 발견을 강화하고 치료 반응에 대한 통찰력을 제공합니다.
1단계(CCANED): 조기 암 발견
목적:
AI 기반 전사체 분석을 사용하여 일반 암 환자와 건강한 대조군을 구별할 수 있는 특정 혈소판 유래 RNA 바이오마커를 식별합니다.
방법론:
참가자 모집: 다양한 일반 암 진단이 확정된 환자 3,500명과 연령 및 성별에 따라 일치하는 암이 없는 대조군 1,500명을 등록합니다.
샘플 수집: 기준선에서 각 참가자로부터 단일 혈액 샘플을 얻습니다.
실험실 분석:
혈소판 분리: 혈액 샘플에서 혈소판을 추출합니다. RNA 시퀀싱: 전사체 프로파일링을 수행하여 RNA 발현 패턴을 식별합니다.
데이터 분석:
AI 통합: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 RNA 데이터를 분석하고 암 존재를 나타내는 바이오마커를 식별합니다.
통계적 평가: 진단 도구의 민감도와 특이성을 평가하고 암 유형을 구별하는 능력을 평가합니다.
예상 결과:
암 조기 발견을 위한 신뢰할 수 있는 RNA 바이오마커 식별. 임상 환경에서 AI 기반 진단 도구의 정확성과 타당성을 검증합니다.
2단계(CIPHER): 치료 반응 모니터링
목적:
면역 세포와 혈소판의 RNA 바이오마커가 치료 반응과 어떻게 상관관계가 있는지 평가하여 치료 효능과 잠재적 재발에 대한 통찰력을 제공합니다.
방법론:
참가자 모집: 1기부터 4기까지 HCC 또는 NSCLC로 진단된 암 환자 1,000명을 등록합니다.
샘플 수집:
기준선: 치료 시작 전에 혈액 샘플을 수집합니다. 후속 조치: 치료 시작 후 6주 및 6개월에 추가 샘플.
실험실 분석:
면역 세포 및 혈소판 분리: 혈액 샘플에서 이러한 성분을 추출합니다.
전사체 프로파일링: 시간 경과에 따른 RNA 발현 변화를 분석합니다.
데이터 분석:
상관관계 연구: RNA 바이오마커와 임상 치료 반응 간의 연관성을 평가합니다.
예측 모델링: 혈소판과 면역 세포 RNA 프로필을 통합하여 결과를 예측하는 모델을 개발합니다.
예상 결과:
치료 반응 및 무진행 생존과 상관관계가 있는 바이오마커의 식별.
재발 및 약물 내성에 대한 예측 모델 개발.
연구의 중요성
CCANED-CIPHER 연구는 다음을 제공하여 종양학의 중요한 요구 사항을 해결합니다.
비침습적 진단: 침습적 조직 생검의 필요성을 줄이는 혈액 검사입니다.
조기 발견: 더 일찍, 더 치료 가능한 단계에서 암을 식별할 수 있는 가능성.
맞춤형 의학(Personalized Medicine): 개별 바이오마커 프로필을 기반으로 한 맞춤형 치료 전략.
향상된 모니터링: 치료 효과를 모니터링하고 그에 따라 치료법을 조정하는 능력이 향상되었습니다.
예측 통찰력: 재발 또는 약물 내성을 조기에 감지하여 즉각적인 임상 개입을 가능하게 합니다.
예상되는 영향 및 향후 응용 분야 CCANED-CIPHER 연구는 첨단 AI 기술과 혁신적인 액체 생검 방법을 통합함으로써 암 발견 및 환자 결과를 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다. 혈소판과 면역 세포에서 특정 RNA 바이오마커를 식별하면 종양학의 현재 관행을 변화시켜 암 치료에 대한 보다 효율적이고 정확하며 환자 친화적인 접근 방식을 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
6000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Javier Toledo, Medical Degree
- 전화번호: +44 (0)1223 496000
- 이메일: research@dysplasiadx.com
연구 연락처 백업
- 이름: Osagie Izuogu, PhD
- 전화번호: +44 (0)1223 496000
- 이메일: info@dysplasiadx.com
연구 장소
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Lagos, 나이지리아
- 모병
- NSIA- Lagos University Teaching Hospital Cancer Centre
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연락하다:
- Adewumi Alabi, Oncology
- 전화번호: +2348052843206
- 이메일: aalabi@nlcc.ng
-
연락하다:
- Solomon Rotimi, Ph.D
- 이메일: solomon@dysplasiadx.com
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Rosario, 아르헨티나
- 모집하지 않고 적극적으로
- Various Cancer Centres
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Cambridge, 영국, CB22 3AT
- 초대로 등록
- Babraham Research Institute
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London, 영국, W1W 7LT
- 모병
- Dysplasia Diagnostics Limited
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연락하다:
- Chief Medical Officer, Medical
- 전화번호: +447494946013
- 이메일: research@dysplasiadx.com
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
CCANED-CIPHER 연구는 연구 결과의 일반화 가능성과 견고성을 보장하기 위해 지리적으로 분산된 다양한 인구를 등록할 것입니다. 이 연구는 영국, 유럽, 미국 및 아시아 전역에 걸쳐 전 세계적으로 최대 10개의 의료 센터를 활용하는 두 단계로 나누어집니다.
1단계(CCANED):
참가자: 40세 이상 성인 5,000명.
- 암환자: 일반암 진단을 받은 3,500명.
- 건강한 대조군: 연령이 일치하는 암이 없는 개인 1,500명.
모집 전략: 참여 의료 센터를 통해 참가자를 식별하고 등록하여 다양한 지리적 위치에 걸쳐 대표 샘플을 확보합니다.
2단계(암호화):
참가자: 1기부터 4기까지 간세포암종 또는 비소세포폐암 진단을 받은 40세 이상 성인 1,000명.
모집 전략: 암 환자는 참여 암 센터에서 모집되어 질병 단계와 치료 배경을 폭넓게 알릴 수 있습니다.
설명
1단계(CCANED)
포함 기준:
- 연령 : 40세 이상의 성인.
- 다음과 같은 일반적인 암 중 하나에 대한 진단 확인: 비소세포폐암(NSCLC), 다형성 교모세포종(GBM), 대장암, 간세포암종(HCC), 유방암, 전립선암, 난소암, 췌장암.
제외 기준:
- 현재 임신 중입니다.
- 활동성 전염병의 존재.
- 지난 2주 이내에 항응고제나 항혈소판제를 사용한 경우.
- 연구 절차를 준수하는 참가자의 능력에 영향을 미칠 수 있는 모든 의학적 또는 심리적 상태.
2단계(암호화)
포함 기준:
- 40세 이상 성인.
- 확인된 진단: 간세포암종(HCC), 비소세포폐암(NSCLC)
- 지정된 간격(기준선, 치료 시작 후 6주 및 6개월)에 혈액 샘플을 제공하려는 의지.
제외 기준:
- 적어도 5년 동안 완화되지 않은 경우 다른 악성 종양이 존재합니다.
- 연구 참여 또는 결과를 방해할 수 있는 심각하고 통제되지 않은 동반질환.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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암환자(1상)
이 부문에는 비소세포폐암(NSCLC), 다형성 교모세포종(GBM), 대장암, 간세포암종(HCC), 유방암, 전립선암, 난소암, 췌장암과 같은 일반적인 암 진단이 확인된 3,500명이 포함됩니다. 암.
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절차: 참가자는 기준선에서 단일 혈액 채취를 받게 됩니다. 샘플 분석: 혈소판 분리: 수집된 혈액 샘플에서 혈소판이 추출됩니다. RNA 분석: 분리된 혈소판에서 RNA를 추출하고 AI 기반 전사체 프로파일링을 사용하여 분석하여 암과 관련된 바이오마커를 식별합니다. |
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건강한 개인
이 연구군은 연령과 성별이 일치하는 암이 없는 개인 1,500명을 대조군으로 구성합니다.
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절차: 참가자는 기준선에서 단일 혈액 채취를 받게 됩니다. 샘플 분석: 혈소판 분리: 수집된 혈액 샘플에서 혈소판이 추출됩니다. RNA 분석: 분리된 혈소판에서 RNA를 추출하고 AI 기반 전사체 프로파일링을 사용하여 분석하여 암과 관련된 바이오마커를 식별합니다. |
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치료를 받고 있는 암환자
이 코호트에는 간세포암종(HCC) 또는 비소세포폐암(NSCLC) 진단을 받고 표준 암 치료를 시작할 예정인 1~4기 환자 1,000명이 포함됩니다.
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절차: 참가자는 기준선에서 단일 혈액 채취를 받게 됩니다. 샘플 분석: 혈소판 분리: 수집된 혈액 샘플에서 혈소판이 추출됩니다. RNA 분석: 분리된 혈소판에서 RNA를 추출하고 AI 기반 전사체 프로파일링을 사용하여 분석하여 암과 관련된 바이오마커를 식별합니다. 절차: 혈액 샘플 수집: 참가자는 세 가지 시점에서 혈액 샘플을 채취하게 됩니다. 기준선: 치료 시작 전. 치료 후 개시 6주: 초기 치료 반응을 모니터링합니다. 치료 후 6개월 후: 장기적인 치료 결과를 평가합니다. 샘플 분석: 혈소판 및 면역 세포 분리: 혈소판: RNA 프로필을 계속 모니터링하기 위해 각 혈액 샘플에서 추출됩니다. 면역 세포: 치료에 대한 면역 반응을 분석하기 위해 혈액 샘플에서 분리됩니다. RNA 분석: 혈소판 RNA: AI 기반 도구를 사용하여 시간 경과에 따른 전사체 프로필의 변화를 관찰하기 위해 분석되었습니다. 면역 세포 RNA: 치료 반응과 관련된 전사체 변화를 평가하기 위해 검사합니다. 데이터 상관관계: 치료 반응 평가: 혈소판 및 면역 세포의 RNA 프로필을 임상 결과와 연관시켜 치료 효능, 무진행 생존 기간, 재발 및 약물 내성을 예측하는 바이오마커를 식별합니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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암 환자와 대조군을 구별하는 혈소판 RNA 바이오마커 식별
기간: 기준선(단일 시점)
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혈소판 RNA의 AI 기반 전사체 분석을 활용하여 암 환자와 암이 없는 대조군을 구별하는 바이오마커를 식별합니다.
