- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT05833802
Расчетное прогнозирование ответа на лекарство на основе данных Omics
Сопутствующее испытание in Silico: расчет реакции на лекарство для больных раком в клинических испытаниях (PRincipal-001)
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Сопутствующее испытание in silico было запланировано для непосредственного сравнения с реальным клиническим исследованием зарегистрированных новых противоопухолевых препаратов, чтобы проверить соответствие между результатами прогнозирования эффективности виртуальных клинических исследований и результатами традиционных клинических испытаний.
Субъекты одновременно участвовали в клинических испытаниях в реальном мире и в виртуальных клинических испытаниях, созданных с помощью компьютерного моделирования и технологий искусственного интеллекта. Результаты традиционных клинических испытаний сравнивались с результатами виртуальных клинических испытаний для расчета согласованности виртуальных клинических испытаний.
Путем прогнозирования популяции с последовательной эффективностью, привязки популяции, отвечающей на новые лекарства, использования инновационной технологии вычислительной медицины, определения омических характеристик популяции, отвечающей на ответ, и использования этого в качестве отправной точки для определения целевой популяции клинических испытаний, поэтому для определения новых условий скрининга, разработки новых клинических испытаний, точного сопоставления эффективной популяции и революционного изменения эффективности клинических испытаний, тем самым сокращая процесс и стоимость разработки клинических испытаний.
Тип исследования
Регистрация (Ожидаемый)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Китай, 100142
- Shuhua Zhao
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- клиническая диагностика тройного негативного рака молочной железы
- Субъекты согласились участвовать в традиционном клиническом исследовании и подписали информированное согласие.
- Субъекты согласились участвовать в виртуальном исследовании и подписали информированное согласие.
Критерий исключения:
- Субъекты не соответствуют критериям включения традиционных клинических испытаний.
- Субъекты страдали от других раковых заболеваний
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
виртуальная когорта
виртуальная когорта, которая участвует в клиническом испытании силикона (ISCT) и будет лечиться виртуальным противораковым препаратом.
|
виртуальный противораковый препарат был создан с помощью компьютерного моделирования и технологии искусственного интеллекта.
Другие имена:
|
|
настоящая когорта
реальная когорта, которая запишется в реальное учебное заведение и будет лечиться противораковым препаратом.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
последовательность
Временное ограничение: 8 недель после первого введения препарата испытуемым
|
Сравнить согласованность ответа опухоли между двумя когортами.
Ответ опухоли для пациентов в традиционной когорте клинических испытаний будет оцениваться в соответствии с новыми критериями оценки ответа при солидных опухолях версии 1.1.
Реакция опухоли для виртуальных пациентов в виртуальном исследовании будет прогнозироваться обученной моделью. Модель прогнозирования эффективности будет обучена с использованием 4-5 пациентов, оцениваемых по реакции опухоли в соответствии с Новыми критериями оценки ответа при солидных опухолях v1.1, включая не менее 2 пациентов. с полным ответом или частичным ответом.
Обучение этой модели основано на алгоритме оценки повреждений геномных мутаций (EBioMedicine. 2021 Jul;69:103446)с вводом геномных данных пациентов.
|
8 недель после первого введения препарата испытуемым
|
Соавторы и исследователи
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Min Jiang, Peking University Cancer Hospital & Institute
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Olivier M, Asmis R, Hawkins GA, Howard TD, Cox LA. The Need for Multi-Omics Biomarker Signatures in Precision Medicine. Int J Mol Sci. 2019 Sep 26;20(19):4781. doi: 10.3390/ijms20194781.
- Yang M, Fan Y, Wu ZY, Gu J, Feng Z, Zhang Q, Han S, Zhang Z, Li X, Hsueh YC, Ni Y, Li X, Li J, Hu M, Li W, Gao H, Yang C, Zhang C, Zhang L, Zhu T, Cheng M, Ji F, Xu J, Cui H, Tan G, Zhang MQ, Liang C, Liu Z, Song YQ, Niu G, Wang K. DAGM: A novel modelling framework to assess the risk of HER2-negative breast cancer based on germline rare coding mutations. EBioMedicine. 2021 Jul;69:103446. doi: 10.1016/j.ebiom.2021.103446. Epub 2021 Jun 19.
- DiMasi JA, Grabowski HG, Hansen RW. Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R&D costs. J Health Econ. 2016 May;47:20-33. doi: 10.1016/j.jhealeco.2016.01.012. Epub 2016 Feb 12.
Полезные ссылки
- The latest global cancer burden data for 2020
- Annual progress report on clinical trials of new drug registration in China ( 2021 )
- At the end of 2021, Center for Drug Evaluation of National Medical Products Administration issued the Guideline: Guiding principles for clinical research and development of anti-tumor drugs '
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Ожидаемый)
Завершение исследования (Ожидаемый)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 2022YJZ109
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .