- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05189171
Pilotażowy test przesiewowy leku MicroOrganoSphere (MOS) w raku jelita grubego (MODEL-CRC)
MicroOrganoSphere Drug Screen to Lead Care (MODEL) Precyzyjne badanie pilotażowe onkologii w raku jelita grubego (CRC)
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Celem tego badania jest ocena wykonalności tworzenia modeli raka pochodzących od pacjentów (tj. MOS) od pacjentów z przerzutami raka jelita grubego do wątroby. Badacze tego badania koncentrują się na strategii medycyny precyzyjnej dla pacjentów z przerzutami CRC do wątroby.
Uczestniczący uczestnicy zostaną poddani biopsji zmiany w wątrobie pacjenta, a diagnoza przerzutów do wątroby CRC zostanie zweryfikowana za pomocą patologii. Pacjenci będą leczeni standardową terapią określoną przez lekarza prowadzącego. W ramach standardowej terapii pacjenci będą co dwa miesiące poddawani badaniom laboratoryjnym obejmującym CEA (antygen rakowo-płodowy) oraz tomografię komputerową klatki piersiowej, jamy brzusznej i miednicy w celu określenia stopnia zaawansowania i pomiaru wielkości guza.
Do badania zostanie włączonych do 250 pacjentów. Zarejestrowani pacjenci są zdefiniowani jako pacjenci, którzy wyrazili świadomą zgodę. Awarie ekranu są definiowane jako osoby, które wyrażają świadomą zgodę i nie spełniają kryteriów kwalifikacyjnych. Naliczeni pacjenci są zdefiniowani jako pacjenci, którzy wyrażają świadomą zgodę i spełniają kryteria kwalifikacyjne. Pacjenci kwalifikujący się do oceny są zdefiniowani jako ci, którzy uzyskali wynik biopsji badawczej i mają potwierdzonego cytologicznie lub histologicznie gruczolakoraka okrężnicy lub odbytnicy z przerzutami do wątroby. Jeżeli pobrana tkanka nie zostanie potwierdzona jako gruczolakorak okrężnicy lub odbytnicy, pacjent zostanie uznany za nie podlegającego ocenie i zostanie wymieniony.
MOS zostanie wygenerowany z biopsji badawczej i zostanie przeprowadzony test leków w celu określenia wrażliwości na standardową terapię. Udowodniono, że ta metoda ma 75% skuteczność w generowaniu MOS i testowaniu wrażliwości na standardową terapię z próbek biopsji guza.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Amelia S Zessin, M.S.
- Numer telefonu: +1 (984) 377-6738
- E-mail: clin-ops@xilis.net
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Kristen Lechleiter, M.S.
- Numer telefonu: +1 (984) 377-6738
- E-mail: clin-ops@xilis.net
Lokalizacje studiów
-
-
Arizona
-
Scottsdale, Arizona, Stany Zjednoczone, 85259
- Mayo Clinic
-
-
District of Columbia
-
Washington, District of Columbia, Stany Zjednoczone, 20010
- MedStar Washington Hospital
-
-
Florida
-
Jacksonville, Florida, Stany Zjednoczone, 32224
- Mayo Clinic
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, Stany Zjednoczone, 55905
- Mayo Clinic
-
-
Tennessee
-
Knoxville, Tennessee, Stany Zjednoczone, 37920
- The University of Tennessee Medical Center
-
-
Texas
-
Houston, Texas, Stany Zjednoczone, 77030
- The University of Texas MD Anderson Cancer Center
-
-
Washington
-
Spokane, Washington, Stany Zjednoczone, 99208
- Inland Imaging
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kluczowe kryteria włączenia:
- Podmiot podpisał ważny, zatwierdzony przez Instytucjonalną Komisję Rewizyjną (IRB)/Komitet ds. Etyki (EC) formularz świadomej zgody.
- Mężczyzna lub kobieta w wieku co najmniej 18 lat w przypadku uzyskania pisemnej świadomej zgody.
