- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT03652402
Precyzyjna stratyfikacja ryzyka u pacjentów po przeszczepie nerki - EU-TRAIN (EU-TRAIN)
Konsorcjum EUropean TRANSplantation i INnovation na rzecz stratyfikacji ryzyka u pacjentów po przeszczepie nerki
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Odrzucenie alloprzeszczepu jest nadal głównym zagrożeniem dla alloprzeszczepów, a tysiące alloprzeszczepów co roku na całym świecie zawodzi z powodu odrzucenia narządu, co ma bezpośrednie konsekwencje dla pacjentów w postaci śmiertelności i zachorowalności. Przy rozpowszechnieniu około 20% w pierwszym roku po przeszczepie, odrzucenie ma również duży wpływ ekonomiczny, stanowiący 72% wzrost ceny przeszczepu i dalszych kosztów z powodu zwrotu z dializy (wzrost opieki zdrowotnej o 60 000 EUR na pacjenta). Zgrubne szacunki z 200 000 niepowodzeń alloprzeszczepu nerki rocznie oznaczają 12 miliardów dodatkowych kosztów dla systemu opieki zdrowotnej rocznie.
Może to wynikać z różnych wyjaśnień: 1) Obecny system stratyfikacji opiera się na różnych elementach kontynuacji standardowej opieki po przeszczepie nerki (histologia, immunologia) rozpatrywanych oddzielnie oraz 2) Obecna strategia terapeutyczna to podejście „jeden dla wszystkich” . Dane literaturowe pokazują, że terapie nie są zindywidualizowane, a 98% pacjentów ma te same schematy immunosupresyjne bez analizy odpowiedzi na terapię; 3) Brak integracji omiki w procesie stratyfikacji. Obecnie jedynymi podejściami stosowanymi do monitorowania pojawienia się uszkodzenia alloprzeszczepu o podłożu immunologicznym są niespecyficzne markery, takie jak poziom kreatyniny w surowicy i białkomocz, które nie są zintegrowane w podejściu dynamicznym. W niektórych programach przeszczepiania nerki wdrożono biopsje alloprzeszczepów z nadzorem, ale brakuje im swoistości i czułości oraz nie zapewniają etiopatologii podstawowego procesu. Upośledza to proces stratyfikacji ryzyka.
W ramach tego projektu czołowe europejskie zespoły naukowe, które stworzyły odpowiednie kohorty populacyjne i wiedzę specjalistyczną, połączyły siły, aby umożliwić prowadzenie na dużą skalę (> 5000 pacjentów) badań przewidywania ryzyka w dziedzinie przeszczepów nerek. Ogólnym celem konsorcjum EUropean TRAnsplantation i INnovation (EU-TRAIN) jest zapobieganie niewydolności alloprzeszczepu nerki i poprawa przeżywalności alloprzeszczepu poprzez podejmowanie decyzji klinicznych i dostarczanie pacjentom zoptymalizowanych interwencji na poziomie indywidualnym. Projekt ma na celu poprawę obecnego złotego standardu stratyfikacji ryzyka i prognozowania wśród biorców przeszczepów nerki.
Członkowie konsorcjum EU-TRAIN dużo zainwestowali w ostatniej dekadzie, aby stworzyć duże, bardzo szczegółowe europejskie kohorty do przeszczepów nerki i osiągnąć najwyższy poziom wiedzy naukowej w zakresie oceny innowacyjnych biomarkerów i reklasyfikacji odrzutów na podstawie mechanizmu choroby z wykorzystaniem ekspresji genów. Uzyskano już przełomowe konkretne wyniki, które zmieniły wytyczne w zakresie opieki nad pacjentem i medycyny transplantacyjnej: potwierdzają to często cytowane publikacje w wiodących czasopismach specjalistycznych, a także w czasopismach skierowanych do popularnej publiczności, co podkreśla systemowy charakter tego podejścia ( NEJM (n=10), Lancet (n=2), BMJ (n=1), JASN (n=18)). Korzystając z tego podejścia, badacze zidentyfikowali niedawno nowe formy odrzucania alloprzeszczepów, co spowodowało zmiany w najnowszej międzynarodowej klasyfikacji Banffa dotyczącej alloprzeszczepów i reklasyfikację diagnozy odrzucenia i stadium choroby. Ta strategia badawcza doprowadziła również niedawno do wykazania klinicznego znaczenia nowych nieinwazyjnych biomarkerów do określenia patogenności przeciwciał anty-HLA i oceny ryzyka utraty alloprzeszczepu oraz włączenia pomiarów ekspresji genów do stratyfikacji ryzyka odrzucenia alloprzeszczepu.
Projekt EU-TRAIN jeszcze bardziej rozszerzy synergię tych kohort poprzez dodanie danych na temat nowych biomarkerów, dotychczas słabo rozwiniętych w badaniach nad przeszczepami nerek, w szczególności danych genomicznych i immunologicznych. Kompleksowa strategia integracji tych wyjątkowo dużych i kompletnych kohort stanowi milowy krok w badaniach nad przeszczepami i oferuje wyjątkową, nieosiągalną dotąd możliwość zaprojektowania strategii dla prawdziwie spersonalizowanej medycyny.
Oczekiwaną korzyścią dla uczestników i społeczeństwa będzie zmniejszenie obciążeń finansowych społeczeństwa związanych z odrzuceniem przeszczepu.
500 nowych pacjentów po przeszczepie w 7 klinicznych ośrodkach przeszczepów zostanie włączonych do prospektywnej wieloośrodkowej kohorty EU-TRAIN ze scentralizowaną analizą próbek CHUN (mRNA krwi), ICS (testy komórek krwi), Charité (przeciwciała inne niż HLA i cele śródbłonka krwi ), AP-HP (anty-HLA DSA krwi) i INSERM (mRNA z biopsji).
Bezbronni uczestnicy wykluczeni.
Harmonogram badania:
- okres włączenia: 12 miesięcy
- okres uczestnictwa (leczenie - obserwacja): 12 miesięcy
- całkowity czas trwania badania: 24 miesiące
Okres wykluczenia z udziału w innych badaniach i uzasadnienie: udział w innych badaniach dotyczących minimalnego ryzyka i ograniczeń oraz obserwacyjnych badaniach nieinterwencyjnych jest dozwolony podczas tego badania. Nie ma okresu wykluczenia na koniec studiów. Udział w innych badaniach interwencyjnych i obserwacyjnych nieinterwencyjnych jest dozwolony po zakończeniu badania.
Oczekiwana liczba rejestracji na witrynę i miesięcznie:
- Szpital Necker, Paryż: 10 pacjentów miesięcznie
- Szpital Saint-Louis, Paryż: 6 pacjentów miesięcznie
- CHU Nantes: 10 pacjentów / miesiąc
- Charité-Universitätsmedizin, Campus Virchow Klinikum, Berlin: 4 pacjentów / miesiąc
- Charité-Universitätsmedizin, Campus Mitte, Berlin: 3 pacjentów / miesiąc
- Szpital Uniwersytecki Bellvitge, Barcelona: 7 pacjentów miesięcznie
- Szpitale Uniwersyteckie w Genewie, Genewa: 2 pacjentów / miesiąc
- Szpital Vall d'Hebron, Barcelona: 6 pacjentów miesięcznie
- Kreml Bicêtre Hospital, Paryż: 4 pacjentów / miesiąc
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
-
Nantes, Francja, 44093
- CHU Nantes
-
Paris, Francja, 75015
- Hopital Necker
-
-
Ile De France
-
Paris, Ile De France, Francja, 75010
- Hopital Saint Louis
-
-
Paris
-
Le Kremlin-Bicêtre, Paris, Francja, 94270
- Hôpital du Kremlin Bicetre
-
-
-
-
-
Barcelona, Hiszpania, 08907
- Hospital Bellvitge
-
Barcelona, Hiszpania, 08907
- Hospital Vall d'hebrón
-
-
-
-
-
Berlin, Niemcy, 10117
- Hospital La Charité Campus Virchow
-
-
Berlin
-
Berlin-Mitte, Berlin, Niemcy, 10117
- Hospital La Charité
-
-
-
-
-
Geneva, Szwajcaria, 4 CH 1211
- Hopitaux Universitaires de Geneve
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Mężczyźni i kobiety, wiek ≥ 18 lat w momencie przeszczepu.
- Pacjenci otrzymujący alloprzeszczep nerki od żywego lub zmarłego dawcy.
- Pacjenci, którzy podpisali formularz świadomej zgody i wyrazili chęć przestrzegania procedur badania.
- Pacjentki w wieku rozrodczym muszą mieć ujemny wynik testu ciążowego (beta-hCG w surowicy) i muszą stosować skuteczną, niezawodną i medycznie zatwierdzoną metodę antykoncepcji
Kryteria wyłączenia:
- Historia przeszczepu wielonarządowego (ingerencja w historię naturalną odrzucenia).
- Uczestnik nie jest w stanie lub nie chce zastosować się do procedur studiów (w tym osoby posługujące się językiem obcym, którym nie towarzyszy osoba mówiąca w języku ojczystym).
