- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05543304
Przewidywanie odpowiedzi na terapie systemowe raka wątrobowokomórkowego (HCC)
9 lutego 2023 zaktualizowane przez: Gang Chen, MD, First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
Przewidywanie odpowiedzi na terapie ogólnoustrojowe raka wątrobowokomórkowego (HCC) na podstawie zmiennych klinicznych i danych radiomicznych za pomocą metod uczenia maszynowego
Jako najczęstszy typ pierwotnego raka wątroby, rak wątrobowokomórkowy (HCC) stał się dużym wyzwaniem na całym świecie.
Większość pacjentów nie jest dostępna do resekcji leczniczej przy pierwszej diagnozie.
Istnieje wiele opcji leczenia zaawansowanego HCC.
Jednak ze względu na heterogenność HCC ogólny wskaźnik odpowiedzi (ORR) nie jest wysoki w przypadku terapii systemowych.
Dlatego też właściwy dobór pacjentów, którzy kwalifikują się do indywidualnej terapii systemowej, jest ważny dla podejmowania decyzji klinicznych.
Przegląd badań
Status
Rejestracja na zaproszenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Mimo znacznych osiągnięć w diagnostyce i leczeniu rokowanie w raku wątrobowokomórkowym (HCC) jest nadal niezadowalające.
Resekcja wątroby pozostaje głównym sposobem leczenia HCC, ale większość pacjentów w chwili pierwszego rozpoznania jest w zaawansowanym stadium, co prowadzi do braku możliwości leczenia.
Istnieje wiele opcji leczenia zaawansowanego HCC, takich jak chemoembolizacja przeztętnicza (TACE), chemioterapia wlewowa do tętnicy wątrobowej (HAIC), terapia celowana (sorafenib i lenwatynib), immunoterapia i łączenie różnych terapii.
Jednak ze względu na heterogenność HCC różni pacjenci reagują w różny sposób na terapie systemowe.
Ogólny wskaźnik odpowiedzi (ORR) nie jest zadowalający i większość pacjentów nie może odnieść korzyści z terapii systemowych.
Istnieje pilna potrzeba zidentyfikowania pacjentów, u których istnieje prawdopodobieństwo pozytywnej odpowiedzi na terapie systemowe na początku przed leczeniem.
Dlatego chcemy gromadzić informacje kliniczne pacjentów z zaawansowanym HCC leczonych terapiami systemowymi, w tym dane demograficzne, indeks laboratoryjny, cechy histologiczne, dane radiomiczne.
Pacjentów obserwuje się w odstępie 1 miesiąca po leczeniu i rejestruje się ORR, całkowite przeżycie (OS), przeżycie wolne od progresji choroby (PFS).
Następnie ocenia się odpowiedź na leczenie i bada związek między danymi klinicznymi a skutecznością terapii systemowych metodami uczenia maszynowego.
Następnie opracowywane są modele oparte na cechach klinicznych lub cechach radiomicznych w celu przewidywania odpowiedzi na różne terapie systemowe.
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Oczekiwany)
200
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Zhejiang
-
Wenzhou, Zhejiang, Chiny, 325000
- Gang Chen
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
18 lat do 80 lat (DOROSŁY, STARSZY_DOROŚLI)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Pacjenci z nieoperacyjnym HCC, którzy otrzymywali terapie systemowe.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- z klinicznie lub patologicznie rozpoznanym HCC
- Stan sprawności Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG-PS) 0-2
- Wynik Child-Pugh ≤7
- pełne informacje kliniczne i kontrolne
- dająca się ocenić skuteczność po leczeniu
- wiek od 18 do 80 lat
Kryteria wyłączenia:
- z innymi nowotworami
- Stan sprawności Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG-PS) >2
- Wynik Child-Pugh > 7
- niekompletne dane kliniczne
- stracił nadążanie
- nieoceniona skuteczność po leczeniu
- wiek <18 lat lub >80 lat
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kohorta
- Perspektywy czasowe: Spodziewany
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
pacjentów z odpowiedzią na leczenie systemowe
Pacjenci wykazywali całkowitą odpowiedź (CR) i częściową odpowiedź (PR) po leczeniu.
Dane kliniczne i dane radiomiczne gromadzone są za pośrednictwem systemu elektronicznej dokumentacji medycznej.
|
Wszyscy chorzy z zaawansowanym HCC poddawani są ocenie obrazowej przed i po leczeniu systemowym w celu oceny rozwoju choroby.
|
|
pacjentów bez odpowiedzi na leczenie systemowe
Pacjenci wykazywali postępującą chorobę (PD) i stabilną chorobę (SD) po leczeniu.
Dane kliniczne i dane radiomiczne gromadzone są za pośrednictwem systemu elektronicznej dokumentacji medycznej.
|
Wszyscy chorzy z zaawansowanym HCC poddawani są ocenie obrazowej przed i po leczeniu systemowym w celu oceny rozwoju choroby.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wskaźnik obiektywnych odpowiedzi
Ramy czasowe: 3 miesiące
|
Odpowiedź guza ocenia się zgodnie ze zmodyfikowanymi kryteriami oceny odpowiedzi w guzach litych (mRECIST).
|
3 miesiące
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Ogólne przetrwanie
Ramy czasowe: 1 rok
|
Całkowite przeżycie zdefiniowano jako czas od leczenia do śmierci z jakiejkolwiek przyczyny.
|
1 rok
|
|
Przeżycie bez progresji
Ramy czasowe: 1 rok
|
Przeżycie wolne od progresji zdefiniowano jako czas od leczenia do pierwszej progresji lub zgonu.
|
1 rok
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Villanueva A. Hepatocellular Carcinoma. N Engl J Med. 2019 Apr 11;380(15):1450-1462. doi: 10.1056/NEJMra1713263. No abstract available.
- Llovet JM, Castet F, Heikenwalder M, Maini MK, Mazzaferro V, Pinato DJ, Pikarsky E, Zhu AX, Finn RS. Immunotherapies for hepatocellular carcinoma. Nat Rev Clin Oncol. 2022 Mar;19(3):151-172. doi: 10.1038/s41571-021-00573-2. Epub 2021 Nov 11.
- Chen B, Garmire L, Calvisi DF, Chua MS, Kelley RK, Chen X. Harnessing big 'omics' data and AI for drug discovery in hepatocellular carcinoma. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2020 Apr;17(4):238-251. doi: 10.1038/s41575-019-0240-9. Epub 2020 Jan 3. Erratum In: Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2020 Mar 11;:
- Chen M, Cao J, Hu J, Topatana W, Li S, Juengpanich S, Lin J, Tong C, Shen J, Zhang B, Wu J, Pocha C, Kudo M, Amedei A, Trevisani F, Sung PS, Zaydfudim VM, Kanda T, Cai X. Clinical-Radiomic Analysis for Pretreatment Prediction of Objective Response to First Transarterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma. Liver Cancer. 2021 Feb;10(1):38-51. doi: 10.1159/000512028. Epub 2021 Jan 7.
- Bruix J, Chan SL, Galle PR, Rimassa L, Sangro B. Systemic treatment of hepatocellular carcinoma: An EASL position paper. J Hepatol. 2021 Oct;75(4):960-974. doi: 10.1016/j.jhep.2021.07.004. Epub 2021 Jul 10.
- Spann A, Yasodhara A, Kang J, Watt K, Wang B, Goldenberg A, Bhat M. Applying Machine Learning in Liver Disease and Transplantation: A Comprehensive Review. Hepatology. 2020 Mar;71(3):1093-1105. doi: 10.1002/hep.31103. Epub 2020 Mar 6.
- Lee IC, Huang JY, Chen TC, Yen CH, Chiu NC, Hwang HE, Huang JG, Liu CA, Chau GY, Lee RC, Hung YP, Chao Y, Ho SY, Huang YH. Evolutionary Learning-Derived Clinical-Radiomic Models for Predicting Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma after Resection. Liver Cancer. 2021 Sep 20;10(6):572-582. doi: 10.1159/000518728. eCollection 2021 Nov.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (RZECZYWISTY)
1 grudnia 2018
Zakończenie podstawowe (OCZEKIWANY)
1 grudnia 2023
Ukończenie studiów (OCZEKIWANY)
1 grudnia 2024
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
14 września 2022
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
14 września 2022
Pierwszy wysłany (RZECZYWISTY)
16 września 2022
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (RZECZYWISTY)
13 lutego 2023
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
9 lutego 2023
Ostatnia weryfikacja
1 lutego 2023
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- efficacy of systemic therapies
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
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 .