- Kandydat na badanie jest chętny i zdolny do przestrzegania wszystkich procedur i ocen wymaganych w protokole.
Kandydat na studia
- zaplanowano lub planuje się wyznaczyć biopsję wątroby LUB
- ma wcześniej potwierdzone histologicznie lub cytologicznie rozpoznanie gruczolakoraka okrężnicy i/lub odbytnicy z przerzutami do wątroby.
Kluczowe kryteria wykluczenia:
- Jeśli zaplanowano już biopsję wątroby: biopsja wątroby została zlecona w celu zdiagnozowania, określenia ciężkości lub leczenia choroby niezwiązanej z rakiem jelita grubego (np. niealkoholowe stłuszczenie wątroby, przewlekłe wirusowe zapalenie wątroby typu B lub C, autoimmunologiczne zapalenie wątroby, alkoholowa choroba wątroby, pierwotna marskość żółciowa, pierwotne stwardniające zapalenie dróg żółciowych, hemochromatoza, choroba Wilsona itp.).
Kandydat uczestniczy (lub zamierza uczestniczyć) w innym badaniu klinicznym ORAZ:
- obecnie otrzymuje eksperymentalną terapię ogólnoustrojową gruczolakoraka okrężnicy i/lub odbytnicy z przerzutami do wątroby w ramach tego badania LUB
- to badanie dopuszcza jedynie eksperymentalną terapię ogólnoustrojową gruczolakoraka okrężnicy i/lub odbytnicy z przerzutami do wątroby (dopuszczalny jest jednoczesny udział w badaniu klinicznym standardowej grupy kontrolnej opieki, pod warunkiem, że pacjent jest już zrandomizowany lub może zostać zrandomizowany do ramię kontrolne).
- Potwierdzone rozpoznanie histologiczne lub cytologiczne neuroendokrynnego raka jelita grubego.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kohorta
- Perspektywy czasowe: Spodziewany
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
---|---|
Przerzutowy rak jelita grubego
Pacjenci poddawani biopsji wątroby z powodu podejrzenia gruczolakoraka okrężnicy i/lub odbytnicy z przerzutami do wątroby.
|
Pochodzące od pacjentów modele raka, zwane MOS, zostaną wygenerowane na podstawie biopsji gruczolakoraka okrężnicy i/lub odbytnicy, który daje przerzuty do wątroby, oraz zostanie ukończony test przesiewowy leków przy użyciu standardowych leków stosowanych (oksaliplatyna , irynotekan, 5-FU/kapecytabina (Xeloda), bewacyzumab, panitumumab lub cetuksymab, triflurydyna/typiracyl (Lonsurf), regorafenib i pembrolizumab lub niwolumab).
Pacjenci otrzymają standardową terapię CRC podyktowaną przez ich lekarzy prowadzących.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Generacji MOS
Ramy czasowe: <14 dni od rozpoczęcia generowania MOS
|
Czy MOS można wygenerować z biopsji przerzutów raka jelita grubego do wątroby pacjenta
|
<14 dni od rozpoczęcia generowania MOS
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Oceń związek między standardową wrażliwością na leki w MOS a wynikiem klinicznym.
Ramy czasowe: 2 - 3 miesiące po biopsji
|
Drugim celem tego badania jest ocena związku między standardową wrażliwością na leki w MOS a wynikami klinicznymi pacjenta leczonego standardową terapią, z której wyprowadzono MOS.
|
2 - 3 miesiące po biopsji
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Śledczy
- Dyrektor Studium: Kristen Lechleiter, Xilis, Inc.
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- 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.
- Andre T, Bensmaine MA, Louvet C, Francois E, Lucas V, Desseigne F, Beerblock K, Bouche O, Carola E, Merrouche Y, Morvan F, Dupont-Andre G, de Gramont A. Multicenter phase II study of bimonthly high-dose leucovorin, fluorouracil infusion, and oxaliplatin for metastatic colorectal cancer resistant to the same leucovorin and fluorouracil regimen. J Clin Oncol. 1999 Nov;17(11):3560-8. doi: 10.1200/JCO.1999.17.11.3560.
