Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Vroege diagnose van pancreaskanker via het ontcijferen van multimodale immunologische handtekeningen

15 juli 2024 bijgewerkt door: TingBo Liang, Zhejiang University
Toekomstige inclusie van 1000 patiënten met alvleesklierkanker (alvleesklierkanker in een vroeg stadium is verantwoordelijk voor ongeveer 75% van de gevallen), 1000 patiënten met goedaardige pancreasziekten en 1000 gezonde individuen als controlegroep. Er werden perifere bloedmonsters verzameld van nieuw gediagnosticeerde patiënten met alvleesklierkanker en gezonde personen. Met behulp van technieken zoals plasma TCR/BCR-seq, CyTOF en plasma proteomics werden multimodale individuele immuunkenmerken verkregen en geanalyseerd samen met klinische informatie. Op basis van deze multimodale individuele immuunkenmerken werd een voorspellend model voor kunstmatige intelligentie gebouwd om een ​​vroege screeningstechniek voor pancreaskanker op te zetten. De gevoeligheid en specificiteit van dit kunstmatige-intelligentiemodel voor de vroege diagnose van alvleesklierkanker werden geëvalueerd met behulp van een externe multicentrische steekproeftestset.

Studie Overzicht

Toestand

Nog niet aan het werven

Gedetailleerde beschrijving

Pancreasductaal adenocarcinoom (PDAC) is een van de meest agressieve vormen van kanker en staat momenteel op de zevende plaats van belangrijkste oorzaken van kankergerelateerde sterfgevallen in China. De niet-specifieke symptomen van vroege PDAC zijn een van de belangrijkste redenen voor het lage vijfjaarsoverlevingspercentage. Bovendien mist PDAC zeer gevoelige en specifieke biomarkers voor vroege detectie en preventieve screening. Voor de meerderheid van de gevorderde PDAC-gevallen vereist pathologische bevestiging vaak weefselbiopten verkregen via invasieve procedures, en vanwege de schaarste aan tumorcellen in deze biopsieën kan de pathologie in wel 20% van de gevallen onduidelijk zijn. Aan de andere kant zijn er momenteel geen effectieve en gerichte behandelingen voor PDAC, waarbij chirurgische resectie de enige beschikbare optie is. Dit is echter slechts van toepassing op een klein deel van de PDAC-patiënten in een vroeg stadium, aangezien bij meer dan 80% van de PDAC-patiënten bij de initiële diagnose metastasen op afstand worden vastgesteld, waarbij alleen adjuvante therapie haalbaar is.

Vroegtijdige diagnose en detectie van PDAC kunnen de prognose voor de patiënt aanzienlijk verbeteren. Tot op heden is de enige diagnostische biomarker voor PDAC de serumkoolhydraatantigeen199(CA199)-niveaus, die noch diagnostisch noch specifiek zijn. Hoge CA199-niveaus zijn ongebruikelijk in de vroege PDAC, maar komen het meest voor in de late fase van PDAC. Bovendien worden verhoogde CA199-niveaus vaak gedetecteerd bij verschillende goedaardige en kwaadaardige ziekten, waaronder pancreatitis, cholestase en kanker. Bovendien zijn vanwege screeningsbeperkingen beeldvormingsmodaliteiten zoals computertomografie (CT), magnetische resonantiebeeldvorming (MRI) en endoscopische echografie (EUS) onvoldoende voor de vroege detectie van PDAC.

Idealiter streven de onderzoekers naar het verkrijgen van niet-invasieve, betrouwbare en herhaalbare biologische markers met klinisch potentieel voor vroege kankerdiagnose. Vroege studies hebben circulerend tumor-DNA (ctDNA), circulerende tumorcellen (CTC), extracellulaire blaasjes (EV), plasmaproteomics en circulerende tumorcellen (CTC's) geïdentificeerd als veelbelovende realtime en op afstand te gebruiken hulpmiddelen voor dit doel. Vergeleken met andere solide tumoren, vooral long- en borstkanker, zijn sommige van deze circulerende biomarkers in de klinische praktijk terechtgekomen, terwijl uit bloed afgeleide biomarkers voor PDAC-diagnose of -monitoring zeer beperkt zijn (exclusief CA199), en CA199 grotendeels onderontwikkeld is vergeleken met andere tumoren. Een voorbeeld is het gebruik van EpCAM (Epithelial Cell Adhesion Molecule) en cytokeratine voor CellSearch-systeemdiagnostiek, een door de FDA (Food and Drug Administration) goedgekeurde methode voor het diagnosticeren van metastatische borst-, colon- en prostaatkankers, die werd geëvalueerd voor PDAC-diagnose, waardoor een nauwkeurigheidspercentage van 11-78,5%, wat wijst op een grote variatie in PDAC-detectiepercentages. Andere moleculaire kenmerken voor het diagnosticeren van PDAC, waaronder KRAS-mutaties in CTC's, miRNA in EV's en heparansulfaatproteoglycan glypican 1 (GPC1) in extracellulaire blaasjes, vertonen helaas significante verschillen in gevoeligheid en voorspellende prestaties tussen verschillende onderzoeken, met name tussen tumor- en CTC-status . Uit één onderzoek bleek dat bij 97% van de patiënten met tumoren die drager waren van gemuteerd KRAS, slechts 18% van de CTC's het wildtype KRAS-allel droegen, zelfs van metastatische tumoren. Vanwege genetische beperkingen die verband houden met CTC-verrijking en -identificatie, ctDNA-isolatie enz., kan het gebruik van een enkele biomarker daarom slechts gedeeltelijke biologische kenmerken van de tumor vastleggen, wat leidt tot lage consistentie en vals-negatieven. Gezien de uitdagingen van vroege diagnose van PDAC is het absoluut noodzakelijk om een ​​of meer nieuwe biologische markers te ontwikkelen voor vroege PDAC-diagnose om meer mogelijke biologische kenmerken van primaire en metastatische tumoren vast te leggen.

Het immuunsysteem is een uiterst belangrijk afweersysteem in het menselijk lichaam. Door middel van specifieke en niet-specifieke biologische processen kan het immuunsysteem verschillende ziekteverwekkers en schadelijke stoffen, variërend van virussen tot parasieten, detecteren en deze onder normale omstandigheden onderscheiden van gezonde cellen en weefsels in het lichaam. Daarom bestaat er een nauw verband tussen het immuunsysteem en de algehele gezondheid van een individu. De ontwikkeling van de tumor blijft onder voortdurend toezicht van het immuunsysteem, en in de vroege stadia van de ziekte reageert het immuunsysteem en ondergaan de immuunkenmerken veranderingen. Wanneer er echter klinische symptomen optreden, geeft dit aan dat het immuunsysteem moeite heeft om de aanwezigheid van schadelijke stoffen te overwinnen, en op dit punt is de ziekte al in het midden- of late stadium gevorderd. Door een grootschalig klinisch cohort op het gebied van vroege pancreaskanker op te zetten, hoogwaardige multimodale immuungegevens van individuen te verzamelen en geavanceerde kunstmatige intelligentiemodellen te integreren, is het mogelijk individuele immuunkenmerken te decoderen en vroege diagnostische technieken voor op pancreaskanker gebaseerde technieken te ontwikkelen. over het vastleggen van de immuunstatus en responssignalen. Deze aanpak kan helpen bij het identificeren van vroege risicofactoren voor alvleesklierkanker door abnormale immuunreacties te analyseren vóór ziekteprogressie, waardoor een vroege diagnose van alvleesklierkanker mogelijk wordt.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

3000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, China, 310003
        • First Affiliated Hospital, Medical College of Zhejiang University
      • Hangzhou, Zhejiang, China, 310009
        • the First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Kanssteekproef

Studie Bevolking

Toekomstige inclusie van 1000 patiënten met alvleesklierkanker (alvleesklierkanker in een vroeg stadium is verantwoordelijk voor ongeveer 75% van de gevallen), 1000 patiënten met goedaardige pancreasziekten en 1000 gezonde individuen als controlegroep. Er werden perifere bloedmonsters verzameld van nieuw gediagnosticeerde patiënten met alvleesklierkanker en gezonde personen. Met behulp van technieken zoals plasma TCR-seq, CyTOF en plasma-proteomics werden multimodale individuele immuunkenmerken verkregen en geanalyseerd samen met klinische informatie. Op basis van deze multimodale individuele immuunkenmerken werd een voorspellend model voor kunstmatige intelligentie gebouwd om een ​​vroege screeningstechniek voor pancreaskanker op te zetten.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Onderteken het geïnformeerde toestemmingsformulier;
  • Initiële diagnose betreft patiënten met alvleesklierkanker, patiënten met goedaardige pancreaslaesies of gezonde controles.

Uitsluitingscriteria:

  • Geschiedenis van andere maligniteiten;
  • Aanwezigheid van orgaandisfunctie;
  • Gelijktijdig immunodeficiëntiesyndroom, actieve tuberculose, HIV-infectie, enz.;
  • Allogene transplantatie waarvoor immunosuppressieve therapie nodig is;
  • Slechte opvolging.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Alvleesklierkanker
Bij de patiënt wordt voor het eerst pancreaskanker vastgesteld en hij heeft geen enkele tumorbehandeling ondergaan.
Goedaardige pancreasziekten
Bij de patiënt wordt een goedaardige pancreasziekte vastgesteld, zoals SCN, MCN, IPMN. geen enkele behandeling heeft ondergaan.
Gezonde controles
Een gezonde populatie zonder pancreasgerelateerde ziekten of andere vormen van kanker.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Perifere mononucleaire bloedcel
Tijdsspanne: Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Met behulp van RNA seq-technologie om differentieel tot expressie gebrachte genen in perifere immuuncellen te analyseren
Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Perifere mononucleaire bloedcel
Tijdsspanne: Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
TCR/BCR-seq: Meervoudige amplificatie gebruiken om het CDR3-gebied (complementariteitenbepalende regio3) van TCR en BCR te verkrijgen en het VDJ-herschikkingspatroon te analyseren
Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Perifere mononucleaire bloedcel
Tijdsspanne: Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Analyseren van RNA-expressie in individuele cellen met behulp van scRNA-seq
Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Perifere mononucleaire bloedcel
Tijdsspanne: Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
scTCR/BCR-seq: Meervoudige amplificatie gebruiken om het CDR3-gebied (complementariteitenbepalende regio3) van TCR en BCR te verkrijgen en het VDJ-herschikkingspatroon in individuele cellen te analyseren
Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Perifere mononucleaire bloedcel
Tijdsspanne: Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Identificatie van open chromatinegebieden in individuele cellen met behulp van scATAC-seq-technologie
Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Perifere mononucleaire bloedcel
Tijdsspanne: Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
Het detecteren van de overvloed en het type van sommige markers voor mononucleaire cellen uit perifeer bloed met behulp van CYTOF-technologie
Gedurende de periode van 1-7 dagen vóór de operatie
CT
Tijdsspanne: Binnen 1 maand vóór de operatie
Beeldgegevens van het eerste bezoek van de patiënt
Binnen 1 maand vóór de operatie
MRI
Tijdsspanne: Binnen 1 maand vóór de operatie
Beeldgegevens van het eerste bezoek van de patiënt
Binnen 1 maand vóór de operatie

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Geschat)

1 augustus 2024

Primaire voltooiing (Geschat)

1 januari 2027

Studie voltooiing (Geschat)

31 december 2027

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

23 juni 2024

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

2 juli 2024

Eerst geplaatst (Werkelijk)

11 juli 2024

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

16 juli 2024

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

15 juli 2024

Laatst geverifieerd

1 juli 2024

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

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 .

Abonneren