- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05539079
Prospektywne długoterminowe badanie obserwacyjne u pacjentów z gammapatią monoklonalną o nieokreślonym znaczeniu (SECURE)
Szpiczak mnogi (MM) to rzadki nowotwór krwi, który dotyka rocznie ponad 5000 osób w Wielkiej Brytanii. Wszystkie przypadki szpiczaka zaczynają się od stanu zwanego gammopatią monoklonalną o nieokreślonym znaczeniu (MGUS). MGUS występuje u około 3,2% osób w wieku 50 lat i starszych. Tylko niewielka część tych osób – około 1% rocznie – zachoruje na szpiczaka. Większość osób z MGUS nie ma żadnych objawów, ale niewielka liczba osób będzie cierpieć z powodu komplikacji. Ta grupa jest określana jako posiadająca gammopatię monoklonalną o znaczeniu klinicznym (MGCS).
Osoby ze szpiczakiem często doświadczają długich opóźnień w postawieniu diagnozy; opóźnienia są dłuższe niż w przypadku jakiegokolwiek innego raka. Chociaż wiemy, że MGUS prowadzi do szpiczaka, większość przypadków MGUS wykrywa się „przypadkowo”, gdy dana osoba ma badania krwi na coś innego. A ludzie, którzy mają MGUS, nie mają spójnych testów ani obserwacji. Ta sytuacja oznacza, że 80 - 90% osób, u których zdiagnozowano szpiczaka, nie miało wcześniejszej diagnozy MGUS.
Wcześniejsze rozpoznanie szpiczaka może być możliwe dzięki lepszemu zrozumieniu MGUS i sposobu jego monitorowania. Pomoże w tym badanie SECURE. Pomoże to potwierdzić tempo, w jakim osoby z MGUS przechodzą do diagnozy szpiczaka. Pozwoli to na lepsze zrozumienie wzorców badań przesiewowych, diagnozowania i monitorowania osób z MGUS i MGCS w Wielkiej Brytanii.
Badanie ma na celu poznanie roli historii rodziny i czynników demograficznych w rozwoju MGUS. Dowiesz się również więcej o psychologicznym wpływie diagnozy MGUS i indywidualnej jakości życia.
Pacjenci z MGUS zostaną zidentyfikowani przez ich zespół opieki klinicznej i zaproszeni do udziału w badaniu SECURE. Uczestnicy będą zobowiązani do corocznego wypełniania ankiet i kwestionariuszy przez okres 5 lat lub do czasu zmiany choroby. Do badania zostaną zrekrutowani uczestnicy z 20 placówek NHS w Wielkiej Brytanii. Niektórzy zostaną poproszeni o dostarczenie próbek krwi. SECURE jest finansowany przez Cancer Research UK (CRUK) i National Institute for Health Research (NIHR).
Przegląd badań
Status
Warunki
Szczegółowy opis
Szpiczak dotyka 5820 osób rocznie w Wielkiej Brytanii i jest zaawansowanym stadium choroby klonalnych komórek plazmatycznych z wyraźnym stanem prekursorowym, określanym jako gammapatia monoklonalna o nieokreślonym znaczeniu (MGUS). Termin gammapatia monoklonalna odnosi się do nieprawidłowych ilości immunoglobulin monoklonalnych wytwarzanych przez rozregulowany klon komórek plazmatycznych. MGUS jest heterogenny w swoim obrazie klinicznym, z różnymi poziomami zarówno nieprawidłowych, jak i supresji normalnych immunoglobulin. Szpiczak jest jedynym obecnie oferowanym stanem klinicznym, chociaż mniejszość pacjentów MGUS doświadcza powikłań, takich jak amyloidoza, zaburzenia nerek, osteoporoza oraz objawy skórne i ze strony układu nerwowego. Pacjenci MGUS z tymi powikłaniami klinicznymi są określani jako chorzy na gammopatię monoklonalną o znaczeniu klinicznym (MGCS). W MGCS zachorowalność jest spowodowana wydzielaniem białka, a nie wielkością klonu, która często jest znacznie mniejsza niż u pacjentów ze szpiczakiem. Koszty opieki nad szpiczakiem są znaczne w stosunku do ogólnych wydatków na chemioterapię raka na całym świecie. Wcześniejsze wykrycie ma wysoki priorytet dla pacjentów i poprawia przeżycie: 84% osób ze szpiczakiem przeżywa ponad 5 lat, jeśli zostanie zdiagnozowane na najwcześniejszym etapie, w porównaniu z zaledwie 26%, jeśli zostanie zdiagnozowane w zaawansowanym stadium. Pomimo powszechnej dostępności diagnostycznych technik serologicznych, szpiczak jest najczęściej rozpoznawany późno (>3-6 miesięcy po wystąpieniu objawów) i charakteryzuje się najdłuższym opóźnieniem diagnostycznym ze wszystkich nowotworów, z objawami nagłymi u >30% nowo zdiagnozowanych pacjentów ze szpiczakiem, u których skrócił się czas przetrwanie. Większość możliwych do uniknięcia opóźnień ma miejsce w podstawowej opiece zdrowotnej z powodów, w tym niespójnych badań MGUS i obserwacji, co podkreśla potrzebę lepszej łączności między podstawową opieką zdrowotną (badania przesiewowe), immunologią (badania wstępne) i hematologią (bieżące leczenie) w celu skutecznego diagnozowania i leczenia szpiczaka i stany prekursorowe. Ponieważ MGUS poprzedza wszystkie szpiczaki, strategia wczesnej diagnozy polega na regularnym monitorowaniu osób z MGUS pod kątem progresji do szpiczaka. Ryzyko progresji wynosi około 1% rocznie, przy ogólnej częstości występowania w populacji MGUS wynoszącej 3,2% u osób w wieku >50 lat. Niestety, MGUS jest często rozpoznawany przypadkowo, a 80-90% szpiczaków diagnozuje się bez uprzedniego rozpoznania MGUS. Biorąc pod uwagę, że badania przesiewowe MGUS na poziomie populacji byłyby niepraktyczne i kosztowne, konieczne są badania, aby zrozumieć objawy kliniczne. Jednak konieczność regularnego monitorowania większej liczby pacjentów z MGUS stanowiłaby ogromne obciążenie dla lekarzy pierwszego kontaktu. Brakuje dobrze zdefiniowanych modeli przewidywania przejścia MGUS-MGCS/szpiczak, które można by zastosować w opiece klinicznej. Chociaż rozmiar nieprawidłowego białka monoklonalnego i podtypu (nie-IgG) ogólnie prognozuje progresję do szpiczaka, tylko 20-30% pacjentów z MGUS należy do tej grupy.
Co więcej, trudno było zdefiniować czynniki ryzyka progresji MGUS-MGCS/szpiczaka, co doprowadziło do w dużej mierze niestandaryzowanych podejść do wykrywania, stratyfikacji ryzyka i ciągłego monitorowania, co przyczyniło się do opóźnienia diagnostycznego. Pacjenci zgłaszający się ze szpiczakiem zgłaszają ból kości jako najczęstszy objaw w momencie rozpoznania, a >80% ma zmiany kostne w obrazowaniu w chwili rozpoznania. Pacjenci, u których zdiagnozowano MGUS, wykazują istotnie większą częstość zgonów z powodu chorób współistniejących, takich jak złamania (w tym wszystkie choroby związane z pobytem w szpitalu, takie jak zakażenia szpitalne), powstawanie zakrzepów, niewydolność narządów i zakażenia, w porównaniu z pacjentami bez -Kontrole MGUS. Co więcej, >18% pacjentów MGUS przypadkowo zdiagnozowanych i bez wcześniejszej historii osteoporozy będzie cierpieć na złamania kręgów.
Projekt ten jest badaniem obserwacyjnym, w ramach którego badacze mają nadzieję zrozumieć, poprzez analizę jakościową, istniejące wzorce badań przesiewowych i monitorowania, wraz z aktualnymi drogami diagnozy MGUS i MGCS w Wielkiej Brytanii. Badacze mają również nadzieję na lepsze zrozumienie powiązań demograficznych i powiązań rodzinnych, ponieważ niedawno pojawiły się dowody potwierdzające wyższe ryzyko i wcześniejszą progresję MGUS u osób rasy czarnej oraz dowody na wyższe ryzyko u osób z najbliższymi krewnymi z tą chorobą.
Ponadto, ponieważ dostępne są ograniczone informacje umożliwiające zrozumienie potrzeb psychologicznych po postawieniu diagnozy i podczas postępu choroby, badanie skupi się również na jakości życia pacjentów i wymaganiach dotyczących usług psychologicznych świadczonych uczestnikom. Badacze mają nadzieję na wykorzystanie zarówno wystandaryzowanych, jak i niestandaryzowanych skal podczas obserwacji wyjściowych i rocznych.
Badania metabolomiczne zostaną podjęte w Phenome Centre-Birmingham (PC-B); obiekt o wartości 8 milionów funtów złożył wniosek o ukierunkowane i nieukierunkowane badanie na dużą skalę metabolitów obecnych w ludzkich płynach biologicznych i tkankach, ze szczególnym naciskiem na medycynę precyzyjną/stratyfikowaną. W wielu badaniach zastosowano metabolomikę do badania dyskrazji komórek plazmatycznych. W badaniu z 2013 r. wykorzystano analizy metabolitów oparte na protonowym NMR zarchiwizowanych seryjnych sparowanych próbek surowicy i moczu od pacjentów ze szpiczakiem mnogim w różnych stadiach choroby. Badanie wykazało rozróżnienie między aktywną chorobą w momencie rozpoznania, remisją i nawrotem choroby oraz zidentyfikowało podwyższoną acetylokarnitynę jako nowy marker aktywnej choroby. Nowsze badanie wykazało, że podwyższone poziomy 2-hydroksyglutaranu (2-HG) we krwi są związane z wyższymi poziomami ekspresji c-MYC w MM i krótszym czasem do progresji. Niedawno przeanalizowaliśmy seryjne próbki pobrane w Birmingham od 12 pacjentów MGUS przed i po ich progresji do MM oraz w drugiej kohorcie, seryjne próbki od pacjentów MM w momencie rozpoznania (przed leczeniem), podczas leczenia iw okresie remisji. Analiza statystyczna zidentyfikowała szereg metabolitów, których względne stężenie uległo zmianie między diagnozą przed i po rozpoznaniu MM. Na przykład poziomy sfingozyno-1-fosforanu (S1P) w surowicy były wyższe u osób z MGUS przed ich progresją do MM (p <0, 05, średnia krotność zmiany 7,5) i ta zmiana poziomów S1P była stopniowo odwracana podczas terapii MM i podczas pierwszej remisji. Próbki surowicy badawczej SECURE zostaną przeanalizowane przy użyciu ultrasprawnej chromatografii cieczowej ze spektrometrią mas (system Ultimate3000 UPLC połączony ze spektrometrem mas Q Exactive Plus z jonizacją przez elektrorozpylanie).
Charakterystyka wariantów genetycznych linii zarodkowej u uczestników badania zostanie przeprowadzona przy użyciu najnowocześniejszej metodologii na koniec planowanego okresu obserwacji w celu zidentyfikowania wariantów i ocen ryzyka związanych z potencjalnie predykcyjnym rozwojem MGUS lub progresją do MM. Grupa zajmująca się szpiczakiem w Zakładzie Genetyki i Epidemiologii w Instytucie Badań nad Rakiem (ICR) jest pionierem w odkrywaniu genetycznych wariantów ryzyka szpiczaka mnogiego, ich funkcjonalnej adnotacji, a także opracowywaniu wielogenowych ocen ryzyka. Bieżący program działań skupia się na charakterystyce funkcjonalnej, w szczególności na badaniu wzajemnego oddziaływania mutacji niekodujących w genomie nowotworu, co pomoże w interpretacji wyników uzyskanych za pośrednictwem SECURE i wesprze rozwój zindywidualizowanych narzędzi do stratyfikacji ryzyka.
Koledzy z kliniki Mayo wykazali, że potranslacyjna modyfikacja łańcuchów lekkich jest biomarkerem progresji od MGUS do szpiczaka w kohorcie przesiewowej MGUS. Ponadto niedawna praca wykazała, że programy transkrypcyjne glikozylacji z linią N są znacznie zwiększone w komórkach plazmatycznych od pacjentów z amyloidozą AL w porównaniu z pacjentami ze szpiczakiem i normalnymi kontrolami. W ramach projektu SECURE badacze będą wykorzystywać platformę spektrometrii mas stworzoną przez Binding site do podłużnego profilowania wzorców glikozylacji w łańcuchach lekkich pacjentów z MGUS i sprawdzania, czy jest to potencjalny biomarker progresji do szpiczaka i/lub amyloidozy.
Wpływ kliniczny: Potrzebne jest faktyczne zrozumienie progresji gammapatii monoklonalnej do szpiczaka w populacji Wielkiej Brytanii. Badanie to dostarczy dodatkowych informacji na temat dróg diagnostycznych, badań przesiewowych w kierunku MGCS, wzorców monitorowania oraz zarówno wpływu psychologicznego, jak i wykorzystania zasobów zdrowotnych tej populacji pacjentów. Pozwoli nam to zaryzykować warstwowe monitorowanie pacjentów z MGUS i usprawnić ścieżki z zamiarem wczesnej diagnozy MGCS. Dodatkowe dane na temat powiązań rodzinnych, QoL i HRU pomagają opracować ramy dla ulepszonego zarządzania klinicznego MGUS.