- Hurwitz H, Fehrenbacher L, Novotny W, Cartwright T, Hainsworth J, Heim W, Berlin J, Baron A, Griffing S, Holmgren E, Ferrara N, Fyfe G, Rogers B, Ross R, Kabbinavar F. Bevacizumab plus irinotecan, fluorouracil, and leucovorin for metastatic colorectal cancer. N Engl J Med. 2004 Jun 3;350(23):2335-42. doi: 10.1056/NEJMoa032691.
- Tournigand C, Andre T, Achille E, Lledo G, Flesh M, Mery-Mignard D, Quinaux E, Couteau C, Buyse M, Ganem G, Landi B, Colin P, Louvet C, de Gramont A. FOLFIRI followed by FOLFOX6 or the reverse sequence in advanced colorectal cancer: a randomized GERCOR study. J Clin Oncol. 2004 Jan 15;22(2):229-37. doi: 10.1200/JCO.2004.05.113. Epub 2003 Dec 2.
- Fong Y, Fortner J, Sun RL, Brennan MF, Blumgart LH. Clinical score for predicting recurrence after hepatic resection for metastatic colorectal cancer: analysis of 1001 consecutive cases. Ann Surg. 1999 Sep;230(3):309-18; discussion 318-21. doi: 10.1097/00000658-199909000-00004.
- Fong Y, Cohen AM, Fortner JG, Enker WE, Turnbull AD, Coit DG, Marrero AM, Prasad M, Blumgart LH, Brennan MF. Liver resection for colorectal metastases. J Clin Oncol. 1997 Mar;15(3):938-46. doi: 10.1200/JCO.1997.15.3.938.
- Marquart J, Chen EY, Prasad V. Estimation of the Percentage of US Patients With Cancer Who Benefit From Genome-Driven Oncology. JAMA Oncol. 2018 Aug 1;4(8):1093-1098. doi: 10.1001/jamaoncol.2018.1660. Erratum In: JAMA Oncol. 2018 Oct 1;4(10):1439.
- Meric-Bernstam F, Brusco L, Shaw K, Horombe C, Kopetz S, Davies MA, Routbort M, Piha-Paul SA, Janku F, Ueno N, Hong D, De Groot J, Ravi V, Li Y, Luthra R, Patel K, Broaddus R, Mendelsohn J, Mills GB. Feasibility of Large-Scale Genomic Testing to Facilitate Enrollment Onto Genomically Matched Clinical Trials. J Clin Oncol. 2015 Sep 1;33(25):2753-62. doi: 10.1200/JCO.2014.60.4165. Epub 2015 May 26.
- Schwaederle M, Zhao M, Lee JJ, Lazar V, Leyland-Jones B, Schilsky RL, Mendelsohn J, Kurzrock R. Association of Biomarker-Based Treatment Strategies With Response Rates and Progression-Free Survival in Refractory Malignant Neoplasms: A Meta-analysis. JAMA Oncol. 2016 Nov 1;2(11):1452-1459. doi: 10.1001/jamaoncol.2016.2129.
- Blakely CM, Watkins TBK, Wu W, Gini B, Chabon JJ, McCoach CE, McGranahan N, Wilson GA, Birkbak NJ, Olivas VR, Rotow J, Maynard A, Wang V, Gubens MA, Banks KC, Lanman RB, Caulin AF, St John J, Cordero AR, Giannikopoulos P, Simmons AD, Mack PC, Gandara DR, Husain H, Doebele RC, Riess JW, Diehn M, Swanton C, Bivona TG. Evolution and clinical impact of co-occurring genetic alterations in advanced-stage EGFR-mutant lung cancers. Nat Genet. 2017 Dec;49(12):1693-1704. doi: 10.1038/ng.3990. Epub 2017 Nov 6.
