De CCANED-CIPHER-studie: vroege detectie van kanker en monitoring van de behandelingsrespons met behulp van op AI gebaseerde transcriptie van bloedplaatjes en immuuncellen (CCANED-CIPHER)
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Gedetailleerde beschrijving
Gedetailleerde beschrijving Het CCANED-CIPHER-onderzoek heeft tot doel een revolutie teweeg te brengen in de diagnostiek van kanker en het monitoren van behandelingen door het ontwikkelen en evalueren van een op AI gebaseerd hulpmiddel voor vroege kankerdetectie dat RNA-biomarkers uit bloedplaatjes en immuuncellen in bloedmonsters profileert. Deze niet-invasieve aanpak maakt gebruik van vloeibare biopsiemethoden om de vroege detectie van kanker te verbeteren en inzicht te verschaffen in therapeutische reacties.
Fase 1 (CCANED): Vroege kankerdetectie
Objectief:
Het identificeren van specifieke van bloedplaatjes afgeleide RNA-biomarkers die personen met veel voorkomende vormen van kanker kunnen onderscheiden van gezonde controles met behulp van AI-gestuurde transcriptomische analyse.
Methodologie:
Werving van deelnemers: Schrijf 3.500 patiënten in met bevestigde diagnoses van verschillende veel voorkomende vormen van kanker en 1.500 kankervrije controles, gematcht op leeftijd en geslacht.
Monsterafname: Verkrijg één bloedmonster van elke deelnemer bij aanvang.
Laboratoriumanalyse:
Bloedplaatjesisolatie: Haal bloedplaatjes uit bloedmonsters. RNA-sequencing: Voer transcriptomische profilering uit om RNA-expressiepatronen te identificeren.
Gegevensanalyse:
AI-integratie: gebruik machine learning-algoritmen om RNA-gegevens te analyseren en biomarkers te identificeren die indicatief zijn voor de aanwezigheid van kanker.
Statistische evaluatie: Beoordeel de gevoeligheid en specificiteit van het diagnostische hulpmiddel en evalueer het vermogen ervan om onderscheid te maken tussen kankertypen.
Verwachte resultaten:
Identificatie van betrouwbare RNA-biomarkers voor vroege detectie van kanker. Validatie van de nauwkeurigheid en haalbaarheid van het op AI gebaseerde diagnostische hulpmiddel in een klinische setting.
Fase 2 (CIPHER): Monitoring van therapeutische respons
Objectief:
Evalueren hoe RNA-biomarkers van immuuncellen en bloedplaatjes correleren met therapeutische reacties, waardoor inzicht wordt verkregen in de werkzaamheid van de behandeling en mogelijke terugval.
Methodologie:
Werving van deelnemers: Schrijf 1.000 kankerpatiënten in met de diagnose HCC of NSCLC in de fasen I tot IV.
Monsterverzameling:
Basislijn: Verzamel bloedmonsters vóór aanvang van de therapie. Follow-up: Extra monsters 6 weken en 6 maanden na aanvang van de behandeling.
Laboratoriumanalyse:
Isolatie van immuuncellen en bloedplaatjes: Haal deze componenten uit bloedmonsters.
Transcriptomische profilering: Analyseer veranderingen in de RNA-expressie in de loop van de tijd.
Gegevensanalyse:
Correlatiestudies: Evalueer associaties tussen RNA-biomarkers en klinische behandelingsreacties.
Voorspellende modellen: Ontwikkel modellen waarin RNA-profielen van bloedplaatjes en immuuncellen worden geïntegreerd om de uitkomsten te voorspellen.
Verwachte resultaten:
Identificatie van biomarkers die correleren met behandelingsreacties en progressievrije overleving.
Ontwikkeling van voorspellende modellen voor terugval en medicijnresistentie.
Betekenis van de studie
De CCANED-CIPHER-studie richt zich op cruciale behoeften in de oncologie door te voorzien in:
Niet-invasieve diagnostiek: een bloedtest die de noodzaak voor invasieve weefselbiopten vermindert.
Vroege detectie: Potentieel voor het identificeren van kankers in een eerder, beter behandelbaar stadium.
Gepersonaliseerde geneeskunde: behandelstrategieën op maat op basis van individuele biomarkerprofielen.
Verbeterde monitoring: Verbeterd vermogen om de effectiviteit van de behandeling te monitoren en therapieën dienovereenkomstig aan te passen.
Voorspellende inzichten: vroege detectie van terugval of resistentie tegen geneesmiddelen, waardoor snelle klinische interventies mogelijk zijn.
Verwachte impact en toekomstige toepassingen Door geavanceerde AI-technologieën te integreren met innovatieve vloeibare biopsiemethoden, wil het CCANED-CIPHER-onderzoek de detectie van kanker en de patiëntresultaten aanzienlijk verbeteren. De identificatie van specifieke RNA-biomarkers uit bloedplaatjes en immuuncellen heeft het potentieel om de huidige praktijken in de oncologie te transformeren en een efficiëntere, nauwkeurigere en patiëntvriendelijkere benadering van de kankerzorg te bieden.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Contacten en locaties
Studiecontact
- Naam: Javier Toledo, Medical Degree
- Telefoonnummer: +44 (0)1223 496000
- E-mail: research@dysplasiadx.com
Studie Contact Back-up
- Naam: Osagie Izuogu, PhD
- Telefoonnummer: +44 (0)1223 496000
- E-mail: info@dysplasiadx.com
Studie Locaties
-
-
-
Rosario, Argentinië
- Actief, niet wervend
- Various Cancer Centres
-
-
-
-
-
Lagos, Niger
- Werving
- NSIA- Lagos University Teaching Hospital Cancer Centre
-
Contact:
- Adewumi Alabi, Oncology
- Telefoonnummer: +2348052843206
- E-mail: aalabi@nlcc.ng
-
Contact:
- Solomon Rotimi, Ph.D
- E-mail: solomon@dysplasiadx.com
-
-
-
-
-
Cambridge, Verenigd Koninkrijk, CB22 3AT
- Aanmelden op uitnodiging
- Babraham Research Institute
-
London, Verenigd Koninkrijk, W1W 7LT
- Werving
- Dysplasia Diagnostics Limited
-
Contact:
- Chief Medical Officer, Medical
- Telefoonnummer: +447494946013
- E-mail: research@dysplasiadx.com
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
De CCANED-CIPHER-studie zal een diverse, geografisch verspreide populatie inschrijven om de generaliseerbaarheid en robuustheid van de bevindingen te garanderen. De studie is verdeeld in twee fasen, waarbij gebruik wordt gemaakt van maximaal 10 medische centra wereldwijd in het Verenigd Koninkrijk (VK), Europa, Amerika en Azië.
Fase 1 (CCANED):
Deelnemers: 5.000 volwassenen van 40 jaar of ouder.
- Kankerpatiënten: 3.500 personen met bevestigde diagnoses van veel voorkomende vormen van kanker.
- Gezonde controles: 1.500 kankervrije individuen van dezelfde leeftijd.
Rekruteringsstrategie: Deelnemers worden geïdentificeerd en ingeschreven via de deelnemende medische centra, waardoor een representatieve steekproef over verschillende geografische locaties wordt gegarandeerd.
Fase 2 (CIPHER):
Deelnemers: 1.000 volwassenen van 40 jaar of ouder met de diagnose HCC of NSCLC in de fasen I tot IV.
Rekruteringsstrategie: Kankerpatiënten zullen worden gerekruteerd uit de deelnemende kankercentra, waardoor een brede vertegenwoordiging van ziektestadia en behandelingsachtergronden wordt gegarandeerd.
Beschrijving
Fase 1 (CCANED)
Inclusiecriteria:
- Leeftijd: Volwassenen van 40 jaar of ouder.
- Bevestigde diagnose van een van de volgende veel voorkomende vormen van kanker: niet-kleincellige longkanker (NSCLC), multiforme glioblastoom (GBM), colorectale kanker, hepatocellulair carcinoom (HCC), borstkanker, prostaatkanker, eierstokkanker, pancreaskanker.
Uitsluitingscriteria:
- Momenteel zwanger.
- Aanwezigheid van actieve infectieziekten.
- Gebruik van antistollingsmiddelen of bloedplaatjesaggregatieremmers in de afgelopen 2 weken.
- Elke medische of psychologische aandoening die van invloed kan zijn op het vermogen van de deelnemer om aan de onderzoeksprocedures te voldoen.
Fase 2 (CIPHER)
Inclusiecriteria:
- Volwassenen van 40 jaar of ouder.
- Bevestigde diagnose van: hepatocellulair carcinoom (HCC), niet-kleincellige longkanker (NSCLC)
- Bereidheid om bloedmonsters af te nemen met de gespecificeerde tussenpozen (basislijn, 6 weken en 6 maanden na aanvang van de therapie).
Uitsluitingscriteria:
- Aanwezigheid van een andere maligniteit, tenzij deze al minstens 5 jaar in remissie is.
- Significante ongecontroleerde comorbide aandoeningen die de deelname aan het onderzoek of de resultaten ervan kunnen verstoren.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Kankerpatiënten (Fase 1)
Deze arm zal 3.500 personen omvatten met bevestigde diagnoses van veel voorkomende vormen van kanker, zoals niet-kleincellige longkanker (NSCLC), Glioblastoma Multiforme (GBM), colorectale kanker, hepatocellulair carcinoom (HCC), borstkanker, prostaatkanker, eierstokkanker en pancreaskanker. Kanker.
|
Procedure: Deelnemers ondergaan bij aanvang één enkele bloedafname. Monsteranalyse: Bloedplaatjesisolatie: Bloedplaatjes worden uit de verzamelde bloedmonsters gehaald. RNA-analyse: RNA uit de geïsoleerde bloedplaatjes zal worden geëxtraheerd en geanalyseerd met behulp van op AI gebaseerde transcriptomische profilering om biomarkers te identificeren die geassocieerd zijn met kanker. |
|
Gezonde individuen
Deze arm zal bestaan uit 1.500 op leeftijd en geslacht afgestemde kankervrije individuen die als controlegroep zullen dienen.
|
Procedure: Deelnemers ondergaan bij aanvang één enkele bloedafname. Monsteranalyse: Bloedplaatjesisolatie: Bloedplaatjes worden uit de verzamelde bloedmonsters gehaald. RNA-analyse: RNA uit de geïsoleerde bloedplaatjes zal worden geëxtraheerd en geanalyseerd met behulp van op AI gebaseerde transcriptomische profilering om biomarkers te identificeren die geassocieerd zijn met kanker. |
|
Kankerpatiënten die een behandeling ondergaan
Dit cohort zal 1.000 patiënten omvatten met de diagnose hepatocellulair carcinoom (HCC) of niet-kleincellige longkanker (NSCLC) in de stadia I tot IV en die op het punt staan met de standaardkankertherapie te beginnen.
|
Procedure: Deelnemers ondergaan bij aanvang één enkele bloedafname. Monsteranalyse: Bloedplaatjesisolatie: Bloedplaatjes worden uit de verzamelde bloedmonsters gehaald. RNA-analyse: RNA uit de geïsoleerde bloedplaatjes zal worden geëxtraheerd en geanalyseerd met behulp van op AI gebaseerde transcriptomische profilering om biomarkers te identificeren die geassocieerd zijn met kanker. Procedures: Bloedmonsterafname: Bij de deelnemers worden op drie tijdstippen bloedmonsters afgenomen: Basislijn: vóór aanvang van de therapie. 6 weken na aanvang van de therapie: Om de vroege respons op de behandeling te controleren. 6 maanden na aanvang van de therapie: om de therapeutische resultaten op langere termijn te beoordelen. Monsteranalyse: Isolatie van bloedplaatjes en immuuncellen: Bloedplaatjes: geëxtraheerd uit elk bloedmonster om de RNA-profielen te blijven monitoren. Immuuncellen: gescheiden van de bloedmonsters om de immuunrespons op therapie te analyseren. RNA-analyse: Bloedplaatjes-RNA: geanalyseerd om veranderingen in transcriptomische profielen in de loop van de tijd waar te nemen met behulp van op AI gebaseerde hulpmiddelen. Immuuncel-RNA: onderzocht om transcriptomische veranderingen te beoordelen die verband houden met therapeutische reacties. Gegevenscorrelatie: Therapeutische responsbeoordeling: RNA-profielen van bloedplaatjes en immuuncellen zullen worden gecorreleerd met klinische resultaten om biomarkers te identificeren die voorspellend zijn voor de werkzaamheid van de behandeling, progressievrije overleving, terugval en resistentie tegen geneesmiddelen. |
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Identificatie van bloedplaatjes-RNA-biomarkers die kankerpatiënten onderscheiden van controles
Tijdsspanne: Basislijn (enkel tijdstip)
|
Gebruik op AI gebaseerde transcriptomische analyse van bloedplaatjes-RNA om biomarkers te identificeren die onderscheid maken tussen kankerpatiënten en kankervrije controles.
|
Basislijn (enkel tijdstip)
|
|
Identificatie van RNA-biomarkers die correleren met therapeutische respons (fase 2)
Tijdsspanne: Basislijn tot 6 maanden na aanvang van de behandeling
|
Identificeer RNA-biomarkers van immuuncellen en bloedplaatjes die correleren met de klinische behandelingsrespons, zoals gemeten aan de hand van standaardcriteria (bijv. RECIST)
|
Basislijn tot 6 maanden na aanvang van de behandeling
|
|
Associatie tussen immuunceltranscriptomen en op AI gebaseerde bloedplaatjessignalen
Tijdsspanne: Basislijn tot 6 maanden na aanvang van de behandeling
|
Evalueer hoe veranderingen in de transcriptomen van immuuncellen verband houden met signalen die worden gedetecteerd door de op AI gebaseerde tool voor bloedplaatjesprofilering.
|
Basislijn tot 6 maanden na aanvang van de behandeling
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Gevoeligheid en specificiteit van het op AI gebaseerde diagnostische hulpmiddel (fase 1)
Tijdsspanne: Basislijn
|
Bereken de diagnostische nauwkeurigheid van de op AI gebaseerde tool bij het detecteren van kanker onder deelnemers.
|
Basislijn
|
|
Haalbaarheid van de implementatie van transcriptomische profilering van bloedplaatjes
Tijdsspanne: Fase 1 - 2 jaar
|
Beoordeel de bruikbaarheid van het verzamelen, verwerken en analyseren van monsters in een klinische omgeving.
|
Fase 1 - 2 jaar
|
|
Ontwikkeling van voorspellende modellen voor behandelresultaten (fase 2)
Tijdsspanne: Fase 2 - Twee jaar
|
Creëer en valideer voorspellende modellen die RNA-profielen van bloedplaatjes en immuuncellen integreren om de respons op de behandeling en de progressievrije overleving te voorspellen.
|
Fase 2 - Twee jaar
|
|
Identificatie van biomarkers die terugval en medicijnresistentie voorspellen (fase 2)
Tijdsspanne: Basislijn tot 6 maanden na aanvang van de behandeling
|
Identificeer RNA-biomarkers die voorspellend zijn voor terugval en resistentie tegen geneesmiddelen bij de follow-up na zes maanden.
|
Basislijn tot 6 maanden na aanvang van de behandeling
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Onderzoekers
- Studie directeur: Solomon Rotimi, PhD, Dysplasia Diagnostics Limited
- Hoofdonderzoeker: Javier Toledo, Medical Degree, Dysplasia Diagnostics Limited
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- 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.
- Pantel K, Alix-Panabieres C. Liquid biopsy and minimal residual disease - latest advances and implications for cure. Nat Rev Clin Oncol. 2019 Jul;16(7):409-424. doi: 10.1038/s41571-019-0187-3.
- Mok TS, Wu YL, Thongprasert S, Yang CH, Chu DT, Saijo N, Sunpaweravong P, Han B, Margono B, Ichinose Y, Nishiwaki Y, Ohe Y, Yang JJ, Chewaskulyong B, Jiang H, Duffield EL, Watkins CL, Armour AA, Fukuoka M. Gefitinib or carboplatin-paclitaxel in pulmonary adenocarcinoma. N Engl J Med. 2009 Sep 3;361(10):947-57. doi: 10.1056/NEJMoa0810699. Epub 2009 Aug 19.
- Alix-Panabieres C, Pantel K. Clinical Applications of Circulating Tumor Cells and Circulating Tumor DNA as Liquid Biopsy. Cancer Discov. 2016 May;6(5):479-91. doi: 10.1158/2159-8290.CD-15-1483. Epub 2016 Mar 11.
- Best MG, Sol N, Kooi I, Tannous J, Westerman BA, Rustenburg F, Schellen P, Verschueren H, Post E, Koster J, Ylstra B, Ameziane N, Dorsman J, Smit EF, Verheul HM, Noske DP, Reijneveld JC, Nilsson RJA, Tannous BA, Wesseling P, Wurdinger T. RNA-Seq of Tumor-Educated Platelets Enables Blood-Based Pan-Cancer, Multiclass, and Molecular Pathway Cancer Diagnostics. Cancer Cell. 2015 Nov 9;28(5):666-676. doi: 10.1016/j.ccell.2015.09.018. Epub 2015 Oct 29.
- Cescon DW, Bratman SV, Chan SM, Siu LL. Circulating tumor DNA and liquid biopsy in oncology. Nat Cancer. 2020 Mar;1(3):276-290. doi: 10.1038/s43018-020-0043-5. Epub 2020 Mar 20.
- National Lung Screening Trial Research Team; Aberle DR, Adams AM, Berg CD, Black WC, Clapp JD, Fagerstrom RM, Gareen IF, Gatsonis C, Marcus PM, Sicks JD. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med. 2011 Aug 4;365(5):395-409. doi: 10.1056/NEJMoa1102873. Epub 2011 Jun 29.
- Sequist LV, Waltman BA, Dias-Santagata D, Digumarthy S, Turke AB, Fidias P, Bergethon K, Shaw AT, Gettinger S, Cosper AK, Akhavanfard S, Heist RS, Temel J, Christensen JG, Wain JC, Lynch TJ, Vernovsky K, Mark EJ, Lanuti M, Iafrate AJ, Mino-Kenudson M, Engelman JA. Genotypic and histological evolution of lung cancers acquiring resistance to EGFR inhibitors. Sci Transl Med. 2011 Mar 23;3(75):75ra26. doi: 10.1126/scitranslmed.3002003.
- Diehl F, Li M, Dressman D, He Y, Shen D, Szabo S, Diaz LA Jr, Goodman SN, David KA, Juhl H, Kinzler KW, Vogelstein B. Detection and quantification of mutations in the plasma of patients with colorectal tumors. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005 Nov 8;102(45):16368-73. doi: 10.1073/pnas.0507904102. Epub 2005 Oct 28.
- Raposo G, Stoorvogel W. Extracellular vesicles: exosomes, microvesicles, and friends. J Cell Biol. 2013 Feb 18;200(4):373-83. doi: 10.1083/jcb.201211138.
- Arroyo JD, Chevillet JR, Kroh EM, Ruf IK, Pritchard CC, Gibson DF, Mitchell PS, Bennett CF, Pogosova-Agadjanyan EL, Stirewalt DL, Tait JF, Tewari M. Argonaute2 complexes carry a population of circulating microRNAs independent of vesicles in human plasma. Proc Natl Acad Sci U S A. 2011 Mar 22;108(12):5003-8. doi: 10.1073/pnas.1019055108. Epub 2011 Mar 7.
- Oxnard GR, Thress KS, Alden RS, Lawrance R, Paweletz CP, Cantarini M, Yang JC, Barrett JC, Janne PA. Association Between Plasma Genotyping and Outcomes of Treatment With Osimertinib (AZD9291) in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer. J Clin Oncol. 2016 Oct 1;34(28):3375-82. doi: 10.1200/JCO.2016.66.7162. Epub 2016 Jun 27.
- Best MG, Sol N, In 't Veld SGJG, Vancura A, Muller M, Niemeijer AN, Fejes AV, Tjon Kon Fat LA, Huis In 't Veld AE, Leurs C, Le Large TY, Meijer LL, Kooi IE, Rustenburg F, Schellen P, Verschueren H, Post E, Wedekind LE, Bracht J, Esenkbrink M, Wils L, Favaro F, Schoonhoven JD, Tannous J, Meijers-Heijboer H, Kazemier G, Giovannetti E, Reijneveld JC, Idema S, Killestein J, Heger M, de Jager SC, Urbanus RT, Hoefer IE, Pasterkamp G, Mannhalter C, Gomez-Arroyo J, Bogaard HJ, Noske DP, Vandertop WP, van den Broek D, Ylstra B, Nilsson RJA, Wesseling P, Karachaliou N, Rosell R, Lee-Lewandrowski E, Lewandrowski KB, Tannous BA, de Langen AJ, Smit EF, van den Heuvel MM, Wurdinger T. Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets. Cancer Cell. 2017 Aug 14;32(2):238-252.e9. doi: 10.1016/j.ccell.2017.07.004.
- Tsui NB, Ng EK, Lo YM. Stability of endogenous and added RNA in blood specimens, serum, and plasma. Clin Chem. 2002 Oct;48(10):1647-53.
- Sharma SV, Lee DY, Li B, Quinlan MP, Takahashi F, Maheswaran S, McDermott U, Azizian N, Zou L, Fischbach MA, Wong KK, Brandstetter K, Wittner B, Ramaswamy S, Classon M, Settleman J. A chromatin-mediated reversible drug-tolerant state in cancer cell subpopulations. Cell. 2010 Apr 2;141(1):69-80. doi: 10.1016/j.cell.2010.02.027.
- Redwood N, Beggs D, Morgan WE. Dissemination of tumour cells from fine needle biopsy. Thorax. 1989 Oct;44(10):826-7. doi: 10.1136/thx.44.10.826.
- Mobadersany P, Yousefi S, Amgad M, Gutman DA, Barnholtz-Sloan JS, Velazquez Vega JE, Brat DJ, Cooper LAD. Predicting cancer outcomes from histology and genomics using convolutional networks. Proc Natl Acad Sci U S A. 2018 Mar 27;115(13):E2970-E2979. doi: 10.1073/pnas.1717139115. Epub 2018 Mar 12.
- Lans H, Hoeijmakers JHJ, Vermeulen W, Marteijn JA. The DNA damage response to transcription stress. Nat Rev Mol Cell Biol. 2019 Dec;20(12):766-784. doi: 10.1038/s41580-019-0169-4. Epub 2019 Sep 26.
- Kucab JE, Zou X, Morganella S, Joel M, Nanda AS, Nagy E, Gomez C, Degasperi A, Harris R, Jackson SP, Arlt VM, Phillips DH, Nik-Zainal S. A Compendium of Mutational Signatures of Environmental Agents. Cell. 2019 May 2;177(4):821-836.e16. doi: 10.1016/j.cell.2019.03.001. Epub 2019 Apr 11.
- Joosse SA, Beyer B, Gasch C, Nastaly P, Kuske A, Isbarn H, Horst LJ, Hille C, Gorges TM, Cayrefourcq L, Alix-Panabieres C, Tennstedt P, Riethdorf S, Schlomm T, Pantel K. Tumor-Associated Release of Prostatic Cells into the Blood after Transrectal Ultrasound-Guided Biopsy in Patients with Histologically Confirmed Prostate Cancer. Clin Chem. 2020 Jan 1;66(1):161-168. doi: 10.1373/clinchem.2019.310912.
- Jackson W 3rd, Sosnoski DM, Ohanessian SE, Chandler P, Mobley A, Meisel KD, Mastro AM. Role of Megakaryocytes in Breast Cancer Metastasis to Bone. Cancer Res. 2017 Apr 15;77(8):1942-1954. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-16-1084. Epub 2017 Feb 15.
- Hustedt N, Durocher D. The control of DNA repair by the cell cycle. Nat Cell Biol. 2016 Dec 23;19(1):1-9. doi: 10.1038/ncb3452.
- Hirschhaeuser F, Menne H, Dittfeld C, West J, Mueller-Klieser W, Kunz-Schughart LA. Multicellular tumor spheroids: an underestimated tool is catching up again. J Biotechnol. 2010 Jul 1;148(1):3-15. doi: 10.1016/j.jbiotec.2010.01.012. Epub 2010 Jan 25.
- Gay LJ, Felding-Habermann B. Contribution of platelets to tumour metastasis. Nat Rev Cancer. 2011 Feb;11(2):123-34. doi: 10.1038/nrc3004.
- Chiou YY, Hu J, Sancar A, Selby CP. RNA polymerase II is released from the DNA template during transcription-coupled repair in mammalian cells. J Biol Chem. 2018 Feb 16;293(7):2476-2486. doi: 10.1074/jbc.RA117.000971. Epub 2017 Dec 27.
- Aitken SJ, Anderson CJ, Connor F, Pich O, Sundaram V, Feig C, Rayner TF, Lukk M, Aitken S, Luft J, Kentepozidou E, Arnedo-Pac C, Beentjes SV, Davies SE, Drews RM, Ewing A, Kaiser VB, Khamseh A, Lopez-Arribillaga E, Redmond AM, Santoyo-Lopez J, Sentis I, Talmane L, Yates AD; Liver Cancer Evolution Consortium; Semple CA, Lopez-Bigas N, Flicek P, Odom DT, Taylor MS. Pervasive lesion segregation shapes cancer genome evolution. Nature. 2020 Jul;583(7815):265-270. doi: 10.1038/s41586-020-2435-1. Epub 2020 Jun 24.
- Gerlinger M, Rowan AJ, Horswell S, Math M, Larkin J, Endesfelder D, Gronroos E, Martinez P, Matthews N, Stewart A, Tarpey P, Varela I, Phillimore B, Begum S, McDonald NQ, Butler A, Jones D, Raine K, Latimer C, Santos CR, Nohadani M, Eklund AC, Spencer-Dene B, Clark G, Pickering L, Stamp G, Gore M, Szallasi Z, Downward J, Futreal PA, Swanton C. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. N Engl J Med. 2012 Mar 8;366(10):883-892. doi: 10.1056/NEJMoa1113205.
- Siravegna G, Mussolin B, Buscarino M, Corti G, Cassingena A, Crisafulli G, Ponzetti A, Cremolini C, Amatu A, Lauricella C, Lamba S, Hobor S, Avallone A, Valtorta E, Rospo G, Medico E, Motta V, Antoniotti C, Tatangelo F, Bellosillo B, Veronese S, Budillon A, Montagut C, Racca P, Marsoni S, Falcone A, Corcoran RB, Di Nicolantonio F, Loupakis F, Siena S, Sartore-Bianchi A, Bardelli A. Clonal evolution and resistance to EGFR blockade in the blood of colorectal cancer patients. Nat Med. 2015 Jul;21(7):795-801. doi: 10.1038/nm.3870. Epub 2015 Jun 1.
Nuttige links
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Geschat)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
- Urogenitale ziekten
- Genitale ziekten
- Endocriene systeemziekten
- Genitale neoplasmata, mannelijk
- Urogenitale neoplasmata
- Neoplasmata per site
- Genitale ziekten, man
- Prostaat Ziekten
- Mannelijke urogenitale ziekten
- Vrouwelijke urogenitale ziekten
- Vrouwelijke urogenitale ziekten en zwangerschapscomplicaties
- Darmziekten
- Ziekten van de luchtwegen
- Neoplasmata per histologisch type
- Gastro-intestinale neoplasmata
- Neoplasmata van het spijsverteringsstelsel
- Ziekten van het spijsverteringsstelsel
- Gastro-intestinale aandoeningen
- Intestinale neoplasmata
- Rectale ziekten
- Genitale ziekten, vrouw
- Longziekten
- Endocriene klierneoplasmata
- Lever Ziekten
- Neoplasmata, glandulair en epitheel
- Adenocarcinoom
- Lever neoplasmata
- Neoplasmata van de luchtwegen
- Thoracale neoplasmata
- Colon Ziekten
- Ovariële ziekten
- Adnexale ziekten
- Genitale neoplasmata, vrouwelijk
- Gonadale aandoeningen
- Carcinoom
- Astrocytoom
- Glioom
- Neoplasmata, neuro-epitheliaal
- Neuro-ectodermale tumoren
- Neoplasmata, kiemcellen en embryonaal
- Neoplasmata, zenuwweefsel
- Carcinoom, bronchogeen
- Bronchiale neoplasmata
- Neoplasmata
- Prostaatneoplasmata
- Carcinoom, hepatocellulair
- Longneoplasmata
- Colorectale neoplasmata
- Ovariumneoplasmata
- Glioblastoom
- Carcinoom, niet-kleincellige long
- Alvleesklierkanker, volwassen
- Onderzoekstechnieken
- Klinische laboratoriumtechnieken
- Diagnostische technieken en procedures
- Diagnose
- Hematologische tests
Andere studie-ID-nummers
- CCANED-CIPHER
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
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 .