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罕见病临床研究网络:神经生理学相关性

2021年8月3日 更新者:Alan Percy、University of Alabama at Birmingham

Rett 综合症、MECP2 重复和 Rett 相关疾病联盟,罕见病临床研究网络:神经生理学相关

该项目的总体目的是促进对 Rett 综合征 (RTT)、MECP2 重复 (MECP2 Dup) 和 RTT 相关疾病(CDKL5、FOXG1)的神经生理学特征的理解,以深入了解疾病发病机制,重点是识别生物标志物疾病的演变和严重程度。 这项具体研究与核心研究 Rett 综合征及相关疾病的自然史 (RTT5211) 交织在一起,该研究描述了临床参与范围和基因型-表型相关性,并将提供表型数据以确定神经生理学参数的临床相关性;这里的研究对象是共同参加并主要参加 RTT5211 的。 拟议的研究将作为未来转化研究的基础,包括进一步完善生物标志物、制定结果措施和临床试验本身。

研究概览

详细说明

患有 RTT、MECP2 Dup 和 RTT 相关疾病的个体在脑电图和诱发电位 (EP) 等许多神经生理学指标上有明显异常。 对代表性动物模型的研究重现了许多这些异常。 人们对这些神经生理学发现与疾病演变、严重程度和特定临床特征之间的关系知之甚少。 因此,人们认为,对此类神经生理学特征的详细了解可能会提供对疾病发病机制的额外见解,并将导致疾病状态和不同特征严重程度的生物标志物。 因此,将在没有镇静或任何其他类型的药理学操作的情况下,对 170 名受试者的子集进行专门的神经生理学评估:60 名 RTT、18 名 MECP2 Dup、32 名 RTT 相关疾病和 60 名年龄匹配的典型发育对照(30 名女性) , 30 名男性)。 初步评估将包括听觉 ERP (AEP) 和视觉 ERP (VEP),以及对 ERP 采集期间获得的特定节律/波段活动的二次分析(伽马波段变化和额叶阿尔法波段不对称)。 将招募不同年龄和严重程度的个人。 该项目的主要目标是确定潜在的生物标志物,这些生物标志物可以成为干预和其他转化研究的措施,同时提供对 RTT、MECP2 Dup 和 RTT 相关疾病的异常突触活动和发病机制的深入了解。 因此,拟议的评估将在该联盟 (RTT5211) 中注册的所有三组受试者中进行:RTT、MECP2 Dup 和 RTT 相关疾病。 每组疾病的发现都将与纵向临床和神经行为数据 (RTT5211) 的目标以及可能与临床严重程度相关的生物因素和基因分型 (RTT5213) 相关联。 RTT、MECP2 Dup 和 RTT 相关疾病的神经生理学参数不仅相互关联,而且与疾病分期、总体临床严重程度评分以及通过具有特定临床特征的探索性分析相关;在研究过程中,这些将重复最多 3 次(即每年 [每 10-14 个月] 评估,在访问 RTT5211 协议的情况下)。 为此,将使用线性回归和线性混合模型。 初步和已发表的数据表明,RTT 和 MECP2 Dup 在 AEP 上具有不同的皮质处理模式,VEP 表现出紊乱和年龄/疾病阶段依赖性变化。 表型严重性可能与特定的 ERP 参数有关,因为观察到(严重性)突变类别的一些适度影响。 此外,对特定 EEG 节律/波段活动的二次分析将扩展我们的初步研究,证明 alpha 波段不对称是 RTT 中焦虑样反应的标志。

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

185

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Colorado
      • Denver、Colorado、美国、80045-2571
        • University of Colorado Denver
    • Massachusetts
      • Boston、Massachusetts、美国、02115-5724
        • Boston Children's Hospital
    • Ohio
      • Cincinnati、Ohio、美国、45229
        • Cincinnati Children's Hospital
    • Pennsylvania
      • Philadelphia、Pennsylvania、美国、19104-4318
        • Children's Hospital of Philadelphia
    • Tennessee
      • Nashville、Tennessee、美国、37212
        • Vanderbilt University

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

2年 至 65年 (孩子、成人、年长者)

接受健康志愿者

不

有资格学习的性别

全部

取样方法

概率样本

研究人群

患有 RTT、MECP2 Dup 和 RTT 相关疾病(CDKL5 和 FOXG1 基因突变或缺失)的个体也参加了 RTT5211 协议,该协议收集上述疾病的纵向临床和神经行为数据。 参与者将通过其 RDCRN 标识号链接到 RTT5211 协议。 所有参与者都将接受 MECP2、CDKL5 和/或 FOXG1 突变检测;那些具有 RTT 表型的患者将根据经典或非典型 RTT 的诊断标准进行评估。 不进行表型选择;该队列将代表每种疾病。

将招募 60 名正常发育的女孩和男孩(每人 30 名)作为所有三个队列的对照,其年龄与 RTT/CDKL5 女孩和 MECP2 Dup/FOXG1 男孩队列相匹配。

描述

纳入标准:患有 RTT、MECP2 Dup 和 RTT 相关疾病(CDKL5 和 FOXG1 基因突变或缺失)的个体也参加了 RTT5211 协议,该协议收集纵向临床和神经行为数据,将通过他们的链接与 RTT5211 协议相关联RDCRN 标识号。 不会进行受试者的表型选择;我们希望该队列能够代表每种疾病。

将招募一组 60 名正常发育的女孩和男孩(每人 30 名)作为对照。 对照组的典型发展将通过正常智商分数或使用标准化测量的发育测试的等效分数以及在对其母亲、父亲或监护人进行的标准化诊断访谈中的阴性精神病学诊断来确认(儿童和青少年诊断访谈,修订版:家长版)。 所有对照受试者必须具有神经损伤或神经精神疾病的阴性病史,并且没有表现出遗传疾病的临床证据。

排除标准:不符合上述标准的个人将被排除在外。

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

  • 观测模型:队列
  • 时间观点:预期

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
雷特综合症
60 名 Rett 综合征患者的听觉和视觉事件相关电位 (ERP) 和脑电图。
具体来说,通过最多三个标准化会议(即每年 [每 10-14 个月]),我们将评估 AEP 和 VEP。 ERP 记录还将提供特定节律/波段(伽马和阿尔法)模式分析的数据作为辅助措施以及技术控制数据,这将有助于排除并发癫痫发作。
MECP2 复制综合症
18 名 MECP2 重复综合征患者的听觉和视觉事件相关电位 (ERP) 和脑电图。
具体来说,通过最多三个标准化会议(即每年 [每 10-14 个月]),我们将评估 AEP 和 VEP。 ERP 记录还将提供特定节律/波段(伽马和阿尔法)模式分析的数据作为辅助措施以及技术控制数据,这将有助于排除并发癫痫发作。
Rett 相关疾病
18 名 CDKL5 综合征患者和 14 名 FOXG1 综合征患者的听觉和视觉事件相关电位 (ERP) 和脑电图。
具体来说,通过最多三个标准化会议(即每年 [每 10-14 个月]),我们将评估 AEP 和 VEP。 ERP 记录还将提供特定节律/波段(伽马和阿尔法)模式分析的数据作为辅助措施以及技术控制数据,这将有助于排除并发癫痫发作。
控件
60 名对照个体(30 名男性和 30 名女性)的听觉和视觉事件相关电位 (ERP) 和脑电图。
具体来说,通过最多三个标准化会议(即每年 [每 10-14 个月]),我们将评估 AEP 和 VEP。 ERP 记录还将提供特定节律/波段(伽马和阿尔法)模式分析的数据作为辅助措施以及技术控制数据,这将有助于排除并发癫痫发作。

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
听觉事件相关电位
大体时间:3年
EEG 将在 0.5 和 400Hz 之间被过滤。 脑电图将围绕每个刺激呈现进行分割。 将收集每个刺激后 1000 毫秒之前 200 毫秒,并为每个电极的每次试验取平均值。 具有最高平均 N1 波形的电极,预测为后颞 (T5/P3/T3) 电极,将用于后续分析。 平均波形将分析 N1 和 P1 峰值的延迟时间,其中听觉事件相关电位将是统计分析的主要参数。
3年
视觉事件相关电位
大体时间:3年
VEP 分析将类似于 AEP 分析。 脑电图将使用相同的方法制备,但使用以 Oz 为主要分析电极的枕骨电极。 EEG 将从刺激后 1000 毫秒之前的 200 毫秒开始取平均值。 N1、P1 和 N2 组件将被识别并取平均值,峰值的延迟和振幅将被量化。 P1 潜伏期和 N1-P1 时间将是研究的主要终点。 延迟将用于统计参数。
3年
脑电图
大体时间:3年
对于基于频率的分析,10-20 个 10 秒的无噪声 EEG 周期,在清醒和睁眼期间没有清晰的眨眼; 10 个十秒的清醒和闭眼时间(通过视频评估);将分析每个睡眠阶段的 10-20 个十秒脑电图时期。 使用模板匹配算法 (EEGlab) 的脑电图预筛选可用于减少要审查的数据量。 对于 theta 和 gamma 波段活动,EEG 将分别在 2-10 和 25-70Hz 之间进行带通滤波,并对滤波后的数据执行 FFT。 将计算尖峰位置、频率和活动(随睡眠、闭眼、刺激而变化)。
3年

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。

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

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 (实际的)

2017年1月2日

初级完成 (实际的)

2021年7月31日

研究完成 (实际的)

2021年7月31日

研究注册日期

首次提交

2017年3月1日

首先提交符合 QC 标准的

2017年3月6日

首次发布 (实际的)

2017年3月10日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2021年8月5日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2021年8月3日

最后验证

2021年8月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

数据将提交给 NDAR/dbGAP。

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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