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기준선(단일 시점)
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치료 반응과 상관관계가 있는 RNA 바이오마커의 식별(2상)
기간: 치료 시작 후 6개월까지의 기준선
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표준 기준(예: RECIST)에 따라 측정된 대로 임상 치료 반응과 상관관계가 있는 면역 세포 및 혈소판의 RNA 바이오마커를 식별합니다.
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치료 시작 후 6개월까지의 기준선
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면역 세포 전사체와 AI 기반 혈소판 신호 간의 연관성
기간: 치료 시작 후 6개월까지의 기준선
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면역 세포 전사체의 변화가 AI 기반 혈소판 프로파일링 도구에서 감지된 신호와 어떻게 연관되어 있는지 평가합니다.
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치료 시작 후 6개월까지의 기준선
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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AI 기반 진단도구의 민감도와 특이도(1단계)
기간: 기준선
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참가자의 암을 감지하는 AI 기반 도구의 진단 정확도를 계산합니다.
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기준선
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혈소판 전사체 프로파일링 구현의 타당성
기간: 1단계 - 2년
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임상 환경에서 시료 수집, 처리 및 분석의 실용성을 평가합니다.
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1단계 - 2년
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치료 결과 예측 모델 개발(2단계)
기간: 2단계 - 2년
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혈소판과 면역 세포 RNA 프로필을 통합하여 치료 반응과 무진행 생존 기간을 예측하는 예측 모델을 만들고 검증합니다.
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2단계 - 2년
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재발 및 약물내성을 예측하는 바이오마커 발굴(2상)
기간: 치료 시작 후 6개월까지의 기준선
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6개월 추적 조사에서 재발 및 약물 내성을 예측하는 RNA 바이오마커를 식별합니다.
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치료 시작 후 6개월까지의 기준선
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 연구 책임자: Solomon Rotimi, PhD, Dysplasia Diagnostics Limited
- 수석 연구원: Javier Toledo, Medical Degree, Dysplasia Diagnostics Limited
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
- Smerage JB, Barlow WE, Hortobagyi GN, Winer EP, Leyland-Jones B, Srkalovic G, Tejwani S, Schott AF, O'Rourke MA, Lew DL, Doyle GV, Gralow JR, Livingston RB, Hayes DF. Circulating tumor cells and response to chemotherapy in metastatic breast cancer: SWOG S0500. J Clin Oncol. 2014 Nov 1;32(31):3483-9. doi: 10.1200/JCO.2014.56.2561. Epub 2014 Jun 2.
- Bettegowda C, Sausen M, Leary RJ, Kinde I, Wang Y, Agrawal N, Bartlett BR, Wang H, Luber B, Alani RM, Antonarakis ES, Azad NS, Bardelli A, Brem H, Cameron JL, Lee CC, Fecher LA, Gallia GL, Gibbs P, Le D, Giuntoli RL, Goggins M, Hogarty MD, Holdhoff M, Hong SM, Jiao Y, Juhl HH, Kim JJ, Siravegna G, Laheru DA, Lauricella C, Lim M, Lipson EJ, Marie SK, Netto GJ, Oliner KS, Olivi A, Olsson L, Riggins GJ, Sartore-Bianchi A, Schmidt K, Shih lM, Oba-Shinjo SM, Siena S, Theodorescu D, Tie J, Harkins TT, Veronese S, Wang TL, Weingart JD, Wolfgang CL, Wood LD, Xing D, Hruban RH, Wu J, Allen PJ, Schmidt CM, Choti MA, Velculescu VE, Kinzler KW, Vogelstein B, Papadopoulos N, Diaz LA Jr. Detection of circulating tumor DNA in early- and late-stage human malignancies. Sci Transl Med. 2014 Feb 19;6(224):224ra24. doi: 10.1126/scitranslmed.3007094.
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유용한 링크
연구 기록 날짜
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연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2025년 12월 20일
기본 완료 (추정된)
2027년 8월 1일
연구 완료 (추정된)
2028년 8월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 11월 28일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 12월 3일
처음 게시됨 (실제)
2024년 12월 5일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2026년 1월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 29일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
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키워드
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