- de Bruin EC, McGranahan N, Mitter R, Salm M, Wedge DC, Yates L, Jamal-Hanjani M, Shafi S, Murugaesu N, Rowan AJ, Gronroos E, Muhammad MA, Horswell S, Gerlinger M, Varela I, Jones D, Marshall J, Voet T, Van Loo P, Rassl DM, Rintoul RC, Janes SM, Lee SM, Forster M, Ahmad T, Lawrence D, Falzon M, Capitanio A, Harkins TT, Lee CC, Tom W, Teefe E, Chen SC, Begum S, Rabinowitz A, Phillimore B, Spencer-Dene B, Stamp G, Szallasi Z, Matthews N, Stewart A, Campbell P, Swanton C. Spatial and temporal diversity in genomic instability processes defines lung cancer evolution. Science. 2014 Oct 10;346(6206):251-6. doi: 10.1126/science.1253462.
- Chandarlapaty S, Sawai A, Scaltriti M, Rodrik-Outmezguine V, Grbovic-Huezo O, Serra V, Majumder PK, Baselga J, Rosen N. AKT inhibition relieves feedback suppression of receptor tyrosine kinase expression and activity. Cancer Cell. 2011 Jan 18;19(1):58-71. doi: 10.1016/j.ccr.2010.10.031. Epub 2011 Jan 6.
- Poulikakos PI, Zhang C, Bollag G, Shokat KM, Rosen N. RAF inhibitors transactivate RAF dimers and ERK signalling in cells with wild-type BRAF. Nature. 2010 Mar 18;464(7287):427-30. doi: 10.1038/nature08902.
- Gao H, Korn JM, Ferretti S, Monahan JE, Wang Y, Singh M, Zhang C, Schnell C, Yang G, Zhang Y, Balbin OA, Barbe S, Cai H, Casey F, Chatterjee S, Chiang DY, Chuai S, Cogan SM, Collins SD, Dammassa E, Ebel N, Embry M, Green J, Kauffmann A, Kowal C, Leary RJ, Lehar J, Liang Y, Loo A, Lorenzana E, Robert McDonald E 3rd, McLaughlin ME, Merkin J, Meyer R, Naylor TL, Patawaran M, Reddy A, Roelli C, Ruddy DA, Salangsang F, Santacroce F, Singh AP, Tang Y, Tinetto W, Tobler S, Velazquez R, Venkatesan K, Von Arx F, Wang HQ, Wang Z, Wiesmann M, Wyss D, Xu F, Bitter H, Atadja P, Lees E, Hofmann F, Li E, Keen N, Cozens R, Jensen MR, Pryer NK, Williams JA, Sellers WR. High-throughput screening using patient-derived tumor xenografts to predict clinical trial drug response. Nat Med. 2015 Nov;21(11):1318-25. doi: 10.1038/nm.3954. Epub 2015 Oct 19.
- Lu M, Zessin AS, Glover W, Hsu DS. Activation of the mTOR Pathway by Oxaliplatin in the Treatment of Colorectal Cancer Liver Metastasis. PLoS One. 2017 Jan 6;12(1):e0169439. doi: 10.1371/journal.pone.0169439. eCollection 2017.
- Vlachogiannis G, Hedayat S, Vatsiou A, Jamin Y, Fernandez-Mateos J, Khan K, Lampis A, Eason K, Huntingford I, Burke R, Rata M, Koh DM, Tunariu N, Collins D, Hulkki-Wilson S, Ragulan C, Spiteri I, Moorcraft SY, Chau I, Rao S, Watkins D, Fotiadis N, Bali M, Darvish-Damavandi M, Lote H, Eltahir Z, Smyth EC, Begum R, Clarke PA, Hahne JC, Dowsett M, de Bono J, Workman P, Sadanandam A, Fassan M, Sansom OJ, Eccles S, Starling N, Braconi C, Sottoriva A, Robinson SP, Cunningham D, Valeri N. Patient-derived organoids model treatment response of metastatic gastrointestinal cancers. Science. 2018 Feb 23;359(6378):920-926. doi: 10.1126/science.aao2774.
- Pauli C, Hopkins BD, Prandi D, Shaw R, Fedrizzi T, Sboner A, Sailer V, Augello M, Puca L, Rosati R, McNary TJ, Churakova Y, Cheung C, Triscott J, Pisapia D, Rao R, Mosquera JM, Robinson B, Faltas BM, Emerling BE, Gadi VK, Bernard B, Elemento O, Beltran H, Demichelis F, Kemp CJ, Grandori C, Cantley LC, Rubin MA. Personalized In Vitro and In Vivo Cancer Models to Guide Precision Medicine. Cancer Discov. 2017 May;7(5):462-477. doi: 10.1158/2159-8290.CD-16-1154. Epub 2017 Mar 22.
- Tiriac H, Belleau P, Engle DD, Plenker D, Deschenes A, Somerville TDD, Froeling FEM, Burkhart RA, Denroche RE, Jang GH, Miyabayashi K, Young CM, Patel H, Ma M, LaComb JF, Palmaira RLD, Javed AA, Huynh JC, Johnson M, Arora K, Robine N, Shah M, Sanghvi R, Goetz AB, Lowder CY, Martello L, Driehuis E, LeComte N, Askan G, Iacobuzio-Donahue CA, Clevers H, Wood LD, Hruban RH, Thompson E, Aguirre AJ, Wolpin BM, Sasson A, Kim J, Wu M, Bucobo JC, Allen P, Sejpal DV, Nealon W, Sullivan JD, Winter JM, Gimotty PA, Grem JL, DiMaio DJ, Buscaglia JM, Grandgenett PM, Brody JR, Hollingsworth MA, O'Kane GM, Notta F, Kim E, Crawford JM, Devoe C, Ocean A, Wolfgang CL, Yu KH, Li E, Vakoc CR, Hubert B, Fischer SE, Wilson JM, Moffitt R, Knox J, Krasnitz A, Gallinger S, Tuveson DA. Organoid Profiling Identifies Common Responders to Chemotherapy in Pancreatic Cancer. Cancer Discov. 2018 Sep;8(9):1112-1129. doi: 10.1158/2159-8290.CD-18-0349. Epub 2018 May 31.
- Wang L, Bernards R. Taking advantage of drug resistance, a new approach in the war on cancer. Front Med. 2018 Aug;12(4):490-495. doi: 10.1007/s11684-018-0647-7. Epub 2018 Jul 18.
- van de Wetering M, Francies HE, Francis JM, Bounova G, Iorio F, Pronk A, van Houdt W, van Gorp J, Taylor-Weiner A, Kester L, McLaren-Douglas A, Blokker J, Jaksani S, Bartfeld S, Volckman R, van Sluis P, Li VS, Seepo S, Sekhar Pedamallu C, Cibulskis K, Carter SL, McKenna A, Lawrence MS, Lichtenstein L, Stewart C, Koster J, Versteeg R, van Oudenaarden A, Saez-Rodriguez J, Vries RG, Getz G, Wessels L, Stratton MR, McDermott U, Meyerson M, Garnett MJ, Clevers H. Prospective derivation of a living organoid biobank of colorectal cancer patients. Cell. 2015 May 7;161(4):933-45. doi: 10.1016/j.cell.2015.03.053.
- Organoids May Point to Best Therapy. Cancer Discov. 2018 May;8(5):524. doi: 10.1158/2159-8290.CD-NB2018-029. Epub 2018 Mar 13.
- Drost J, Clevers H. Organoids in cancer research. Nat Rev Cancer. 2018 Jul;18(7):407-418. doi: 10.1038/s41568-018-0007-6.
- August DA, Sugarbaker PH, Ottow RT, Gianola FJ, Schneider PD. Hepatic resection of colorectal metastases. Influence of clinical factors and adjuvant intraperitoneal 5-fluorouracil via Tenckhoff catheter on survival. Ann Surg. 1985 Feb;201(2):210-8. doi: 10.1097/00000658-198502000-00013.
- Stangl R, Altendorf-Hofmann A, Charnley RM, Scheele J. Factors influencing the natural history of colorectal liver metastases. Lancet. 1994 Jun 4;343(8910):1405-10. doi: 10.1016/s0140-6736(94)92529-1.
- Fortner JG. Recurrence of colorectal cancer after hepatic resection. Am J Surg. 1988 Mar;155(3):378-82. doi: 10.1016/s0002-9610(88)80086-2.
- Hughes K, Scheele J, Sugarbaker PH. Surgery for colorectal cancer metastatic to the liver. Optimizing the results of treatment. Surg Clin North Am. 1989 Apr;69(2):339-59. doi: 10.1016/s0039-6109(16)44790-0.
- Prasad V. Perspective: The precision-oncology illusion. Nature. 2016 Sep 8;537(7619):S63. doi: 10.1038/537S63a. No abstract available.
- Sulkowski PL, Corso CD, Robinson ND, Scanlon SE, Purshouse KR, Bai H, Liu Y, Sundaram RK, Hegan DC, Fons NR, Breuer GA, Song Y, Mishra-Gorur K, De Feyter HM, de Graaf RA, Surovtseva YV, Kachman M, Halene S, Gunel M, Glazer PM, Bindra RS. 2-Hydroxyglutarate produced by neomorphic IDH mutations suppresses homologous recombination and induces PARP inhibitor sensitivity. Sci Transl Med. 2017 Feb 1;9(375):eaal2463. doi: 10.1126/scitranslmed.aal2463.
- Manchado E, Weissmueller S, Morris JP 4th, Chen CC, Wullenkord R, Lujambio A, de Stanchina E, Poirier JT, Gainor JF, Corcoran RB, Engelman JA, Rudin CM, Rosen N, Lowe SW. A combinatorial strategy for treating KRAS-mutant lung cancer. Nature. 2016 Jun 30;534(7609):647-51. doi: 10.1038/nature18600. Epub 2016 Jun 22.
- Barretina J, Caponigro G, Stransky N, Venkatesan K, Margolin AA, Kim S, Wilson CJ, Lehar J, Kryukov GV, Sonkin D, Reddy A, Liu M, Murray L, Berger MF, Monahan JE, Morais P, Meltzer J, Korejwa A, Jane-Valbuena J, Mapa FA, Thibault J, Bric-Furlong E, Raman P, Shipway A, Engels IH, Cheng J, Yu GK, Yu J, Aspesi P Jr, de Silva M, Jagtap K, Jones MD, Wang L, Hatton C, Palescandolo E, Gupta S, Mahan S, Sougnez C, Onofrio RC, Liefeld T, MacConaill L, Winckler W, Reich M, Li N, Mesirov JP, Gabriel SB, Getz G, Ardlie K, Chan V, Myer VE, Weber BL, Porter J, Warmuth M, Finan P, Harris JL, Meyerson M, Golub TR, Morrissey MP, Sellers WR, Schlegel R, Garraway LA. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity. Nature. 2012 Mar 28;483(7391):603-7. doi: 10.1038/nature11003. Erratum In: Nature. 2012 Dec 13;492(7428):290. Nature. 2019 Jan;565(7738):E5-E6.
- Ooft SN, Weeber F, Dijkstra KK, McLean CM, Kaing S, van Werkhoven E, Schipper L, Hoes L, Vis DJ, van de Haar J, Prevoo W, Snaebjornsson P, van der Velden D, Klein M, Chalabi M, Boot H, van Leerdam M, Bloemendal HJ, Beerepoot LV, Wessels L, Cuppen E, Clevers H, Voest EE. Patient-derived organoids can predict response to chemotherapy in metastatic colorectal cancer patients. Sci Transl Med. 2019 Oct 9;11(513):eaay2574. doi: 10.1126/scitranslmed.aay2574.
- Huang A, Garraway LA, Ashworth A, Weber B. Synthetic lethality as an engine for cancer drug target discovery. Nat Rev Drug Discov. 2020 Jan;19(1):23-38. doi: 10.1038/s41573-019-0046-z. Epub 2019 Nov 11.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)
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
- 146057.60
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .