Исследование CCANED-CIPHER: раннее выявление рака и мониторинг ответа на лечение с использованием транскриптомного профилирования тромбоцитов и иммунных клеток на основе искусственного интеллекта (CCANED-CIPHER)
Обзор исследования
Статус
Условия
Подробное описание
Подробное описание Исследование CCANED-CIPHER направлено на революцию в диагностике рака и мониторинге лечения путем разработки и оценки инструмента раннего обнаружения рака на основе искусственного интеллекта, который профилирует биомаркеры РНК из тромбоцитов и иммунных клеток в образцах крови. Этот неинвазивный подход использует методы жидкой биопсии для улучшения раннего выявления рака и дает представление о терапевтических ответах.
Фаза 1 (CCANED): Раннее выявление рака
Цель:
Определить специфические биомаркеры РНК, полученные из тромбоцитов, которые могут отличать людей с распространенным раком от здоровых людей, используя транскриптомный анализ на основе искусственного интеллекта.
Методология:
Набор участников: зарегистрируйте 3500 пациентов с подтвержденными диагнозами различных распространенных видов рака и 1500 контрольных групп без рака, соответствующих возрасту и полу.
Сбор образцов: на исходном уровне возьмите один образец крови от каждого участника.
Лабораторный анализ:
Выделение тромбоцитов: извлеките тромбоциты из образцов крови. Секвенирование РНК: выполните транскриптомное профилирование для выявления закономерностей экспрессии РНК.
Анализ данных:
Интеграция искусственного интеллекта: используйте алгоритмы машинного обучения для анализа данных РНК и выявления биомаркеров, указывающих на наличие рака.
Статистическая оценка: Оцените чувствительность и специфичность диагностического инструмента, а также его способность различать типы рака.
Ожидаемые результаты:
Идентификация надежных РНК-биомаркеров для раннего выявления рака. Проверка точности и осуществимости диагностического инструмента на основе искусственного интеллекта в клинических условиях.
Фаза 2 (CIPHER): Мониторинг терапевтического ответа
Цель:
Оценить, как биомаркеры РНК иммунных клеток и тромбоцитов коррелируют с терапевтическим ответом, что позволит получить представление об эффективности лечения и потенциальном рецидиве.
Методология:
Набор участников: наберите 1000 онкологических больных с диагнозом ГЦК или НМРЛ на стадиях от I до IV.
Образец коллекции:
Исходный уровень: Соберите образцы крови до начала терапии. Последующее наблюдение: Дополнительные образцы через 6 недель и 6 месяцев после начала терапии.
Лабораторный анализ:
Выделение иммунных клеток и тромбоцитов: извлеките эти компоненты из образцов крови.
Транскриптомное профилирование: анализируйте изменения экспрессии РНК с течением времени.
Анализ данных:
Корреляционные исследования: оценить связь между биомаркерами РНК и ответами на клиническое лечение.
Прогнозное моделирование: разрабатывайте модели, объединяющие профили РНК тромбоцитов и иммунных клеток для прогнозирования результатов.
Ожидаемые результаты:
Идентификация биомаркеров, которые коррелируют с ответом на лечение и выживаемостью без прогрессирования.
Разработка прогностических моделей рецидивов и лекарственной устойчивости.
Значение исследования
Исследование CCANED-CIPHER направлено на удовлетворение важнейших потребностей онкологии, предоставляя:
Неинвазивная диагностика: анализ крови, который снижает необходимость в инвазивной биопсии тканей.
Раннее выявление: возможность выявления рака на более ранней, более поддающейся лечению стадии.
Персонализированная медицина: индивидуальные стратегии лечения, основанные на индивидуальных профилях биомаркеров.
Улучшенный мониторинг: расширенные возможности мониторинга эффективности лечения и соответствующей корректировки терапии.
Прогнозная аналитика: раннее выявление рецидивов или лекарственной устойчивости, позволяющее оперативно проводить клинические вмешательства.