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Richard Brouwer, BSc
- Numer telefonu: 07594301699
- E-mail: richard.brouwer@ouh.nhs.uk
Lokalizacje studiów
-
-
Oxfordshire
-
Oxford, Oxfordshire, Zjednoczone Królestwo, OX3 7LE
- Rekrutacyjny
- Secure Study
-
Kontakt:
- Secure Study
- Numer telefonu: 01865226950
- E-mail: secure@oxnet.nhs.uk
-
Główny śledczy:
- Karthik Ramasamy
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
• Każda osoba z potwierdzonym lub podejrzewanym przypadkiem MGUS
Kryteria wyłączenia:
- Osoby, które nie mogą lub nie chcą wyrazić świadomej zgody
- Pacjenci w wieku poniżej 18 lat
- Pacjenci bez dowodów na MGUS
- Pacjenci ze stosunkiem łańcuchów lekkich od 0,3 do 3,0 bez białka monoklonalnego w elektroforezie surowicy lub immunofiksacji
- Pacjenci z szybko rosnącymi łańcuchami lekkimi wolnymi od paraprotein lub surowicy z postępującą chorobą w momencie rozpoznania lub włączenia do badania
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kohorta
- Perspektywy czasowe: Spodziewany
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wskaźnik progresji do MM
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
Szybkość progresji do MM podczas obserwacji
|
Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wzorce monitorowania MGUS określone za pomocą kwestionariusza
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, średnio 5 lat
|
Analiza jakościowa w celu określenia wzorców monitorowania pacjentów z MGUS i ich uzasadnienia
|
Poprzez ukończenie studiów, średnio 5 lat
|
|
Badanie przesiewowe MGCS określone za pomocą kwestionariusza
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, średnio 5 lat
|
Analiza jakościowa w celu określenia badań przesiewowych pacjentów z MGCS
|
Poprzez ukończenie studiów, średnio 5 lat
|
|
Zrozumienie dróg do diagnozy MGUS, jak określono za pomocą kwestionariusza
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Analiza jakościowa w celu określenia dróg do diagnozy MGUS Badanie przesiewowe a przypadkowe |
Linia bazowa
|
|
Aby zrozumieć powiązania rodzinne w stosunku do MGUS, określone za pomocą kwestionariusza
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Aby zrozumieć powiązania rodzinne w stosunku do MGUS, określone za pomocą kwestionariusza
|
Linia bazowa
|
|
Jakość życia mierzona Kwestionariuszem EQ-5D-3L
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, średnio 5 lat
|
System opisowy EQ-5D-3L obejmuje pięć następujących wymiarów: mobilność, dbanie o siebie, zwykłe czynności, ból/dyskomfort oraz lęk/depresja. Każdy wymiar jest oceniany w skali od 1 do 3: 1 (brak problemów), 2 (niektóre problemy) i 3 (skrajne problemy). Wyższy wynik oznacza gorszy wynik. Jak podano w oficjalnej instrukcji obsługi EQ-5D, odpowiedzi pacjentów na 5 pytań zostały przeliczone na pojedynczą wartość wskaźnika zgodnie z Dolanem P (1997). Modelowanie wycen dla stanów zdrowia EuroQol. Med Care 35(11):1095-108. Te wartości indeksu, z zestawami wartości specyficznymi dla danego kraju, ułatwiają obliczanie lat życia skorygowanych o jakość (QALY), które są wykorzystywane do oceny ekonomicznej interwencji w zakresie opieki zdrowotnej. W Wielkiej Brytanii wartości wahają się od -0,594 do +1. |
Poprzez ukończenie studiów, średnio 5 lat
|
|
Określ, czy S1P ma wartość jako predykcyjny biomarker progresji do MM
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
Określ, czy S1P ma wartość jako predykcyjny biomarker progresji do MM
|
Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
|
Określ, czy acetylokarnityna ma wartość jako predykcyjny biomarker progresji do MM
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
Określ, czy acetylokarnityna ma wartość jako predykcyjny biomarker progresji do MM
|
Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
|
Zidentyfikuj warianty genetyczne linii zarodkowej związane z ryzykiem rozwoju MGUS i/lub MM
Ramy czasowe: Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
Oceniane za pomocą profilowania genetycznego linii zarodkowej
|
Poprzez ukończenie studiów, oceniane do 60 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Śledczy
- Główny śledczy: Karthik Ramasamy, Oxford University Hospitals NHS Trust
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Cook R. Economic and clinical impact of multiple myeloma to managed care. J Manag Care Pharm. 2008 Sep;14(7 Suppl):19-25. doi: 10.18553/jmcp.2008.14.S7-A.19.
- Koshiaris C, Oke J, Abel L, Nicholson BD, Ramasamy K, Van den Bruel A. Quantifying intervals to diagnosis in myeloma: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2018 Jun 22;8(6):e019758. doi: 10.1136/bmjopen-2017-019758.
- Graziani G, Herget GW, Ihorst G, Zeissig M, Chaidos A, Auner HW, Duyster J, Wasch R, Engelhardt M. Time from first symptom onset to the final diagnosis of multiple myeloma (MM) - possible risks and future solutions: retrospective and prospective 'Deutsche Studiengruppe MM' (DSMM) and 'European Myeloma Network' (EMN) analysis. Leuk Lymphoma. 2020 Apr;61(4):875-886. doi: 10.1080/10428194.2019.1695051. Epub 2019 Nov 28.
- Lyratzopoulos G, Neal RD, Barbiere JM, Rubin GP, Abel GA. Variation in number of general practitioner consultations before hospital referral for cancer: findings from the 2010 National Cancer Patient Experience Survey in England. Lancet Oncol. 2012 Apr;13(4):353-65. doi: 10.1016/S1470-2045(12)70041-4. Epub 2012 Feb 24.
- Swann R, Lyratzopoulos G, Rubin G, Pickworth E, McPhail S. The frequency, nature and impact of GP-assessed avoidable delays in a population-based cohort of cancer patients. Cancer Epidemiol. 2020 Feb;64:101617. doi: 10.1016/j.canep.2019.101617. Epub 2019 Dec 3.
- Landgren O, Kyle RA, Pfeiffer RM, Katzmann JA, Caporaso NE, Hayes RB, Dispenzieri A, Kumar S, Clark RJ, Baris D, Hoover R, Rajkumar SV. Monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) consistently precedes multiple myeloma: a prospective study. Blood. 2009 May 28;113(22):5412-7. doi: 10.1182/blood-2008-12-194241. Epub 2009 Jan 29.
- Kyle RA, Durie BG, Rajkumar SV, Landgren O, Blade J, Merlini G, Kroger N, Einsele H, Vesole DH, Dimopoulos M, San Miguel J, Avet-Loiseau H, Hajek R, Chen WM, Anderson KC, Ludwig H, Sonneveld P, Pavlovsky S, Palumbo A, Richardson PG, Barlogie B, Greipp P, Vescio R, Turesson I, Westin J, Boccadoro M; International Myeloma Working Group. Monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) and smoldering (asymptomatic) multiple myeloma: IMWG consensus perspectives risk factors for progression and guidelines for monitoring and management. Leukemia. 2010 Jun;24(6):1121-7. doi: 10.1038/leu.2010.60. Epub 2010 Apr 22.
- Kyle RA, Therneau TM, Rajkumar SV, Larson DR, Plevak MF, Offord JR, Dispenzieri A, Katzmann JA, Melton LJ 3rd. Prevalence of monoclonal gammopathy of undetermined significance. N Engl J Med. 2006 Mar 30;354(13):1362-9. doi: 10.1056/NEJMoa054494.
- Kaufmann H, Ackermann J, Odelga V, Sagaster V, Nosslinger T, Pfeilstocker M, Keck A, Ludwig H, Gisslinger H, Drach J. Cytogenetic patterns in multiple myeloma after a phase of preceding MGUS. Eur J Clin Invest. 2008 Jan;38(1):53-60. doi: 10.1111/j.1365-2362.2007.01903.x.
- Kyle RA, Gertz MA, Witzig TE, Lust JA, Lacy MQ, Dispenzieri A, Fonseca R, Rajkumar SV, Offord JR, Larson DR, Plevak ME, Therneau TM, Greipp PR. Review of 1027 patients with newly diagnosed multiple myeloma. Mayo Clin Proc. 2003 Jan;78(1):21-33. doi: 10.4065/78.1.21.
- Dispenzieri A, Larson DR, Rajkumar SV, Kyle RA, Kumar SK, Kourelis T, Arendt B, Willrcih M, Dasari S, Murray D. N-glycosylation of monoclonal light chains on routine MASS-FIX testing is a risk factor for MGUS progression. Leukemia. 2020 Oct;34(10):2749-2753. doi: 10.1038/s41375-020-0940-8. Epub 2020 Jun 27.
- Koshiaris C, Van den Bruel A, Oke JL, Nicholson BD, Shephard E, Braddick M, Hamilton W. Early detection of multiple myeloma in primary care using blood tests: a case-control study in primary care. Br J Gen Pract. 2018 Sep;68(674):e586-e593. doi: 10.3399/bjgp18X698357. Epub 2018 Aug 13.
- Rajkumar SV. The screening imperative for multiple myeloma. Nature. 2020 Nov;587(7835):S63. doi: 10.1038/d41586-020-03227-y. No abstract available.
- Puchades-Carrasco L, Lecumberri R, Martinez-Lopez J, Lahuerta JJ, Mateos MV, Prosper F, San-Miguel JF, Pineda-Lucena A. Multiple myeloma patients have a specific serum metabolomic profile that changes after achieving complete remission. Clin Cancer Res. 2013 Sep 1;19(17):4770-9. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-12-2917. Epub 2013 Jul 19.
- Jones DR, Wu Z, Chauhan D, Anderson KC, Peng J. A nano ultra-performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry approach for global metabolomic profiling and case study on drug-resistant multiple myeloma. Anal Chem. 2014 Apr 1;86(7):3667-75. doi: 10.1021/ac500476a. Epub 2014 Mar 20.
- Breitkopf SB, Yuan M, Helenius KP, Lyssiotis CA, Asara JM. Triomics Analysis of Imatinib-Treated Myeloma Cells Connects Kinase Inhibition to RNA Processing and Decreased Lipid Biosynthesis. Anal Chem. 2015 Nov 3;87(21):10995-1006. doi: 10.1021/acs.analchem.5b03040. Epub 2015 Oct 12.
- Du H, Wang L, Liu B, Wang J, Su H, Zhang T, Huang Z. Analysis of the Metabolic Characteristics of Serum Samples in Patients With Multiple Myeloma. Front Pharmacol. 2018 Aug 22;9:884. doi: 10.3389/fphar.2018.00884. eCollection 2018.
- Lodi A, Tiziani S, Khanim FL, Gunther UL, Viant MR, Morgan GJ, Bunce CM, Drayson MT. Proton NMR-based metabolite analyses of archived serial paired serum and urine samples from myeloma patients at different stages of disease activity identifies acetylcarnitine as a novel marker of active disease. PLoS One. 2013;8(2):e56422. doi: 10.1371/journal.pone.0056422. Epub 2013 Feb 19.
- Gonsalves WI, Ramakrishnan V, Hitosugi T, Ghosh T, Jevremovic D, Dutta T, Sakrikar D, Petterson XM, Wellik L, Kumar SK, Nair KS. Glutamine-derived 2-hydroxyglutarate is associated with disease progression in plasma cell malignancies. JCI Insight. 2018 Jan 11;3(1):e94543. doi: 10.1172/jci.insight.94543. eCollection 2018 Jan 11.
- Dona AC, Jimenez B, Schafer H, Humpfer E, Spraul M, Lewis MR, Pearce JT, Holmes E, Lindon JC, Nicholson JK. Precision high-throughput proton NMR spectroscopy of human urine, serum, and plasma for large-scale metabolic phenotyping. Anal Chem. 2014 Oct 7;86(19):9887-94. doi: 10.1021/ac5025039. Epub 2014 Sep 16.
- Dunn WB, Broadhurst D, Begley P, Zelena E, Francis-McIntyre S, Anderson N, Brown M, Knowles JD, Halsall A, Haselden JN, Nicholls AW, Wilson ID, Kell DB, Goodacre R; Human Serum Metabolome (HUSERMET) Consortium. Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nat Protoc. 2011 Jun 30;6(7):1060-83. doi: 10.1038/nprot.2011.335.
- Broderick P, Chubb D, Johnson DC, Weinhold N, Forsti A, Lloyd A, Olver B, Ma Y, Dobbins SE, Walker BA, Davies FE, Gregory WA, Childs JA, Ross FM, Jackson GH, Neben K, Jauch A, Hoffmann P, Muhleisen TW, Nothen MM, Moebus S, Tomlinson IP, Goldschmidt H, Hemminki K, Morgan GJ, Houlston RS. Common variation at 3p22.1 and 7p15.3 influences multiple myeloma risk. Nat Genet. 2011 Nov 27;44(1):58-61. doi: 10.1038/ng.993.
- Weinhold N, Johnson DC, Chubb D, Chen B, Forsti A, Hosking FJ, Broderick P, Ma YP, Dobbins SE, Hose D, Walker BA, Davies FE, Kaiser MF, Li NL, Gregory WA, Jackson GH, Witzens-Harig M, Neben K, Hoffmann P, Nothen MM, Muhleisen TW, Eisele L, Ross FM, Jauch A, Goldschmidt H, Houlston RS, Morgan GJ, Hemminki K. The CCND1 c.870G>A polymorphism is a risk factor for t(11;14)(q13;q32) multiple myeloma. Nat Genet. 2013 May;45(5):522-525. doi: 10.1038/ng.2583. Epub 2013 Mar 17.
- Chubb D, Weinhold N, Broderick P, Chen B, Johnson DC, Forsti A, Vijayakrishnan J, Migliorini G, Dobbins SE, Holroyd A, Hose D, Walker BA, Davies FE, Gregory WA, Jackson GH, Irving JA, Pratt G, Fegan C, Fenton JA, Neben K, Hoffmann P, Nothen MM, Muhleisen TW, Eisele L, Ross FM, Straka C, Einsele H, Langer C, Dorner E, Allan JM, Jauch A, Morgan GJ, Hemminki K, Houlston RS, Goldschmidt H. Common variation at 3q26.2, 6p21.33, 17p11.2 and 22q13.1 influences multiple myeloma risk. Nat Genet. 2013 Oct;45(10):1221-1225. doi: 10.1038/ng.2733. Epub 2013 Aug 18.
- Weinhold N, Johnson DC, Rawstron AC, Forsti A, Doughty C, Vijayakrishnan J, Broderick P, Dahir NB, Begum DB, Hosking FJ, Yong K, Walker BA, Hoffmann P, Muhleisen TW, Langer C, Dorner E, Jockel KH, Eisele L, Nothen MM, Hose D, Davies FE, Goldschmidt H, Morgan GJ, Hemminki K, Houlston RS. Inherited genetic susceptibility to monoclonal gammopathy of unknown significance. Blood. 2014 Apr 17;123(16):2513-7; quiz 2593. doi: 10.1182/blood-2013-10-532283. Epub 2014 Jan 21.
- Mitchell JS, Li N, Weinhold N, Forsti A, Ali M, van Duin M, Thorleifsson G, Johnson DC, Chen B, Halvarsson BM, Gudbjartsson DF, Kuiper R, Stephens OW, Bertsch U, Broderick P, Campo C, Einsele H, Gregory WA, Gullberg U, Henrion M, Hillengass J, Hoffmann P, Jackson GH, Johnsson E, Joud M, Kristinsson SY, Lenhoff S, Lenive O, Mellqvist UH, Migliorini G, Nahi H, Nelander S, Nickel J, Nothen MM, Rafnar T, Ross FM, da Silva Filho MI, Swaminathan B, Thomsen H, Turesson I, Vangsted A, Vogel U, Waage A, Walker BA, Wihlborg AK, Broyl A, Davies FE, Thorsteinsdottir U, Langer C, Hansson M, Kaiser M, Sonneveld P, Stefansson K, Morgan GJ, Goldschmidt H, Hemminki K, Nilsson B, Houlston RS. Genome-wide association study identifies multiple susceptibility loci for multiple myeloma. Nat Commun. 2016 Jul 1;7:12050. doi: 10.1038/ncomms12050.
- Li N, Johnson DC, Weinhold N, Studd JB, Orlando G, Mirabella F, Mitchell JS, Meissner T, Kaiser M, Goldschmidt H, Hemminki K, Morgan GJ, Houlston RS. Multiple myeloma risk variant at 7p15.3 creates an IRF4-binding site and interferes with CDCA7L expression. Nat Commun. 2016 Nov 24;7:13656. doi: 10.1038/ncomms13656.
- Alameda D, Goicoechea I, Vicari M, Arriazu E, Nevone A, Rodriguez S, Lasa M, Puig N, Cedena MT, Alignani D, Garate S, Lara-Astiaso D, Vilas-Zornoza A, Sarvide S, Ocio EM, Lecumberri R, Garcia de Coca A, Labrador J, Gonzalez ME, Palomera L, Gironella M, Cabanas V, Casanova M, Oriol A, Krsnik I, Perez-Montana A, de la Rubia J, de la Puerta JE, de Arriba F, Fazio VM, Martinez-Lopez J, Lahuerta JJ, Mateos MV, Odero MD, Prosper F, Weiner A, Amit I, Nuvolone M, San Miguel JF, Paiva B. Tumor cells in light-chain amyloidosis and myeloma show distinct transcriptional rewiring of normal plasma cell development. Blood. 2021 Oct 28;138(17):1583-1589. doi: 10.1182/blood.2020009754.
- Piot JM, Royer M, Schmidt-Tanguy A, Hoppe E, Gardembas M, Bourree T, Hunault M, Francois S, Boyer F, Ifrah N, Renier G, Chevailler A, Audran M, Chappard D, Libouban H, Mabilleau G, Legrand E, Bouvard B. Factors associated with an increased risk of vertebral fracture in monoclonal gammopathies of undetermined significance. Blood Cancer J. 2015 Aug 28;5(8):e345. doi: 10.1038/bcj.2015.71.
- Went M, Sud A, Forsti A, Halvarsson BM, Weinhold N, Kimber S, van Duin M, Thorleifsson G, Holroyd A, Johnson DC, Li N, Orlando G, Law PJ, Ali M, Chen B, Mitchell JS, Gudbjartsson DF, Kuiper R, Stephens OW, Bertsch U, Broderick P, Campo C, Bandapalli OR, Einsele H, Gregory WA, Gullberg U, Hillengass J, Hoffmann P, Jackson GH, Jockel KH, Johnsson E, Kristinsson SY, Mellqvist UH, Nahi H, Easton D, Pharoah P, Dunning A, Peto J, Canzian F, Swerdlow A, Eeles RA, Kote-Jarai Z, Muir K, Pashayan N, Nickel J, Nothen MM, Rafnar T, Ross FM, da Silva Filho MI, Thomsen H, Turesson I, Vangsted A, Andersen NF, Waage A, Walker BA, Wihlborg AK, Broyl A, Davies FE, Thorsteinsdottir U, Langer C, Hansson M, Goldschmidt H, Kaiser M, Sonneveld P, Stefansson K, Morgan GJ, Hemminki K, Nilsson B, Houlston RS; PRACTICAL consortium. Identification of multiple risk loci and regulatory mechanisms influencing susceptibility to multiple myeloma. Nat Commun. 2018 Sep 13;9(1):3707. doi: 10.1038/s41467-018-04989-w.
Przydatne linki
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 (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- PID15967
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
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 .
Badania kliniczne na MGUS
-
Mayo ClinicRejestracja na zaproszenieGammopatia monoklonalna o nieokreślonym znaczeniu (MGUS) | Nie-IgM monoklonalna gammopatia o nieokreślonym znaczeniuStany Zjednoczone
-
Dartmouth-Hitchcock Medical CenterCelgene CorporationZakończonyNeuropatia | Niezłośliwa gammopatia monoklonalna o nieokreślonym znaczeniu (MGUS)Stany Zjednoczone
-
Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo di PaviaRekrutacyjnySzpiczak mnogi | AL Amyloidoza | MGUS | Gammopatie monoklonalneWłochy
-
Zhujiang HospitalRekrutacyjnyInfekcje | Szpiczak mnogi | Mikrobiota jelitowa | MGUS | Białko MChiny
-
Abramson Cancer Center of the University of PennsylvaniaZakończonya Rozpoznanie MGUS lub SMM według kryteriów IMWGStany Zjednoczone
-
Azienda USL Reggio Emilia - IRCCSEuropean Union; Ministero della Salute, ItalyRekrutacyjnySzpiczak mnogi (MM) | Gammopatia monoklonalna o nieokreślonym znaczeniu (MGUS) | Tlący się szpiczak mnogi (SMM)Włochy
-
University College, LondonCancer Research UKRekrutacyjnySzpiczak mnogi | MGUS | Tlący się szpiczakZjednoczone Królestwo
-
Regeneron PharmaceuticalsRekrutacyjnyGammopatia monoklonalna o nieokreślonym znaczeniu (MGUS) | Tlący się szpiczak mnogi (SMM)Stany Zjednoczone, Hiszpania, Irlandia, Włochy, Polska, Belgia, Francja
-
National Cancer Institute (NCI)ZakończonyBiałaczka | Szpiczak mnogi | MGUS | Limfocytoza monoklonalnych komórek BStany Zjednoczone
-
Shayna Sarosiek, MDAstraZenecaAktywny, nie rekrutującyMakroglobulinemia Waldenstroma | Neuropatia; Obwodowa | IgM MGUSStany Zjednoczone