- Uczestnicy szczególnie narażeni (małoletni, dorośli chronieni, zatrzymani zgodnie z prawem)
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wydajność nieinwazyjnych biomarkerów i profili ekspresji genów wewnątrz przeszczepu w połączeniu z danymi standardowej opieki (system HLA, dane kliniczne i biologiczne)
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Wartość prognostyczna nieinwazyjnych biomarkerów i zmian profilu ekspresji genów wewnątrz przeszczepu w połączeniu ze zmianami danych dotyczących standardu opieki (system HLA, dane kliniczne i biologiczne) w celu zidentyfikowania profili wysokiego i niskiego ryzyka odrzucenia mierzonego na podstawie charakterystyki DSA (przeciwciała swoiste dla dawcy) za pomocą testu pojedynczego antygenu Luminex i cech innych niż DSA za pomocą funkcjonalnego testu in vitro na docelowych komórkach śródbłonka, profili alloreaktywnych komórek T i B za pomocą ELISPOT, ekspresji mRNA krwi za pomocą technologii NanoString i ekspresji genów na chipach DNA.
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Korelacja stężenia biomarkerów we krwi z odrzuceniem alloprzeszczepu (odrzucenie oceniane histopatologicznie)
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Zmierzono biomarkery krwi: charakterystykę HLA i non-HLA DSA (za pomocą Luminex Single Antigen i funkcjonalnego testu in vitro na docelowych komórkach śródbłonka), alloreaktywne profile limfocytów T i B (za pomocą ELISPOT) oraz profile genów kandydujących za pomocą technologii NanoString: AKR1C3, CD40, CTLA4, ID3, MZB1, TCL1A, TRIB1, TLR4 TUBA4A, WHAZ, CD3E, CD8A, CD4, MS4A1, FOXP3, GZMB, ENTPD1, POU2AAF1, POU2F1, CD9, IL7R, BLK, MMP9, CXCL9, CXCL10, CXCL11, UPK1A, TGFB1, IL2RA , PRF1, TIMP1, PAI1, FN1, TIGIT i 4 geny referencyjne: HPRT1, B2M, GAPDH i ACTB
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
|
Korelacja stężeń biomarkerów we krwi z funkcją alloprzeszczepu (funkcja mierzona współczynnikiem przesączania kłębuszkowego (GFR)).
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Zmierzono biomarkery krwi: charakterystykę HLA i non-HLA DSA (za pomocą Luminex Single Antigen i funkcjonalnego testu in vitro na docelowych komórkach śródbłonka), alloreaktywne profile limfocytów T i B (za pomocą ELISPOT) oraz profile genów kandydujących za pomocą technologii NanoString: AKR1C3, CD40, CTLA4, ID3, MZB1, TCL1A, TRIB1, TLR4 TUBA4A, WHAZ, CD3E, CD8A, CD4, MS4A1, FOXP3, GZMB, ENTPD1, POU2AAF1, POU2F1, CD9, IL7R, BLK, MMP9, CXCL9, CXCL10, CXCL11, UPK1A, TGFB1, IL2RA , PRF1, TIMP1, PAI1, FN1, TIGIT i 4 geny referencyjne: HPRT1, B2M, GAPDH i ACTB
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
|
Ocena zmian poziomów biomarkerów w pomiarach seryjnych i związku z funkcją alloprzeszczepu (funkcja mierzona za pomocą GFR)
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Zmierzono biomarkery krwi: charakterystykę HLA i non-HLA DSA (za pomocą Luminex Single Antigen i funkcjonalnego testu in vitro na docelowych komórkach śródbłonka), alloreaktywne profile limfocytów T i B (za pomocą ELISPOT) oraz profile genów kandydujących za pomocą technologii NanoString: AKR1C3, CD40, CTLA4, ID3, MZB1, TCL1A, TRIB1, TLR4 TUBA4A, WHAZ, CD3E, CD8A, CD4, MS4A1, FOXP3, GZMB, ENTPD1, POU2AAF1, POU2F1, CD9, IL7R, BLK, MMP9, CXCL9, CXCL10, CXCL11, UPK1A, TGFB1, IL2RA , PRF1, TIMP1, PAI1, FN1, TIGIT i 4 geny referencyjne: HPRT1, B2M, GAPDH i ACTB Biomarkery mierzone w biopsji: podejście pangenomiczne profili ekspresji genów przy użyciu czipów DNA Affymetrix i porównanie ekspresji genów u pacjentów niskiego i wysokiego ryzyka
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
|
Korelacja ekspresji genów w alloprzeszczepach nerki z odrzuceniem alloprzeszczepu (odrzucenie oceniane histopatologicznie)
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Biomarkery mierzone w biopsji: pangenomiczne podejście do profili ekspresji genów przy użyciu chipów DNA Affymetrix i porównanie ekspresji genów u pacjentów niskiego i wysokiego ryzyka
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
|
Stratyfikacja ryzyka związanego z ekspresją genów odpowiedzi na leczenie w przypadku odrzucenia alloprzeszczepu nerki (odrzucenie ocenione histopatologicznie)
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Zmierzone biomarkery krwi: Profile genów kandydujących za pomocą technologii NanoString: AKR1C3, CD40, CTLA4, ID3, MZB1, TCL1A, TRIB1, TLR4 TUBA4A, WHAZ, CD3E, CD8A, CD4, MS4A1, FOXP3, GZMB, ENTPD1, POU2AAF1, POU2F1, CD9, IL7R, BLK, MMP9, CXCL9, CXCL10, CXCL11, UPK1A, TGFB1, IL2RA, PRF1, TIMP1, PAI1, FN1, TIGIT oraz 4 geny referencyjne: HPRT1, B2M, GAPDH i ACTB Biomarkery mierzone w biopsji: pangenomiczne podejście do ekspresji genów profili przy użyciu czipów DNA Affymetrix i porównując ekspresję genów u pacjentów niskiego i wysokiego ryzyka
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
|
Ocena zmian samopoczucia pacjentów w czasie i ośrodkach
Ramy czasowe: Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Ocena zmian samopoczucia pacjenta w czasie i ośrodkach na podstawie wyników kwestionariusza samozdrowia wypełnianego przez każdego pacjenta w każdym punkcie czasowym.
Wszystkie pozycje oceniane są w skali od 1 do 3. Pierwsze 3 pozycje mierzą odpowiednio mobilność, samoobsługę i wykonywanie zwykłych czynności, przy czym wyższe wartości wskazują odpowiednio na niższą mobilność i niezdolność do dbania o siebie lub wykonywania zwykłych czynności.
Czwarta pozycja mierzy ból i dyskomfort, przy czym wyższe wartości wskazują na skrajny ból lub dyskomfort.
Ostatnia pozycja mierzy lęk i depresję, przy czym wyższe wartości wskazują na skrajny lęk lub depresję.
Ogólny samoopisowy stan zdrowia mierzy opinię pacjenta na temat własnego zdrowia w skali od 0 do 100, gdzie 0 oznacza najgorszy stan, a 100 najlepszy.
|
Dzień 0, miesiąc 3, miesiąc 12, wskazanie kliniczne powyżej 12 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Śledczy
- Dyrektor Studium: Alexandre Loupy, Pr, Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, France
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Montero N, Farouk S, Gandolfini I, Crespo E, Jarque M, Meneghini M, Torija A, Maggiore U, Cravedi P, Bestard O. Pretransplant Donor-specific IFNgamma ELISPOT as a Predictor of Graft Rejection: A Diagnostic Test Accuracy Meta-analysis. Transplant Direct. 2019 Apr 25;5(5):e451. doi: 10.1097/TXD.0000000000000886. eCollection 2019 May.
- Danger R, Feseha Y, Brouard S. The Pseudokinase TRIB1 in Immune Cells and Associated Disorders. Cancers (Basel). 2022 Feb 17;14(4):1011. doi: 10.3390/cancers14041011.
- Brinas F, Danger R, Brouard S. TCL1A, B Cell Regulation and Tolerance in Renal Transplantation. Cells. 2021 Jun 1;10(6):1367. doi: 10.3390/cells10061367.
- Danger R, Moiteaux Q, Feseha Y, Geffard E, Ramstein G, Brouard S. FaDA: A web application for regular laboratory data analyses. PLoS One. 2021 Dec 20;16(12):e0261083. doi: 10.1371/journal.pone.0261083. eCollection 2021.
- Ba R, Geffard E, Douillard V, Simon F, Mesnard L, Vince N, Gourraud PA, Limou S. Surfing the Big Data Wave: Omics Data Challenges in Transplantation. Transplantation. 2022 Feb 1;106(2):e114-e125. doi: 10.1097/TP.0000000000003992.
- Massart A, Danger R, Olsen C, Emond MJ, Viklicky O, Jacquemin V, Soblet J, Duerinckx S, Croes D, Perazzolo C, Hruba P, Daneels D, Caljon B, Sever MS, Pascual J, Miglinas M; Renal Tolerance Investigators; Pirson I, Ghisdal L, Smits G, Giral M, Abramowicz D, Abramowicz M, Brouard S. An exome-wide study of renal operational tolerance. Front Med (Lausanne). 2023 May 17;9:976248. doi: 10.3389/fmed.2022.976248. eCollection 2022. Erratum In: Front Med (Lausanne). 2023 Jun 20;10:1235101.
- Yoo D, Goutaudier V, Divard G, Gueguen J, Astor BC, Aubert O, Raynaud M, Demir Z, Hogan J, Weng P, Smith J, Garro R, Warady BA, Zahr RS, Sablik M, Twombley K, Couzi L, Berney T, Boyer O, Duong-Van-Huyen JP, Giral M, Alsadi A, Gourraud PA, Morelon E, Le Quintrec M, Brouard S, Legendre C, Anglicheau D, Villard J, Zhong W, Kamar N, Bestard O, Djamali A, Budde K, Haas M, Lefaucheur C, Rabant M, Loupy A. An automated histological classification system for precision diagnostics of kidney allografts. Nat Med. 2023 May;29(5):1211-1220. doi: 10.1038/s41591-023-02323-6. Epub 2023 May 4.
- Ed-Driouch C, Mars F, Gourraud PA, Dumas C. Addressing the Challenges and Barriers to the Integration of Machine Learning into Clinical Practice: An Innovative Method to Hybrid Human-Machine Intelligence. Sensors (Basel). 2022 Oct 29;22(21):8313. doi: 10.3390/s22218313.
- Kerouac S, Taggart ME, Lescop J, Fortin MF. Dimensions of health in violent families. Health Care Women Int. 1986;7(6):413-26. doi: 10.1080/07399338609515756. No abstract available.
- Divard G, Raynaud M, Tatapudi VS, Abdalla B, Bailly E, Assayag M, Binois Y, Cohen R, Zhang H, Ulloa C, Linhares K, Tedesco HS, Legendre C, Jouven X, Montgomery RA, Lefaucheur C, Aubert O, Loupy A. Comparison of artificial intelligence and human-based prediction and stratification of the risk of long-term kidney allograft failure. Commun Med (Lond). 2022 Nov 23;2(1):150. doi: 10.1038/s43856-022-00201-9.
- Tripathi N, Danger R, Chesneau M, Brouard S, Laurent AD. Structural insights into the catalytic mechanism of granzyme B upon substrate and inhibitor binding. J Mol Graph Model. 2022 Jul;114:108167. doi: 10.1016/j.jmgm.2022.108167. Epub 2022 Mar 22.
- Danger R, Le Berre L, Cadoux M, Kerleau C, Papuchon E, Mai HL, Nguyen TV, Guerif P, Morelon E, Thaunat O, Legendre C, Anglicheau D, Lefaucheur C, Couzi L, Del Bello A, Kamar N, Le Quintrec M, Goutaudier V, Renaudin K, Giral M, Brouard S; DIVAT Consortium. Subclinical rejection-free diagnostic after kidney transplantation using blood gene expression. Kidney Int. 2023 Jun;103(6):1167-1179. doi: 10.1016/j.kint.2023.03.019. Epub 2023 Mar 27.
- Ed-Driouch C, Cheneau F, Simon F, Pasquier G, Combes B, Kerbrat A, Le Page E, Limou S, Vince N, Laplaud DA, Mars F, Dumas C, Edan G, Gourraud PA. Multiple sclerosis clinical decision support system based on projection to reference datasets. Ann Clin Transl Neurol. 2022 Dec;9(12):1863-1873. doi: 10.1002/acn3.51649. Epub 2022 Nov 22.
- Girardin FR, Nicolet A, Bestard O, Lefaucheur C, Budde K, Halleck F, Brouard S, Giral M, Gourraud PA, Horcholle B, Villard J, Marti J, Loupy A. Immunosuppressant drugs and quality-of-life outcomes in kidney transplant recipients: An international cohort study (EU-TRAIN). Front Pharmacol. 2023 Apr 27;14:1040584. doi: 10.3389/fphar.2023.1040584. eCollection 2023.
- Girardin FR, Cohen K, Schwenkglenks M, Durand-Zaleski I. Editorial: Pharmacoeconomics in the era of health technology assessment and outcomes research to prioritize resource use, innovation and investment. Front Pharmacol. 2023 May 16;14:1210002. doi: 10.3389/fphar.2023.1210002. eCollection 2023. No abstract available.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Inne numery identyfikacyjne badania
- K170203J
- IDRCB 2018-A00733-52 (Inny identyfikator: Assistance Publique Hôpitaux de Paris)
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .