COXEN化疗预测的前瞻性试验
2014年6月5日 更新者：Linda R Duska、University of Virginia
COXEN 化疗预测持续性和复发性卵巢癌、输卵管癌和腹膜癌的前瞻性试验
本研究的目的是确定使用诊断设备 Affymetrix 基因芯片的 COXEN 算法是否能够预测哪种化疗最适合治疗复发性或持续性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌。
研究概览
详细说明
目前的提案旨在应用和扩展这种新的基因组预测技术，以使用个体患者的化疗敏感性基因表达特征为复发性卵巢癌寻找更好的化疗选择。
COXEN 技术的实用性已经过验证并发现可以准确预测 1) 40 种膀胱癌细胞系的独立小组的化学敏感性； 2) NCI-60 药物筛选数据库中每个 > 45K 候选化合物的活性，这导致在 12 项联合化疗的历史临床试验中鉴定出一种针对膀胱癌的高效新型化合物以及患者的反应和存活率。
特别是，乳腺癌的 GEM 可用于对临床反应和患者总生存进行分层，在 5 项独立的乳腺癌化疗试验中，预测的反应者与预测的无反应者之间存在显着差异。
下一步是测试复发性卵巢癌的预测模型。
研究类型
介入性
阶段
- 不适用
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 95年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
女性
描述
纳入标准：
- 18岁以上
- 复发性、持续性、难治性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌的诊断
- 可用于活检的肿瘤组织、腹水或胸水
- 预期寿命大于6个月
排除标准：
- 具有临界或低度恶性组织学的患者
- 过去5年内有其他恶性肿瘤病史的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 分配：非随机化
- 介入模型：阶乘赋值
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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其他：白金敏感
铂类疗法治疗； COXEN 预测模型选择二级代理，如果双联
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使用 affymetrix 基因芯片和 COXEN 算法，将确定受试者的治疗
其他名称：
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其他：耐铂金
基于Coxen预测模型的单代理
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使用 affymetrix 基因芯片和 COXEN 算法，将确定受试者的治疗
其他名称：
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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总体反应率
大体时间：12个月
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患者将进行 CT 扫描和绘制 CA 125 以跟踪对化疗的反应
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12个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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总生存期
大体时间：主题生命周期
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患者将被终生追踪
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主题生命周期
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Linda Duska, MD、University of Virginia
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2010年10月1日
初级完成 (预期的)
2012年10月1日
研究完成 (实际的)
2013年6月1日
研究注册日期
首次提交
2010年10月20日
首先提交符合 QC 标准的
2010年10月25日
首次发布 (估计)
2010年10月27日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2014年6月6日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2014年6月5日
最后验证
2014年6月1日
更多信息
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