- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT04302363
Analiza mikroflory jelitowej w połączeniu z metylacją DNA w kale w celu wykrycia raka jelita grubego (IMMDC)
Analiza mikroflory jelitowej w połączeniu z metylacją DNA w kale w celu wykrycia raka jelita grubego: protokół badania przesiewowego w kierunku nowotworów jelita grubego
Wstęp: Rak jelita grubego (RJG) zajmuje trzecie miejsce pod względem zachorowalności i czwartej śmiertelności na świecie. Tradycyjna kolonoskopia jako inwazyjna metoda badania nie może być powszechnie stosowana w skriningu w kierunku nowotworu jelita grubego. Test immunochemiczny kału ma pewne ograniczenia czułości. Ponadto różnice rasowe i regionalne mogą wpływać na wyniki. Nieprawidłowości w składzie mikroflory jelitowej zostały uznane za potencjalnie ważny czynnik etiologiczny w inicjacji i progresji raka jelita grubego. Analiza flory kałowej i genów złuszczonych komórek może stanowić nowe narzędzie przesiewowe w kierunku raka jelita grubego. Badanie to ma na celu wykorzystanie 16S rRNA do porównania różnic we florze kałowej między pacjentami z rakiem jelita grubego a zdrowymi osobami z grupy kontrolnej. Dane te w połączeniu z odkryciami DNA komórek złuszczonych w kale mogą dodatkowo wyjaśnić tę różnicę, aby zbudować model do badań przesiewowych wczesnego raka jelita grubego u Chińczyków.
Metody i analiza: W sumie zostanie zrekrutowanych 300 pacjentów z pozytywnym wynikiem kolonoskopii i 200 osób kontrolnych. Wszyscy uczestnicy wypełnią formularz informacyjny i kwestionariusze. Próbki kału zostaną zbadane za pomocą analizy 16S rRNA. Poziomy metylacji genów zostaną wykryte w złuszczonych komórkach kału. Zbudowane zostaną modele powiązanych genów mikroflory jelitowej i metylacji. Analiza krzywej charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC) zostanie wykorzystana do wybrania niektórych modeli o odpowiedniej czułości i specyficzności. Modele zostaną poddane dalszej walidacji w badaniach wieloośrodkowych.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Wstęp: Rak jelita grubego (RJG) ma trzecią najwyższą zapadalność i czwartą śmiertelność na świecie. W Chinach CRC jest piątą najczęstszą przyczyną zgonów z powodu raka. Standaryzowane względem wieku współczynniki zachorowalności na CRC wykazują tendencję wzrostową. Zachodni styl życia, zwłaszcza brak aktywności fizycznej, oraz wzrost częstości występowania otyłości w Chinach w ostatnich dziesięcioleciach mogą wyjaśniać wzrost częstości występowania CRC.
5-letni wskaźnik przeżycia dla osób z CRC wynosi 65%. Wskaźniki przeżycia dla CRC mogą się różnić w zależności od różnych czynników, zwłaszcza stadium raka. 5-letni wskaźnik przeżycia z zlokalizowanym stadium CRC wynosi 90%. Około 39% pacjentów jest diagnozowanych na tym wczesnym etapie. Ze względu na brak typowych objawów klinicznych, wczesny CRC jest trudny do wykrycia, a większość pacjentów jest już w zaawansowanym stadium, gdy rozpoznaje się CRC, przez co omija najlepszy etap interwencji. Dlatego wczesne wykrycie i wczesne leczenie są skutecznymi środkami zmniejszającymi śmiertelność z powodu CRC. Badania przesiewowe przynoszą korzyści, w tym diagnozę na wcześniejszym etapie, mniejszą częstość występowania CRC i mniejszą śmiertelność.
Obecnie głównymi metodami przesiewowymi w kierunku CRC są badanie kału na krew utajoną i kolonoskopia. Kolonoskopia jest złotym standardem badań przesiewowych w kierunku CRC. Jednak tradycyjna kolonoskopia, inwazyjna metoda badania, nie może być szeroko stosowana w badaniach przesiewowych w kierunku nowotworu jelita grubego.
Próbki kału są łatwo dostępne. Używanie kału do badania przesiewowego CRC jest obecnym konsensusem badawczym. Zgodnie z najbardziej aktualnymi zaleceniami konsensusu Azji i Pacyfiku dotyczącymi badań przesiewowych CRC, FIT (test immunochemiczny kału) jest stosowany do selekcji pacjentów wysokiego ryzyka do kolonoskopii. FIT był również szeroko stosowany w innych regionach świata. Czułość FIT jest ograniczona (0,79; 95% CI, 0,69-0,86), a niedawna systematyczna metaanaliza wykazała duże zróżnicowanie czułości między badaniami. Ponadto różnice rasowe i regionalne mogą wpływać na wyniki testu. Dlatego potrzebne są wczesne metody przesiewowe, które są nieinwazyjne, bardzo czułe i odpowiednie dla Chińczyków.
Wykrywanie biomarkerów molekularnych w kale w celu nieinwazyjnej diagnostyki CRC może być obiecującą alternatywą dla wykrywania biomarkerów we krwi/osoczu w obecnych warunkach klinicznych. Nieprawidłowości w składzie mikroflory jelitowej zostały uznane za potencjalnie ważne przyczyny CRC. Wraz z powszechnym stosowaniem sekwencjonowania metagenomicznego i pirosekwencjonowania w badaniach mikroflory jelitowej stwierdzono, że więcej bakterii ma pozytywny związek z występowaniem CRC. W niedawnym badaniu sekwencjonowanie 16S rRNA zastosowano do klasyfikacji społeczności drobnoustrojów w błonie śluzowej jelit człowieka na różnych etapach powstawania nowotworów jelita grubego, a Fusobacterium zostało znalezione wzbogacone w guzy jelita grubego.
W przypadku CRC głównym procesem przekształcania łagodnych polipów w nowotwory złośliwe jest nagromadzenie zmian genetycznych i epigenetycznych, które przekształcają komórki nabłonka okrężnicy w komórki gruczolakoraka okrężnicy. Komórki te są w sposób ciągły uwalniane do światła okrężnicy i mieszane ze stolcem. Podczas powstawania guza zmiany epigenetyczne mogą wystąpić wcześniej niż mutacje. Deregulacja mechanizmów epigenetycznych odgrywa ważną rolę w raku. Większość zmian epigenetycznych w raku jest wywoływana przez zmiany genomowe w określonych genach, które biorą udział w kontrolowaniu jednego z mechanizmów epigenetycznych. Nieprawidłowa metylacja DNA genów supresorowych nowotworu indukuje nieprawidłową ekspresję dalszych genów, co jest ważnym etapem w procesie nowotworzenia. status metylacji zmian DNA podczas progresji CRC. Szereg nieprawidłowości metylacji genów związanych z CRC odkrytych w ostatnich badaniach obejmuje SFRP2, SEPT9, BMP3, NDRG4 i SPG20. Ponadto niektóre mutacje genów są związane z CRC. Na przykład mutacje TP53 i KRAS są powszechne w CRC.
W poprzednich badaniach badacze odkryli, że SEPT9, NDRG4 i SDC2 mają wyższą częstotliwość i poziom metylacji w nowotworach niż w normalnych lub nienowotworowych sąsiadujących tkankach CRC, co wskazuje, że te metylowane geny mogą mieć potencjał diagnostyczny do badań przesiewowych CRC. Jednak BMP3 miał bardzo ograniczony wpływ na dokładność wykrywania w próbkach kału. Ponadto połączenie metylowanych SEPT9, NDRG4 i SDC2 wykazało wysoką wykonalność wykrywania CRC i gruczolaka, a dalsze badania wykazały lepszą skuteczność w wykrywaniu CRC niż gruczolaka. Nasze badania wykazują również różnice w genach kału między różnymi grupami etnicznymi.
Badanie to ma na celu wykrycie różnic mikroflory jelitowej w kale za pomocą analizy 16S rRNA między pacjentami z CRC a zdrowymi kontrolami. Połączy analizę DNA komórek złuszczonych w kale, aby dokładniej wyjaśnić tę różnicę, aby zbudować modele do badań przesiewowych wczesnego raka jelita grubego u Chińczyków. Jednocześnie badania będą również dotyczyły wpływu chińskich nawyków żywieniowych na mikroflorę jelitową.
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Hunan
-
Changsha, Hunan, Chiny, 410000
- Rekrutacyjny
- Xiangya Hospital of Central South University
-
Główny śledczy:
- Jie Chen
-
Kontakt:
- Liu wei dong, doctor
- Numer telefonu: 0086-13873124855
- E-mail: davidcsu@foxmail.com
-
Główny śledczy:
- mingmei Liao, PhD
-
Główny śledczy:
- xi Xie, PhD
-
Główny śledczy:
- zhan Qu
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Ten program został przeprowadzony w szpitalu Xiangya (wciąż rekrutacja), Changsha, Hunan, Chiny.
Zarejestrowano tylko uczestników, którzy otrzymali kolonoskopię
Opis
Kryteria przyjęcia:
- kolonoskopia ujawniająca guz okrężnicy lub odbytnicy oraz potwierdzony biopsją gruczolakorak lub gruczolak.
- brak chemioterapii lub operacji i brak historii innych nowotworów.
- musi być w stanie zrozumieć i być skłonnym do podpisania świadomej zgody.
- Zdrowe kontrole nie mają guzów i historii raka.
Kryteria wyłączenia:
- Ci, którzy nie chcą dostarczyć próbek lub odpowiedzieć na kwestionariusze przed rozpoczęciem badania.
- Osoby, których próbki kału nie spełniają wymagań.
- Osoby, które nie chcą podpisać pisemnej świadomej zgody lub postępować zgodnie z protokołem badawczym.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
- Perspektywy czasowe: Z mocą wsteczną
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Grupa kontrolna
Zdrowe kontrole muszą mieć 18-75 lat, bez guzów i historii raka.
|
Wykrywanie mikroflory kałowej i wykrywanie genów złuszczonych komórek
|
|
Grupa testowa
Kryteria włączenia do grupy eksperymentalnej to wiek 18-75 lat, kolonoskopia z wykryciem guza okrężnicy lub odbytnicy, potwierdzony biopsją gruczolakorak lub gruczolak, brak chemioterapii lub operacji oraz brak historii innych nowotworów.
Obie grupy muszą być w stanie zrozumieć i być chętne do podpisania świadomej zgody.
|
Wykrywanie mikroflory kałowej i wykrywanie genów złuszczonych komórek
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Skuteczność diagnostyczna modelu raka jelita grubego u Chińczyków
Ramy czasowe: 2 lata
|
różnice we florze jelitowej i metylacji genów między pacjentami z CRC a osobami zdrowymi.
|
2 lata
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wpływ diety na florę jelitową i metylację DNA u Chińczyków
Ramy czasowe: 3 lata
|
Zbadaj częstotliwość (np.
„ile razy w tygodniu”), ilość (np.
„g”) i rodzajów żywności za pomocą półilościowego kwestionariusza częstotliwości spożywania posiłków (SQFFQ)
|
3 lata
|
Inne miary wyników
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wpływ cholecystektomii na florę jelitową i metylację
Ramy czasowe: 3 lata
|
Wszyscy uczestnicy wypełniają formularz informacyjny, w którym gromadzone są dane dotyczące wieku, płci, zawodu itp.
Jednocześnie będziemy gromadzić historię i czas cholecystektomii.
|
3 lata
|
|
Wpływ mikroflory jelitowej i metylacji DNA przy różnych właściwościach stolca
Ramy czasowe: 3 lata-4 lata
|
Klasyfikacja kału metodą Bristol Stool Scale. Wyniki od 1 do 7, niższe wyniki wskazują na twardszy stolec.
|
3 lata-4 lata
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Współpracownicy
Śledczy
- Krzesło do nauki: weidong Liu, PhD, Xiangya Hospital of Central South University
- Dyrektor Studium: mingmei Liao, PhD, Xiangya Hospital of Central South University
- Główny śledczy: xi Xie, PhD, Xiangya Hospital of Central South University
- Główny śledczy: jie Chen, PhD, Xiangya Hospital of Central South University
- Główny śledczy: zhan Qu, PhD, Xiangya Hospital of Central South University
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Chen W, Zheng R, Baade PD, Zhang S, Zeng H, Bray F, Jemal A, Yu XQ, He J. Cancer statistics in China, 2015. CA Cancer J Clin. 2016 Mar-Apr;66(2):115-32. doi: 10.3322/caac.21338. Epub 2016 Jan 25.
- Brenner H, Kloor M, Pox CP. Colorectal cancer. Lancet. 2014 Apr 26;383(9927):1490-1502. doi: 10.1016/S0140-6736(13)61649-9. Epub 2013 Nov 11.
- Varghese C, Shin HR. Strengthening cancer control in China. Lancet Oncol. 2014 Apr;15(5):484-5. doi: 10.1016/S1470-2045(14)70056-7. No abstract available.
- Wang YX, Zhu N, Zhang CJ, Wang YK, Wu HT, Li Q, Du K, Liao DF, Qin L. Friend or foe: Multiple roles of adipose tissue in cancer formation and progression. J Cell Physiol. 2019 Dec;234(12):21436-21449. doi: 10.1002/jcp.28776. Epub 2019 May 3.
- Siegel RL, Miller KD, Fedewa SA, Ahnen DJ, Meester RGS, Barzi A, Jemal A. Colorectal cancer statistics, 2017. CA Cancer J Clin. 2017 May 6;67(3):177-193. doi: 10.3322/caac.21395. Epub 2017 Mar 1.
- Hewitson P, Glasziou P, Watson E, Towler B, Irwig L. Cochrane systematic review of colorectal cancer screening using the fecal occult blood test (hemoccult): an update. Am J Gastroenterol. 2008 Jun;103(6):1541-9. doi: 10.1111/j.1572-0241.2008.01875.x. Epub 2008 May 13.
- Sung JJ, Lau JY, Young GP, Sano Y, Chiu HM, Byeon JS, Yeoh KG, Goh KL, Sollano J, Rerknimitr R, Matsuda T, Wu KC, Ng S, Leung SY, Makharia G, Chong VH, Ho KY, Brooks D, Lieberman DA, Chan FK; Asia Pacific Working Group on Colorectal Cancer. Asia Pacific consensus recommendations for colorectal cancer screening. Gut. 2008 Aug;57(8):1166-76. doi: 10.1136/gut.2007.146316.
- Lee JK, Liles EG, Bent S, Levin TR, Corley DA. Accuracy of fecal immunochemical tests for colorectal cancer: systematic review and meta-analysis. Ann Intern Med. 2014 Feb 4;160(3):171. doi: 10.7326/M13-1484.
- Liang Q, Chiu J, Chen Y, Huang Y, Higashimori A, Fang J, Brim H, Ashktorab H, Ng SC, Ng SSM, Zheng S, Chan FKL, Sung JJY, Yu J. Fecal Bacteria Act as Novel Biomarkers for Noninvasive Diagnosis of Colorectal Cancer. Clin Cancer Res. 2017 Apr 15;23(8):2061-2070. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-16-1599. Epub 2016 Oct 3.
- Carmona FJ, Azuara D, Berenguer-Llergo A, Fernandez AF, Biondo S, de Oca J, Rodriguez-Moranta F, Salazar R, Villanueva A, Fraga MF, Guardiola J, Capella G, Esteller M, Moreno V. DNA methylation biomarkers for noninvasive diagnosis of colorectal cancer. Cancer Prev Res (Phila). 2013 Jul;6(7):656-65. doi: 10.1158/1940-6207.CAPR-12-0501. Epub 2013 May 21.
- Maleszewska M, Wojtas B, Kaminska B. Deregulation of epigenetic mechanisms in cancer. Postepy Biochem. 2018 Oct 15;64(2):148-156. doi: 10.18388/pb.2018_125.
- Park SK, Baek HL, Yu J, Kim JY, Yang HJ, Jung YS, Choi KY, Kim H, Kim HO, Jeong KU, Chun HK, Kim K, Park DI. Is methylation analysis of SFRP2, TFPI2, NDRG4, and BMP3 promoters suitable for colorectal cancer screening in the Korean population? Intest Res. 2017 Oct;15(4):495-501. doi: 10.5217/ir.2017.15.4.495. Epub 2017 Oct 23.
- deVos T, Tetzner R, Model F, Weiss G, Schuster M, Distler J, Steiger KV, Grutzmann R, Pilarsky C, Habermann JK, Fleshner PR, Oubre BM, Day R, Sledziewski AZ, Lofton-Day C. Circulating methylated SEPT9 DNA in plasma is a biomarker for colorectal cancer. Clin Chem. 2009 Jul;55(7):1337-46. doi: 10.1373/clinchem.2008.115808. Epub 2009 Apr 30.
- Melotte V, Lentjes MH, van den Bosch SM, Hellebrekers DM, de Hoon JP, Wouters KA, Daenen KL, Partouns-Hendriks IE, Stessels F, Louwagie J, Smits KM, Weijenberg MP, Sanduleanu S, Khalid-de Bakker CA, Oort FA, Meijer GA, Jonkers DM, Herman JG, de Bruine AP, van Engeland M. N-Myc downstream-regulated gene 4 (NDRG4): a candidate tumor suppressor gene and potential biomarker for colorectal cancer. J Natl Cancer Inst. 2009 Jul 1;101(13):916-27. doi: 10.1093/jnci/djp131. Epub 2009 Jun 17.
- Okada S, Hata K, Kawai K, Yamamoto Y, Tanaka T, Nishikawa T, Sasaki K, Kaneko M, Emoto S, Murono K, Nozawa H. Association between KRAS G13D mutations and anastomotic recurrence in colorectal cancer: Two case reports. Medicine (Baltimore). 2019 Mar;98(12):e14781. doi: 10.1097/MD.0000000000014781.
- Zeng N, Xiang J. Detection of KRAS G12D point mutation level by anchor-like DNA electrochemical biosensor. Talanta. 2019 Jun 1;198:111-117. doi: 10.1016/j.talanta.2019.01.105. Epub 2019 Jan 31.
- Chen J, Sun H, Tang W, Zhou L, Xie X, Qu Z, Chen M, Wang S, Yang T, Dai Y, Wang Y, Gao T, Zhou Q, Song Z, Liao M, Liu W. DNA methylation biomarkers in stool for early screening of colorectal cancer. J Cancer. 2019 Aug 28;10(21):5264-5271. doi: 10.7150/jca.34944. eCollection 2019.
- Rasmussen L, Wilhelmsen M, Christensen IJ, Andersen J, Jorgensen LN, Rasmussen M, Hendel JW, Madsen MR, Vilandt J, Hillig T, Klaerke M, Munster AM, Andersen LM, Andersen B, Hornung N, Erlandsen EJ, Khalid A, Nielsen HJ. Protocol Outlines for Parts 1 and 2 of the Prospective Endoscopy III Study for the Early Detection of Colorectal Cancer: Validation of a Concept Based on Blood Biomarkers. JMIR Res Protoc. 2016 Sep 13;5(3):e182. doi: 10.2196/resprot.6346.
- Liu S, Wen L, Hou J, Nie S, Zhou J, Cao F, Lu Q, Qin Y, Fu Y, Yu X. Predicting the pathological response to chemoradiotherapy of non-mucinous rectal cancer using pretreatment texture features based on intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging. Abdom Radiol (NY). 2019 Aug;44(8):2689-2698. doi: 10.1007/s00261-019-02032-0.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
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
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- CCRS-2
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
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 .