Urine -proteomica om vroege interventie te begeleiden om complicaties bij diabetes type 2 te voorkomen - een haalbaarheidsstudie (SIGNAL)
Signaal - Lichaamsvloeistofproteoomhandtekeningen voor gepersonaliseerde interventie om cardiovasculaire en niercomplicaties bij diabetes te voorkomen
Titel:
Lichaamsvloeistof proteoomhandtekeningen voor gepersonaliseerde interventie om cardiovasculaire en niercomplicaties bij diabetes te voorkomen.
Doel:
Om de haalbaarheid van het gebruik van urine -proteomische risicoscores in de klinische praktijk te onderzoeken om patiënten te identificeren die het risico lopen om eindorgeschade te ontwikkelen en te identificeren welke patiënten extra renocardiovasculaire beschermende behandeling moeten krijgen.
Studie Overzicht
Toestand
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Achtergrond:
Diabetes en de bijbehorende complicaties leggen zowel patiënten als samenlevingen een significante last op. Ondanks de vooruitgang bij het verlagen van de bloedglucose, blijft het verhoogde risico op het ontwikkelen van hart- en vaatziekten (CVD) en chronische nierziekte (CKD) een dringende zorg, het onderstrepen van de behoefte aan geoptimaliseerde preventiestrategieën en verbeterde therapeutische opties. Recente ontwikkelingen in glucose-verlagende medicijnen, zoals natrium-glucosecotransporter- 2-remmers (SGLT2-I) en glucagon-achtige-peptide-1 receptor-agonisten (GLP1-RA), hebben veelbelovende cardiovasculair en renale bescherming van de niet-steraal en renale bescherming van de niet-sterale en renale bescherming van de niet-sterrenbescherming. Momenteel is er geen betrouwbare methode voor het voorspellen van gepersonaliseerde behandelingsreacties in diabetische complicaties. Bijgevolg worden de voordelen van de behandeling niet betwist als gevolg van een groot aantal patiënten die niet reageren. Het gebruik van SGLT2-I, NSMRA en GLP1-RA in CKD is grotendeels parallel gebeurd, alle agenten hebben voordelen aangetoond, maar het is nog niet duidelijk hoe ze kunnen prioriteren tussen de medicijnen of als alles moet worden gecombineerd. Deze studie bouwt voort op eerder wetenschappelijk werk dat het urine -proteoom heeft onderzocht en verschillende biomarkers heeft geïdentificeerd die in staat zijn om vroege diabetes -geassocieerde complicaties te voorspellen.
CKD273 Urine-proteomische risicoscore is een gevestigd hulpmiddel dat wordt gebruikt om het risico op chronische nierziekte (CKD) progressie te voorspellen. CAD160 is urine -proteomische risicoscore om het risico op kransslagaderziekte (CAD) te voorspellen. HF2 urine proteomische classificator wordt gebruikt om het risico op hartfalen (HF) te voorspellen.
Urinemonsteranalyse is gebaseerd op capillaire elektroforese in combinatie met massaspectrometrie (CE-MS) om deze risicoscores te bepalen.
Urine -proteomische scores zijn continue numerieke waarden. Hogere score betekent dat het urine -peptidepatroon meer lijkt op dat van patiënten met progressieve ziekte. Een lagere score geeft een peptideprofiel aan dat meer typisch is voor gezonde individuen.
Bovendien zal een Support Vector Machine (SVM), een begeleid machine learning-algoritme presteren in silico-behandelingssimulaties en de verandering in classificatiescores berekenen voor 3 verschillende potentiële interventies: GLP1-RA semaglutide, SGT2-I dapagliflozin en GLP1-RA Fineerenon. Op basis van deze veranderingen (met de grootste gunstige verandering die de meest effectieve behandeling aangeeft), kan de meest geschikte interventie worden geselecteerd en wordt de deelnemer toegewezen.
Ontwerp:
Single-center, open-label, parallelle groep (interventiegroep) met 6 maanden interventie.
Bevolking:
Type 2 diabetes zonder geschiedenis van hartfalen NYHA Klasse IV of geavanceerde diabetische nierziekte met een geschatte glomerulaire filtratiesnelheid (EGFR) <30 ml/min/1.73m2 of urine -albumine Creatinine Ratio (UACR)> 200 mg/g.
Doelstellingen:
Om de haalbaarheid te beoordelen van het gebruik van proteomische classificaties in de klinische praktijk voor responsvoorspelling in een prospectieve studie. We zullen urine-proteomische classificaties gebruiken: CKD273, CAD160 en HF2 om patiënten te identificeren die geschikt zijn voor een aanvullende medische behandeling met natriumglucose-cotransporter-2 (SGLT2)-remmers, glucagon-achtige-peptide-1 GLP-1 receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-receptor-antagonist.
Interventies:
De SGLT2-remmer Dapagliflozin 10 mg per dag, de NSMRA FINERENONE 10-20 mg per dag en de GLP-1-receptoragonist Semaglutide 0,25-1,0 Mg eenmaal wekelijks. Het medicijn zal stapsgewijs worden gegeven volgens een vooraf gespecificeerd algoritme en geleid door de reactie op UACR.
Eindpunten:
Het primaire eindpunt is de haalbaarheid van het gebruik van urine -proteomische classificaties in de klinische praktijk, terwijl secundaire eindpunten veranderingen zijn in UACR en urine -proteomische handtekeningen na 6 maanden behandeling.
Tijdschema:
De studie zal naar verwachting beginnen met inclusie op 1 juni 2025. De wervingsperiode is 6 maanden, de interventieperiode is 6 maanden en daarom wordt verwacht dat het onderzoek wordt beëindigd op 31 mei 2026.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Fase
- Fase 4
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Hajdú-Bihar
-
Herlev, Hajdú-Bihar, Denemarken, 2730
- Steno Diabetes Center Copenhagen
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Mannen en vrouwen ouder dan 18 jaar.
- Type 2 diabetes zonder klinische tekenen van HF NYHA Klasse IV
- In staat om de schriftelijke deelnemersinformatie te begrijpen en geïnformeerde toestemming te geven.
Uitsluitingscriteria:
- Hartfalen NYHA Klasse IV bij screening
- Matig - of ernstig verhoogde albuminurie met een UACR ≥ 200 mg/g of CKD met een EGFR <30 ml/min/1.73m2 bij het screeningbezoek.
- Een vrouw die zwanger is, borstvoeding geeft of van plan is zwanger te worden, of vrouwen met een vruchtbaar potentieel (WOCBP) die geen zeer effectieve anticonceptiemethoden gebruiken.
- Therapie ontvangen met alle drie de studiemedicatie voorafgaand aan de inschrijving.
- Myocardinfarct, onstabiele angina, beroerte of voorbijgaande ischemische aanval binnen 12 weken voorafgaand aan de inschrijving
- Bekende of vermoedelijke overgevoeligheid voor de onderzoeksmedicijnen of aanverwante producten
- Geschiedenis van pancreatitis bij het screeningbezoek
- Body mass index <18,5 kg/m2 bij het screeningbezoek
- Type 1 diabetes
- Serum kalium> 5,0 mmol/l bij het screeningbezoek
- Addison's ziekte
- Gelijktijdige behandeling met sterke CYP3A4 -remmers (bijvoorbeeld itraconazol, ketoconazol, Ritonavir, Nelfinavir, Cobicistat, Clarithromycin, Telithromycin, Nefazodon)
- Behandeling met een kaliumsparende diureticum (ililoride, triamtereen)
- Behandeling met andere mineralocorticoïde receptorantagonist dan finerenone (bijv. Spironolacton, ePlerenone, esaxerenon, Canrenone)
- Verhoogde alanineaminotransferase (ALT)> 3x bovenste normale limiet, auto -immuun hepatitis en/of ernstige hepatische stoornissen (inclusief maar niet beperkt tot een geschiedenis van hepatische encefalopathie, een geschiedenis van oesofageale variices of een geschiedenis van portocavale shunt.)
- Autosomaal dominante of autosomale recessieve polycystische nierziekte
- Lupus nefritis of ANCA-geassocieerde vasculitis, of een andere primaire of secundaire nierziekte die immunosuppressieve therapie vereist binnen 6 maanden voorafgaand aan screening
- Niertransplantatie of dialyse
- Aanwezigheid of geschiedenis van kwaadaardige neoplasmata (behalve basale celhuidkanker of plaveiselcelhuidkanker) binnen vijf jaar vóór screening.
- Elke andere geschiedenis, aandoening, therapie of ongecontroleerde intercurrent -ziekte die, zoals beoordeeld door de onderzoeker, de veiligheid van deelnemers of naleving van de studievereisten zou kunnen beïnvloeden.
- Bekende of verdachte misbruik van verdovende middelen.
- Deelnemer aan een ander interventiestudie,
- Kwetsbaar (d.w.z. onder voogdij) of mentaal arbeidsongeschikte onderwerpen (d.w.z. niet in staat om de geïnformeerde toestemming te begrijpen en te ondertekenen)
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Ander
- Toewijzing: Niet-gerandomiseerd
- Interventioneel model: Parallelle opdracht
- Masker: Geen (open label)
Wapens en interventies
Deelnemersgroep / Arm |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Actieve vergelijker: Semaglutide
3 Urine -proteomische risicoscores worden in de studie gemeten. De CKD273-urine-proteomische risicoscore, een gevestigd hulpmiddel dat wordt gebruikt om het risico op chronische nierziekte (CKD) -progressie te voorspellen, CAD160 urine-proteomische risicoscore om het risico van kransslagaderaandoeningen (CAD) en HF2-urine-proteomische proteomische proteomische proteomische proteomische classifier te voorspellen om het risico te voorspellen (HF). Bovendien zal een Support Vector Machine (SVM), een begeleid machine learning-algoritme presteren in silico-behandelingssimulaties en de verandering in classificatiescores berekenen voor 3 verschillende potentiële interventies: GLP1-RA semaglutide, SGT2-I dapagliflozin en GLP1-RA Fineerenon. Op basis van deze veranderingen (met de grootste gunstige verandering die de meest effectieve behandeling aangeeft), kan de meest geschikte interventie worden geselecteerd en wordt de deelnemer toegewezen. |
Semaglutide wordt geïntroduceerd bij een dosis van 0,25 mg/week subcutane injectie, escaleerde tot 0,5 en 1,0 mg/week na 4 en 8 weken indien getolereerd.
Andere namen:
|
|
Actieve vergelijker: Fineerenone
3 Urine -proteomische risicoscores worden in de studie gemeten.
De CKD273-urine-proteomische risicoscore, een gevestigd hulpmiddel dat wordt gebruikt om het risico op chronische nierziekte (CKD) -progressie te voorspellen, CAD160 urine-proteomische risicoscore om het risico van kransslagaderaandoeningen (CAD) en HF2-urine-proteomische proteomische proteomische proteomische proteomische classifier te voorspellen om het risico te voorspellen (HF).
Bovendien zal een Support Vector Machine (SVM), een begeleid machine learning-algoritme presteren in silico-behandelingssimulaties en de verandering in classificatiescores berekenen voor 3 verschillende potentiële interventies: GLP1-RA semaglutide, SGT2-I dapagliflozin en GLP1-RA Fineerenon.
Op basis van deze veranderingen (met de grootste gunstige verandering die de meest effectieve behandeling aangeeft), kan de meest geschikte interventie worden geselecteerd en wordt de deelnemer toegewezen.
|
FINERENONE zal worden geïntroduceerd in een dosis van 10 mg/dag bij patiënten met een serumkaliumniveau <4,8 mmol/L en EGFR <60 ml/min/1.73
M2 en escaleerde tot 20 mg/dag na 4 weken als het serumkaliumniveau nog steeds <4,8 mmol/L is.
De startdosis is 20 mg/dag als EGFR ≥ 60 ml/min/1.73
M2.
De dosering wordt verminderd of stopgezet bij patiënten die hyperkaliëmie ontwikkelen (serumkalium> 5,5 mmol/L).
|
|
Actieve vergelijker: Dapagliflozin
3 Urine -proteomische risicoscores worden in de studie gemeten.
De CKD273-urine-proteomische risicoscore, een gevestigd hulpmiddel dat wordt gebruikt om het risico op chronische nierziekte (CKD) -progressie te voorspellen, CAD160 urine-proteomische risicoscore om het risico van kransslagaderaandoeningen (CAD) en HF2-urine-proteomische proteomische proteomische proteomische proteomische classifier te voorspellen om het risico te voorspellen (HF).
Bovendien zal een Support Vector Machine (SVM), een begeleid machine learning-algoritme presteren in silico-behandelingssimulaties en de verandering in classificatiescores berekenen voor 3 verschillende potentiële interventies: GLP1-RA semaglutide, SGT2-I dapagliflozin en GLP1-RA Fineerenon.
Op basis van deze veranderingen (met de grootste gunstige verandering die de meest effectieve behandeling aangeeft), kan de meest geschikte interventie worden geselecteerd en wordt de deelnemer toegewezen.
|
Dapagliflozin wordt geïntroduceerd in een dosis van 10 mg/dag.
De dosis kan op elk moment tijdens de proef worden verlaagd indien nodig door de tolerantie van de persoon voor het product.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Proteomische haalbaarheid
Tijdsspanne: 2 weken na bemonstering
|
Bereik urine -proteomische resultaten binnen 2 weken na bemonstering voor ten minste 90% van de deelnemers in de klinische praktijk.
|
2 weken na bemonstering
|
|
Evaluatie van medische behandeling
Tijdsspanne: 3 weken na bemonstering
|
Zorg ervoor dat urine -proteomische resultaten worden geïnterpreteerd voor het evalueren van medische behandeling bij ten minste 90% van de deelnemers.
|
3 weken na bemonstering
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Urine-albumine-creatinine-verhouding
Tijdsspanne: Gedurende de 6 maanden van de follow -up van het screeningbezoek tot het einde van de studie.
|
Veranderingen in UACR van screeningbezoek tot het einde van de studie
|
Gedurende de 6 maanden van de follow -up van het screeningbezoek tot het einde van de studie.
|
|
Urine -proteomische handtekeningen
Tijdsspanne: Gedurende de 6 maanden van de follow -up van het screeningbezoek tot het einde van de studie.
|
Veranderingen in urine -proteomische handtekeningen van screeningbezoek aan het einde van de studie: Urine -proteomische risicoscores zijn continue numerieke waarden. Hogere score betekent dat urine -peptidepatroon meer lijkt op die van patiënten met progressieve ziekte. Een lagere score geeft een peptideprofiel aan dat meer typisch is voor gezonde individuen. CKD273-, CAD160- en HF2-urine-proteomische risico-scores en hun veranderingen worden tijdens de studie gemeten uit urinemonsters. |
Gedurende de 6 maanden van de follow -up van het screeningbezoek tot het einde van de studie.
|
Andere uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Beoordeling van gezondheidseconomie
Tijdsspanne: 6 maanden na alle deelnemersgegevens wordt verzameld
|
Potentiële acceptatie van biomarkers in de klinische praktijk voor patiëntstratificatie vereist de evaluatie van kosteneffectiviteit in vergelijking met de huidige goudstandaarden. Tijdens de analyse van de kosteneffectiviteit van de kosten zal gezondheidseconomische modellering worden uitgevoerd om de implementatie van de moleculaire voorspellers te vertalen in kwantitatieve schattingen van klinische en economische voordelen en kosten die niet in overeenstemming zijn met de zorgstandaard. Markov-modellen worden ontwikkeld met behulp van gespecialiseerde software (Treeeage Healthcare Pro Software, Williamstown, VS) en incrementele kosteneffectiviteitsratio's (ICER) worden berekend. De analyse zal worden uitgevoerd en gerapporteerd volgens Cheers -verklaring. |
6 maanden na alle deelnemersgegevens wordt verzameld
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Medewerkers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Peter Rossing, Clinical Professor, Steno Diabetes Center Copenhagen
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 (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
- Urogenitale ziekten
- Mannelijke urogenitale ziekten
- Urologische ziekten
- Vrouwelijke urogenitale ziekten
- Vrouwelijke urogenitale ziekten en zwangerschapscomplicaties
- Plasstoornissen
- Urologische manifestaties
- Proteïnurie
- Pathologische aandoeningen, tekenen en symptomen
- Tekenen en symptomen
- Albuminurie
- Natrium-Glucose Transporter 2-remmers
- Glucagon-achtige peptide-1-receptoragonisten
- Fysiologische effecten van medicijnen
- Moleculaire mechanismen van farmacologische werking
- Hypoglycemische middelen
- semaglutide
- fineerenone
- dapagliflozin
Andere studie-ID-nummers
- 2024-518682-95
- 2024-518682-95-00 (Ctis)
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 .