Ожидаемое воздействие и будущие применения Путем интеграции передовых технологий искусственного интеллекта с инновационными методами жидкой биопсии исследование CCANED-CIPHER направлено на значительное улучшение выявления рака и улучшение результатов лечения пациентов. Идентификация специфических РНК-биомаркеров тромбоцитов и иммунных клеток может изменить нынешнюю практику онкологии, предложив более эффективный, точный и удобный для пациентов подход к лечению рака.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Javier Toledo, Medical Degree
- Номер телефона: +44 (0)1223 496000
- Электронная почта: research@dysplasiadx.com
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Osagie Izuogu, PhD
- Номер телефона: +44 (0)1223 496000
- Электронная почта: info@dysplasiadx.com
Места учебы
-
-
-
Rosario, Аргентина
- Активный, не рекрутирующий
- Various Cancer Centres
-
-
-
-
-
Lagos, Нигерия
- Рекрутинг
- NSIA- Lagos University Teaching Hospital Cancer Centre
-
Контакт:
- Adewumi Alabi, Oncology
- Номер телефона: +2348052843206
- Электронная почта: aalabi@nlcc.ng
-
Контакт:
- Solomon Rotimi, Ph.D
- Электронная почта: solomon@dysplasiadx.com
-
-
-
-
-
Cambridge, Соединенное Королевство, CB22 3AT
- Запись по приглашению
- Babraham Research Institute
-
London, Соединенное Королевство, W1W 7LT
- Рекрутинг
- Dysplasia Diagnostics Limited
-
Контакт:
- Chief Medical Officer, Medical
- Номер телефона: +447494946013
- Электронная почта: research@dysplasiadx.com
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
В исследовании CCANED-CIPHER будет участвовать разнообразное, географически разбросанное население, чтобы обеспечить обобщаемость и надежность его результатов. Исследование разделено на два этапа, в которых задействовано до 10 медицинских центров по всему миру в Великобритании (Великобритании), Европе, Америке и Азии.
Фаза 1 (CCANED):
Участники: 5000 взрослых в возрасте 40 лет и старше.
- Больные раком: 3500 человек с подтвержденным диагнозом распространенных видов рака.
- Здоровый контроль: 1500 человек соответствующего возраста, не страдающих раком.
Стратегия набора персонала: Участники будут идентифицированы и зачислены через участвующие медицинские центры, обеспечивая репрезентативную выборку в разных географических точках.
Фаза 2 (ШИФР):
Участники: 1000 взрослых в возрасте 40 лет и старше с диагнозом ГЦК или НМРЛ на стадиях от I до IV.
Стратегия набора персонала: Больные раком будут набираться из участвующих онкологических центров, обеспечивая широкое представление стадий заболевания и методов лечения.
Описание
Фаза 1 (CCANED)
Критерии включения:
- Возраст: взрослые от 40 лет и старше.
- Подтвержденный диагноз одного из следующих распространенных видов рака: немелкоклеточный рак легких (НМРЛ), мультиформная глиобластома (ГБМ), колоректальный рак, гепатоцеллюлярная карцинома (ГЦК), рак молочной железы, рак простаты, рак яичников, рак поджелудочной железы.
Критерии исключения:
- На данный момент беременна.
- Наличие каких-либо активных инфекционных заболеваний.
- Использование антикоагулянтов или антиагрегантов в течение последних 2 недель.
- Любые медицинские или психологические состояния, которые могут повлиять на способность участника соблюдать процедуры исследования.
Фаза 2 (ШИФР)
Критерии включения:
- Взрослые в возрасте 40 лет и старше.
- Подтвержденный диагноз: гепатоцеллюлярная карцинома (ГЦК), немелкоклеточный рак легких (НМРЛ).
- Готовность сдавать образцы крови через определенные промежутки времени (исходный уровень, через 6 недель и 6 месяцев после начала терапии).
Критерии исключения:
- Наличие другого злокачественного новообразования, за исключением случаев, когда оно находится в стадии ремиссии в течение как минимум 5 лет.
- Серьезные неконтролируемые сопутствующие заболевания, которые могут помешать участию в исследовании или его результатам.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Больные раком (фаза 1)
В это отделение войдут 3500 человек с подтвержденным диагнозом распространенных видов рака, таких как немелкоклеточный рак легких (НМРЛ), мультиформная глиобластома (ГБМ), колоректальный рак, гепатоцеллюлярная карцинома (ГЦК), рак молочной железы, рак предстательной железы, рак яичников и поджелудочной железы. Рак.
|
Процедура: В начале исследования участники пройдут однократный забор крови. Образец анализа: Выделение тромбоцитов: Тромбоциты будут извлечены из собранных образцов крови. Анализ РНК: РНК из изолированных тромбоцитов будет извлечена и проанализирована с использованием транскриптомного профилирования на основе искусственного интеллекта для выявления биомаркеров, связанных с раком. |
|
Здоровые люди
В эту группу войдут 1500 человек соответствующего возраста и пола, не страдающих раком, которые будут служить в качестве контрольной группы.
|
Процедура: В начале исследования участники пройдут однократный забор крови. Образец анализа: Выделение тромбоцитов: Тромбоциты будут извлечены из собранных образцов крови. Анализ РНК: РНК из изолированных тромбоцитов будет извлечена и проанализирована с использованием транскриптомного профилирования на основе искусственного интеллекта для выявления биомаркеров, связанных с раком. |
|
Больные раком, проходящие лечение
В эту группу войдут 1000 пациентов с диагнозом гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК) или немелкоклеточного рака легких (НМРЛ) на стадиях от I до IV, которые собираются начать стандартную терапию рака.
|
Процедура: В начале исследования участники пройдут однократный забор крови. Образец анализа: Выделение тромбоцитов: Тромбоциты будут извлечены из собранных образцов крови. Анализ РНК: РНК из изолированных тромбоцитов будет извлечена и проанализирована с использованием транскриптомного профилирования на основе искусственного интеллекта для выявления биомаркеров, связанных с раком. Процедуры: Сбор образцов крови: участникам будут взяты образцы крови в три момента времени: Исходный уровень: до начала терапии. Через 6 недель после начала терапии: для мониторинга раннего ответа на лечение. Через 6 месяцев после начала терапии: для оценки долгосрочных терапевтических результатов. Образец анализа: Выделение тромбоцитов и иммунных клеток: Тромбоциты: извлекаются из каждого образца крови для продолжения мониторинга профилей РНК. Иммунные клетки: выделяют из образцов крови для анализа иммунного ответа на терапию. Анализ РНК: РНК тромбоцитов: анализируется для наблюдения за изменениями транскриптомных профилей с течением времени с использованием инструментов на основе искусственного интеллекта. РНК иммунных клеток: исследуется для оценки транскриптомных изменений, связанных с терапевтическим ответом. Корреляция данных: Оценка терапевтического ответа: профили РНК тромбоцитов и иммунных клеток будут коррелировать с клиническими результатами для выявления биомаркеров, прогнозирующих эффективность лечения, выживаемость без прогрессирования, рецидив и лекарственную устойчивость. |
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Идентификация биомаркеров РНК тромбоцитов, отличающих онкологических больных от контрольной группы
Временное ограничение: Базовый уровень (один момент времени)
|
Используйте транскриптомный анализ РНК тромбоцитов на основе искусственного интеллекта для выявления биомаркеров, которые позволяют различать больных раком и контрольную группу без рака.
|
Базовый уровень (один момент времени)
|
|
Идентификация биомаркеров РНК, коррелирующих с терапевтическим ответом (фаза 2)
Временное ограничение: Исходный уровень до 6 месяцев после начала терапии
|
Определить биомаркеры РНК из иммунных клеток и тромбоцитов, которые коррелируют с клиническим ответом на лечение, измеренным по стандартным критериям (например, RECIST).
|
Исходный уровень до 6 месяцев после начала терапии
|
|
Связь между транскриптомами иммунных клеток и сигналами тромбоцитов на основе искусственного интеллекта
Временное ограничение: Исходный уровень до 6 месяцев после начала терапии
|
Оцените, как изменения в транскриптомах иммунных клеток связаны с сигналами, обнаруженными с помощью инструмента профилирования тромбоцитов на основе искусственного интеллекта.
|
Исходный уровень до 6 месяцев после начала терапии
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Чувствительность и специфичность диагностического инструмента на основе искусственного интеллекта (этап 1)
Временное ограничение: Базовый уровень
|
Рассчитайте диагностическую точность инструмента на основе искусственного интеллекта при обнаружении рака среди участников.
|
Базовый уровень
|
|
Возможность реализации транскриптомного профилирования тромбоцитов
Временное ограничение: Фаза 1 – 2 года
|
Оцените практичность сбора, обработки и анализа проб в клинических условиях.
|
Фаза 1 – 2 года
|
|
Разработка прогностических моделей результатов лечения (Этап 2)
Временное ограничение: Этап 2 – Два года
|
Создавайте и проверяйте прогностические модели, которые объединяют профили РНК тромбоцитов и иммунных клеток для прогнозирования ответа на лечение и выживаемости без прогрессирования.
|
Этап 2 – Два года
|
|
Идентификация биомаркеров, позволяющих прогнозировать рецидив и лекарственную устойчивость (фаза 2)
Временное ограничение: Исходный уровень до 6 месяцев после начала терапии
|
Определите биомаркеры РНК, позволяющие прогнозировать рецидив и лекарственную устойчивость при наблюдении через 6 месяцев.
|
Исходный уровень до 6 месяцев после начала терапии
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Следователи
- Директор по исследованиям: Solomon Rotimi, PhD, Dysplasia Diagnostics Limited
- Главный следователь: Javier Toledo, Medical Degree, Dysplasia Diagnostics Limited
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Smerage JB, Barlow WE, Hortobagyi GN, Winer EP, Leyland-Jones B, Srkalovic G, Tejwani S, Schott AF, O'Rourke MA, Lew DL, Doyle GV, Gralow JR, Livingston RB, Hayes DF. Circulating tumor cells and response to chemotherapy in metastatic breast cancer: SWOG S0500. J Clin Oncol. 2014 Nov 1;32(31):3483-9. doi: 10.1200/JCO.2014.56.2561. Epub 2014 Jun 2.
- Bettegowda C, Sausen M, Leary RJ, Kinde I, Wang Y, Agrawal N, Bartlett BR, Wang H, Luber B, Alani RM, Antonarakis ES, Azad NS, Bardelli A, Brem H, Cameron JL, Lee CC, Fecher LA, Gallia GL, Gibbs P, Le D, Giuntoli RL, Goggins M, Hogarty MD, Holdhoff M, Hong SM, Jiao Y, Juhl HH, Kim JJ, Siravegna G, Laheru DA, Lauricella C, Lim M, Lipson EJ, Marie SK, Netto GJ, Oliner KS, Olivi A, Olsson L, Riggins GJ, Sartore-Bianchi A, Schmidt K, Shih lM, Oba-Shinjo SM, Siena S, Theodorescu D, Tie J, Harkins TT, Veronese S, Wang TL, Weingart JD, Wolfgang CL, Wood LD, Xing D, Hruban RH, Wu J, Allen PJ, Schmidt CM, Choti MA, Velculescu VE, Kinzler KW, Vogelstein B, Papadopoulos N, Diaz LA Jr. Detection of circulating tumor DNA in early- and late-stage human malignancies. Sci Transl Med. 2014 Feb 19;6(224):224ra24. doi: 10.1126/scitranslmed.3007094.
- Pantel K, Alix-Panabieres C. Liquid biopsy and minimal residual disease - latest advances and implications for cure. Nat Rev Clin Oncol. 2019 Jul;16(7):409-424. doi: 10.1038/s41571-019-0187-3.
- Mok TS, Wu YL, Thongprasert S, Yang CH, Chu DT, Saijo N, Sunpaweravong P, Han B, Margono B, Ichinose Y, Nishiwaki Y, Ohe Y, Yang JJ, Chewaskulyong B, Jiang H, Duffield EL, Watkins CL, Armour AA, Fukuoka M. Gefitinib or carboplatin-paclitaxel in pulmonary adenocarcinoma. N Engl J Med. 2009 Sep 3;361(10):947-57. doi: 10.1056/NEJMoa0810699. Epub 2009 Aug 19.
- Alix-Panabieres C, Pantel K. Clinical Applications of Circulating Tumor Cells and Circulating Tumor DNA as Liquid Biopsy. Cancer Discov. 2016 May;6(5):479-91. doi: 10.1158/2159-8290.CD-15-1483. Epub 2016 Mar 11.
- Best MG, Sol N, Kooi I, Tannous J, Westerman BA, Rustenburg F, Schellen P, Verschueren H, Post E, Koster J, Ylstra B, Ameziane N, Dorsman J, Smit EF, Verheul HM, Noske DP, Reijneveld JC, Nilsson RJA, Tannous BA, Wesseling P, Wurdinger T. RNA-Seq of Tumor-Educated Platelets Enables Blood-Based Pan-Cancer, Multiclass, and Molecular Pathway Cancer Diagnostics. Cancer Cell. 2015 Nov 9;28(5):666-676. doi: 10.1016/j.ccell.2015.09.018. Epub 2015 Oct 29.
- Cescon DW, Bratman SV, Chan SM, Siu LL. Circulating tumor DNA and liquid biopsy in oncology. Nat Cancer. 2020 Mar;1(3):276-290. doi: 10.1038/s43018-020-0043-5. Epub 2020 Mar 20.
- National Lung Screening Trial Research Team; Aberle DR, Adams AM, Berg CD, Black WC, Clapp JD, Fagerstrom RM, Gareen IF, Gatsonis C, Marcus PM, Sicks JD. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med. 2011 Aug 4;365(5):395-409. doi: 10.1056/NEJMoa1102873. Epub 2011 Jun 29.
- Sequist LV, Waltman BA, Dias-Santagata D, Digumarthy S, Turke AB, Fidias P, Bergethon K, Shaw AT, Gettinger S, Cosper AK, Akhavanfard S, Heist RS, Temel J, Christensen JG, Wain JC, Lynch TJ, Vernovsky K, Mark EJ, Lanuti M, Iafrate AJ, Mino-Kenudson M, Engelman JA. Genotypic and histological evolution of lung cancers acquiring resistance to EGFR inhibitors. Sci Transl Med. 2011 Mar 23;3(75):75ra26. doi: 10.1126/scitranslmed.3002003.
- Diehl F, Li M, Dressman D, He Y, Shen D, Szabo S, Diaz LA Jr, Goodman SN, David KA, Juhl H, Kinzler KW, Vogelstein B. Detection and quantification of mutations in the plasma of patients with colorectal tumors. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005 Nov 8;102(45):16368-73. doi: 10.1073/pnas.0507904102. Epub 2005 Oct 28.
- Raposo G, Stoorvogel W. Extracellular vesicles: exosomes, microvesicles, and friends. J Cell Biol. 2013 Feb 18;200(4):373-83. doi: 10.1083/jcb.201211138.
- Arroyo JD, Chevillet JR, Kroh EM, Ruf IK, Pritchard CC, Gibson DF, Mitchell PS, Bennett CF, Pogosova-Agadjanyan EL, Stirewalt DL, Tait JF, Tewari M. Argonaute2 complexes carry a population of circulating microRNAs independent of vesicles in human plasma. Proc Natl Acad Sci U S A. 2011 Mar 22;108(12):5003-8. doi: 10.1073/pnas.1019055108. Epub 2011 Mar 7.
- Oxnard GR, Thress KS, Alden RS, Lawrance R, Paweletz CP, Cantarini M, Yang JC, Barrett JC, Janne PA. Association Between Plasma Genotyping and Outcomes of Treatment With Osimertinib (AZD9291) in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer. J Clin Oncol. 2016 Oct 1;34(28):3375-82. doi: 10.1200/JCO.2016.66.7162. Epub 2016 Jun 27.
- Best MG, Sol N, In 't Veld SGJG, Vancura A, Muller M, Niemeijer AN, Fejes AV, Tjon Kon Fat LA, Huis In 't Veld AE, Leurs C, Le Large TY, Meijer LL, Kooi IE, Rustenburg F, Schellen P, Verschueren H, Post E, Wedekind LE, Bracht J, Esenkbrink M, Wils L, Favaro F, Schoonhoven JD, Tannous J, Meijers-Heijboer H, Kazemier G, Giovannetti E, Reijneveld JC, Idema S, Killestein J, Heger M, de Jager SC, Urbanus RT, Hoefer IE, Pasterkamp G, Mannhalter C, Gomez-Arroyo J, Bogaard HJ, Noske DP, Vandertop WP, van den Broek D, Ylstra B, Nilsson RJA, Wesseling P, Karachaliou N, Rosell R, Lee-Lewandrowski E, Lewandrowski KB, Tannous BA, de Langen AJ, Smit EF, van den Heuvel MM, Wurdinger T. Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets. Cancer Cell. 2017 Aug 14;32(2):238-252.e9. doi: 10.1016/j.ccell.2017.07.004.
- Tsui NB, Ng EK, Lo YM. Stability of endogenous and added RNA in blood specimens, serum, and plasma. Clin Chem. 2002 Oct;48(10):1647-53.
- Sharma SV, Lee DY, Li B, Quinlan MP, Takahashi F, Maheswaran S, McDermott U, Azizian N, Zou L, Fischbach MA, Wong KK, Brandstetter K, Wittner B, Ramaswamy S, Classon M, Settleman J. A chromatin-mediated reversible drug-tolerant state in cancer cell subpopulations. Cell. 2010 Apr 2;141(1):69-80. doi: 10.1016/j.cell.2010.02.027.
- Redwood N, Beggs D, Morgan WE. Dissemination of tumour cells from fine needle biopsy. Thorax. 1989 Oct;44(10):826-7. doi: 10.1136/thx.44.10.826.
- Mobadersany P, Yousefi S, Amgad M, Gutman DA, Barnholtz-Sloan JS, Velazquez Vega JE, Brat DJ, Cooper LAD. Predicting cancer outcomes from histology and genomics using convolutional networks. Proc Natl Acad Sci U S A. 2018 Mar 27;115(13):E2970-E2979. doi: 10.1073/pnas.1717139115. Epub 2018 Mar 12.
- Lans H, Hoeijmakers JHJ, Vermeulen W, Marteijn JA. The DNA damage response to transcription stress. Nat Rev Mol Cell Biol. 2019 Dec;20(12):766-784. doi: 10.1038/s41580-019-0169-4. Epub 2019 Sep 26.
- Kucab JE, Zou X, Morganella S, Joel M, Nanda AS, Nagy E, Gomez C, Degasperi A, Harris R, Jackson SP, Arlt VM, Phillips DH, Nik-Zainal S. A Compendium of Mutational Signatures of Environmental Agents. Cell. 2019 May 2;177(4):821-836.e16. doi: 10.1016/j.cell.2019.03.001. Epub 2019 Apr 11.
- Joosse SA, Beyer B, Gasch C, Nastaly P, Kuske A, Isbarn H, Horst LJ, Hille C, Gorges TM, Cayrefourcq L, Alix-Panabieres C, Tennstedt P, Riethdorf S, Schlomm T, Pantel K. Tumor-Associated Release of Prostatic Cells into the Blood after Transrectal Ultrasound-Guided Biopsy in Patients with Histologically Confirmed Prostate Cancer. Clin Chem. 2020 Jan 1;66(1):161-168. doi: 10.1373/clinchem.2019.310912.
- Jackson W 3rd, Sosnoski DM, Ohanessian SE, Chandler P, Mobley A, Meisel KD, Mastro AM. Role of Megakaryocytes in Breast Cancer Metastasis to Bone. Cancer Res. 2017 Apr 15;77(8):1942-1954. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-16-1084. Epub 2017 Feb 15.
- Hustedt N, Durocher D. The control of DNA repair by the cell cycle. Nat Cell Biol. 2016 Dec 23;19(1):1-9. doi: 10.1038/ncb3452.
- Hirschhaeuser F, Menne H, Dittfeld C, West J, Mueller-Klieser W, Kunz-Schughart LA. Multicellular tumor spheroids: an underestimated tool is catching up again. J Biotechnol. 2010 Jul 1;148(1):3-15. doi: 10.1016/j.jbiotec.2010.01.012. Epub 2010 Jan 25.
- Gay LJ, Felding-Habermann B. Contribution of platelets to tumour metastasis. Nat Rev Cancer. 2011 Feb;11(2):123-34. doi: 10.1038/nrc3004.
- Chiou YY, Hu J, Sancar A, Selby CP. RNA polymerase II is released from the DNA template during transcription-coupled repair in mammalian cells. J Biol Chem. 2018 Feb 16;293(7):2476-2486. doi: 10.1074/jbc.RA117.000971. Epub 2017 Dec 27.
- Aitken SJ, Anderson CJ, Connor F, Pich O, Sundaram V, Feig C, Rayner TF, Lukk M, Aitken S, Luft J, Kentepozidou E, Arnedo-Pac C, Beentjes SV, Davies SE, Drews RM, Ewing A, Kaiser VB, Khamseh A, Lopez-Arribillaga E, Redmond AM, Santoyo-Lopez J, Sentis I, Talmane L, Yates AD; Liver Cancer Evolution Consortium; Semple CA, Lopez-Bigas N, Flicek P, Odom DT, Taylor MS. Pervasive lesion segregation shapes cancer genome evolution. Nature. 2020 Jul;583(7815):265-270. doi: 10.1038/s41586-020-2435-1. Epub 2020 Jun 24.
- Gerlinger M, Rowan AJ, Horswell S, Math M, Larkin J, Endesfelder D, Gronroos E, Martinez P, Matthews N, Stewart A, Tarpey P, Varela I, Phillimore B, Begum S, McDonald NQ, Butler A, Jones D, Raine K, Latimer C, Santos CR, Nohadani M, Eklund AC, Spencer-Dene B, Clark G, Pickering L, Stamp G, Gore M, Szallasi Z, Downward J, Futreal PA, Swanton C. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. N Engl J Med. 2012 Mar 8;366(10):883-892. doi: 10.1056/NEJMoa1113205.
- Siravegna G, Mussolin B, Buscarino M, Corti G, Cassingena A, Crisafulli G, Ponzetti A, Cremolini C, Amatu A, Lauricella C, Lamba S, Hobor S, Avallone A, Valtorta E, Rospo G, Medico E, Motta V, Antoniotti C, Tatangelo F, Bellosillo B, Veronese S, Budillon A, Montagut C, Racca P, Marsoni S, Falcone A, Corcoran RB, Di Nicolantonio F, Loupakis F, Siena S, Sartore-Bianchi A, Bardelli A. Clonal evolution and resistance to EGFR blockade in the blood of colorectal cancer patients. Nat Med. 2015 Jul;21(7):795-801. doi: 10.1038/nm.3870. Epub 2015 Jun 1.
Полезные ссылки
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Урогенитальные заболевания
- Генитальные заболевания
- Заболевания эндокринной системы
- Генитальные новообразования, мужчины
- Урогенитальные новообразования
- Новообразования по локализации
- Заболевания половых органов, мужчины
- Заболевания предстательной железы
- Мужские мочеполовые заболевания
- Женские урогенитальные заболевания
- Женские мочеполовые заболевания и осложнения беременности
- Кишечные заболевания
- Заболевания дыхательных путей
- Новообразования по гистологическому типу
- Желудочно-кишечные новообразования
- Новообразования пищеварительной системы
- Заболевания пищеварительной системы
- Желудочно-кишечные заболевания
- Новообразования кишечника
- Заболевания прямой кишки
- Заболевания половых органов, Женский
- Легочные заболевания
- Новообразования эндокринных желез
- Заболевания печени
- Новообразования железистые и эпителиальные
- Аденокарцинома
- Новообразования печени
- Новообразования дыхательных путей
- Грудные новообразования
- Заболевания толстой кишки
- Заболевания яичников
- Заболевания придатков
- Генитальные Новообразования, Женщины
- Заболевания гонад
- Карцинома
- Астроцитома
- Глиома
- Новообразования, нейроэпителиальные
- Нейроэктодермальные опухоли
- Новообразования, зародышевые клетки и эмбриональные
- Новообразования, нервная ткань
- Рак, Бронхогенный
- Бронхиальные новообразования
- Новообразования
- Новообразования предстательной железы
- Карцинома, гепатоцеллюлярная
- Новообразования легких
- Колоректальные новообразования
- Новообразования яичников
- Глиобластома
- Карцинома немелкоклеточного легкого
- Рак поджелудочной железы, взрослый
- Следственные методы
- Клинические лабораторные методы
- Диагностические методы и процедуры
- Диагноз
- Гематологические тесты
Другие идентификационные номера исследования
- CCANED-CIPHER
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.
продукт, произведенный в США и экспортированный из 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. .