- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT03777670
nSeP: neonatale sepsis detecteren door middel van immuun-metabolische netwerkanalyse (nSeP)
Detectie van sepsis bij pasgeborenen door analyse van het immuunsysteem-metabole netwerk
Diagnose van neonatale sepsis blijft een uitdaging vanwege niet-specifieke tekenen en diagnostische onnauwkeurigheden. Studies hebben aangetoond dat dit kan leiden tot overdiagnose en overmatig gebruik van antibiotica, met mogelijk nadelige effecten op de lange termijn.
In eerste onderzoeken is aangetoond dat een systeembenadering voor het diagnosticeren van neonatale sepsis een hoge nauwkeurigheid heeft. Deze studie heeft tot doel een groot validatiecohort te rekruteren om de bevindingen te bevestigen.
Studie Overzicht
Gedetailleerde beschrijving
Verschillende onderzoeken hebben aangetoond dat veranderingen in genexpressie van de gastheer presymptomatisch kunnen optreden als reactie op infectie in elk deel van het lichaam, waarbij de voortdurende interactie tussen bloed en weefsel ervoor zorgt dat bloedcellen als biosensoren voor de veranderingen kunnen werken (Manger en Relman, 2000 , Liew et al., 2006). Genoombrede analyse onthult gecoördineerde expressie die netwerken ontwikkelt die causaal verbonden zijn via paden.
Eerdere studies van onze groep die optimale methoden voor de bemonstering en extractie van neonatale volledige transcriptieproducten (RNA) onderzochten, toonden de eerste haalbaarheidsstudies aan voor het gebruik van genoombrede RNA-analyse als een methodologische benadering voor het identificeren van gastheer-biomarkers van infectie en vaccinatie in het vroege leven (Smith et al. al., 2007, Flanagan et al., 2013). De bemonsteringsmethoden zijn in 2015 verder verfijnd met de ontwikkeling van een single-drop-methodologie die uitgebreid is getest in een breed scala van omgevingen, waaronder het verzamelen van neonatale monsters thuis, op het punt van Guthrie-testen door vroedvrouwen. Details van deze methoden zijn onlangs ingediend bij het tijdschrift Nature Protocols. Verder hebben we in een vroeg stadium virtuele klinische onderzoeken uitgevoerd met behulp van een supercomputing-framework dat verschillende 100.000 neonatale volbloedmonsters simuleerde om infectie te voorspellen (Khondoker et al., 2010). Die onderzoeken toonden de noodzaak aan van meerdere markers en idealiter in afzonderlijke biologische routes die ten grondslag liggen aan causaliteit (Khondoker et al., 2010; Watterson en Ghazal, 2010). Die onderzoeken vormden een sterke basis voor het starten van een case-control van neonatale sepsis (Dickinson et al., 2015). Dienovereenkomstig waren wij de eerste groep die studies publiceerden waarin de systemische immuunrespons bij pasgeborenen op sepsis werd onderzocht door de activiteit van alle bekende menselijke genen te meten (Smith et al. Nature comm. 2014). Deze computerintensieve onderzoeken leidden tot het blootleggen, voor het eerst, van de wegbiologie die ten grondslag ligt aan neonatale sepsis met bloedmonsters die werden genomen bij de eerste klinische tekenen van een vermoeden van een infectie. Een combinatie van machinaal leren, statistische en analyses van diepe padbiologie leidde tot de identificatie van een panel van 52 genen van biologisch verbonden netwerkmodules. De modules omvatten drie centrale routes, aangeboren immuun of inflammatoir, adaptief immuun en onverwacht metabolisch. De expressieniveaus van bepaalde combinaties van biomarkers, en in het bijzonder die van een pad dat voorheen niet verbonden was met immuunresponsen, geeft een ongewoon hoge diagnostische kwaliteit. Ondanks de heterogeniteit van de patiënt had het dubbele biomarkernetwerk met 52 knooppunten een nauwkeurigheid van meer dan 99% voor het detecteren van bacteriële infecties met een gevoeligheid van 100%, wat superieure prestaties aantoont ten opzichte van eerder gekarakteriseerde markers. Bovendien maakten deze specifieke combinaties van biomarkers de detectie mogelijk van neonatale sepsis in monsters die negatieve bloedkweekresultaten vertoonden, wat de specifieke diagnostische voordelen van de specifieke combinaties van biomarkers illustreerde. De onverwacht hoge nauwkeurigheids- en gevoeligheidswaarden konden niet het resultaat zijn van het onderzoek van een van de individuele biomarkers alleen, noch konden ze worden voorspeld. Een cruciaal onderdeel van deze bevindingen is de vereiste van metabole routes voor het verhogen van zowel de gevoeligheid als de specificiteit. Een subset van de metabole markers omvat liganden (met name vetzuren met een kleine en middellange keten) die zijn afgeleid van het microbiële metabolisme, met name van commensalen, en die worden weerspiegeld in het fecale microbioom. Tot op heden bieden deze onderzoeken een proof of concept, maar er zijn onafhankelijke bevestigende onderzoeken nodig, evenals het onderzoeken van de specificiteit tegen niet-bacteriële (virale en schimmel) infecties en steriele ontstekingen. De urgente onbeantwoorde medische vraag is of voorspellende infectieroutes van de gastheer kunnen worden gebruikt om eerst vast te stellen of een patiënt is geïnfecteerd bij of vóór de klinische presentatie en om verder onderscheid te maken tussen het type infectie (in het bijzonder bacterieel of viraal) en de voorspelbaarheid van sepsis.
Studietype
Inschrijving (Verwacht)
Contacten en locaties
Studiecontact
- Naam: Peter Ghazal, PhD
- Telefoonnummer: 29207 44721
- E-mail: ghazalp@cardiff.ac.uk
Studie Locaties
-
-
South Glamorgan
-
Cardiff, South Glamorgan, Verenigd Koninkrijk, CF14 4XN
- Werving
- University Hospital of Wales
-
Contact:
- Mallinath Chakraborty, PhD
- Telefoonnummer: +44 2920 742276
- E-mail: chakrabortym@cardiff.ac.uk
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Gescreend met traditionele tests (volbloedbeeld [FBC], ontstekingsmarkers zoals C-reactief proteïne [CRP] en bloedkweek) voor vermoedelijke sepsis (inclusief niet-infectieuze ontstekingsaandoeningen) en begonnen met antibiotica - mogelijke gevallen.
- Bemonsterd worden voor niet-septische aandoeningen (bloedafname voor routinecontrole, geelzucht, hypoglykemie, enz.) - controles.
- Geïnformeerde toestemming van ouders om bloed- en ontlastingsmonsters (eerste monster en 24-uursmonster) en klinische gegevens voor onderzoek te gebruiken.
Uitsluitingscriteria:
- Taal- en communicatieproblemen, waardoor het moeilijk wordt om studie uit te leggen en geïnformeerde toestemming te vragen.
- Wanneer een baby een hoge kans op overlijden heeft in de komende 24 uur.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Gevallen
Baby's met verdenking op sepsis
|
Druppel bloed voor RNA en metabolische analyse
|
|
Controles
Zuigelingen zonder vermoeden van sepsis
|
Druppel bloed voor RNA en metabolische analyse
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Sepsis
Tijdsspanne: 5 jaar
|
Immuunsignatuur van sepsis
|
5 jaar
|
Medewerkers en onderzoekers
Medewerkers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Verwacht)
Studie voltooiing (Verwacht)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 248404
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .