此页面是自动翻译的,不保证翻译的准确性。请参阅 英文版 对于源文本。

REVERT - 晚期有色直肠癌患者的靶向治疗 (REVERT)

2024年5月7日 更新者:Prof Mario Roselli、University of Rome Tor Vergata
这是一项临床前瞻性、非营利性、介入性、上市前医疗器械“早期阶段”、多中心、单臂研究,基于收集 mCRC 患者预测性生物标志物的数据,将其与结果和回顾性评估的结果相结合以前在肿瘤科接受过治疗的历史 mCRC 患者的概况,以评估最佳治疗的疗效。 回顾性评估的结果将有助于建立一个基于人工智能的档案,能够识别对治疗有“好”或“差”反应的人,并支持临床医生做出最佳治疗选择。 AI 是一种基于算法的软件,定义为医疗设备 IIa 类。

研究概览

地位

招聘中

详细说明

这是一项临床前瞻性、非营利性、介入性、上市前医疗器械“早期阶段”、多中心、单臂研究,基于收集 mCRC 患者预测性生物标志物的数据,将其与结果和回顾性评估的结果相结合以前在肿瘤科接受过治疗的历史 mCRC 患者的概况,以评估最佳治疗的疗效。 回顾性评估的结果将有助于建立一个基于人工智能的档案,能够识别对治疗有“好”或“差”反应的人,并支持临床医生做出最佳治疗选择。 在第一次疾病进展 (PD) 之后,第二线治疗将由研究者选择。 正在研究的药物是按照常规护理标准常用于 mCRC 患者的药物。 人工智能 (AI) 是一种基于算法的软件,定义为医疗设备 IIa 类。

REVERT 临床试验是在更广泛的欧洲项目中插入的研究。 该临床研究将利用对 mCRC 患者的结果和概况进行回顾性评估的结果,旨在评估将在欧洲项目早期活动期间执行的治疗策略的有效性。 在这样的回顾性分析中,人工智能和机器学习 (ML) 在分析了所有可能的变量之后,将被指导并用于推导预测性临床数据,包括已知的突变、生化和临床特征的样本,这些样本来自参与该项目的肿瘤科治疗的 mCRC 患者。项目并存储在合作伙伴 Biobanks 中。 AI 和 ML 方法基于支持向量机并结合多核学习和随机优化,将现有的大型数据库与新的、潜在的预后/预测生物标志物(例如,基因突变、表观遗传变化、基因表达谱特征)结合起来。 新出现的结果将用于帮助为每位前瞻性登记的 mCRC 患者选择最佳组合疗法。 性别和性别差异,也根据单侧性,将被分析以评估它们对 mCRC 患者的生存和生活质量 (QoL) 的影响。

研究长度计划约为 24 个月(12 个月招募 + 12 个月随访)。 研究结束定义为所有入组患者将出现疾病进展证据或将根据方案、毒性、医疗决定或患者退出进行治疗的时间。

研究类型

介入性

注册 (估计的)

106

阶段

  • 不适用

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。

学习联系方式

学习地点

      • Firenze、意大利、50121
      • Palermo、意大利、90127
        • 招聘中
        • Unità Oncologia Medica Dipartimento di Discipline Chirurgiche, Oncologiche e Stomatologiche
        • 接触:
        • 接触:
      • Roma、意大利、00133
        • 招聘中
        • Medical Oncology Unit, Department of Oncohematology, Policlinico Tor Vergata
        • 接触:
          • Mario Roselli, PI
        • 接触:
          • Silvia Riondino, Sub-Inv
    • Iași
      • Iaşi、Iași、罗马尼亚、700115
        • 招聘中
        • "Grigore T. Popa" University of Medicine and Pharmacy of Iași
        • 接触:
      • Iaşi、Iași、罗马尼亚、700483
    • Murcia
      • Cartagena、Murcia、西班牙、30202
        • 尚未招聘
        • Hospital General Universitario Santa Lucía
        • 接触:
          • Pablo Conesa-Zamora, PI

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 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

描述

纳入标准:

  1. 签署并注明日期的知情同意书。
  2. 知情同意时年龄 ≥ 18 岁。
  3. 经组织学或细胞学证实的 mCRC。
  4. 评估肿瘤 EGFR 通路突变状态(K-RAS、N-RAS)、BRAF、HER-2 neu、MSI。
  5. 足够数量的代表性肿瘤标本(原发性或转移性、存档的或新获得的,用于 BRAF 和 KRAS 突变状态的确认性中央实验室检测。
  6. 输注 5-FU 前的二氢嘧啶脱氢酶 (DPD)。
  7. 根据当地批准的关于肿瘤 RAS 状态的标签,有资格接受贝伐珠单抗、西妥昔单抗或帕尼单抗。
  8. 在本试验前 > 6 个月进行的初次根治性手术和辅助治疗后疾病复发。
  9. 根据 RECIST,v1.1 可测量或可评估的不可测量疾病的证据
  10. ECOG PS 为 0 或 1。
  11. 足够的骨髓功能在筛选时具有以下特征:

    1. 中性粒细胞绝对计数 (ANC) ≥ 1.5 × 10^9/L;
    2. 血小板≥100×10^9/L;
    3. 血红蛋白 ≥ 9.0 g/dL。
  12. 以血清肌酐 ≤ 1.5 × 正常上限 (ULN) 或肌酐清除率 ≥ 50 mL/min 为特征的足够肾功能。
  13. 足够的肝功能具有以下特征:

    1. 血清总胆红素 ≤ 1.5 × ULN 且 < 2 mg/dL;
    2. 丙氨酸氨基转移酶 (ALT) 和/或天冬氨酸氨基转移酶 (AST) ≤ 2.5 × ULN,或 ≤ 5 ×ULN 存在肝转移。
  14. 女性患者要么绝经至少 1 年,手术绝育至少 6 周,要么必须同意采取适当的预防措施以避免怀孕。
  15. 男性必须同意采取适当的预防措施,以避免通过随访筛选孩子。

排除标准:

  1. 先前对化疗药物过敏或毒性表明无法耐受拟议的治疗。
  2. 患者不应该是转移性疾病前期切除术的候选者。
  3. 有症状的脑转移。
  4. 软脑膜病。
  5. 已知的急性或慢性胰腺炎病史。
  6. 需要医疗干预(免疫调节或免疫抑制药物或手术)的慢性炎症性肠病或克罗恩病病史。
  7. 心血管功能受损或有临床意义的心血管疾病。
  8. 未控制的高血压定义为收缩压持续升高 ≥ 150 mmHg 或舒张压持续升高 ≥ 100 mmHg 尽管目前正在接受治疗。
  9. 肝功能受损,定义为 Child-Pugh B 级或 C 级。
  10. 并发的或先前的其他恶性肿瘤。
  11. 开始研究治疗前 ≤ 6 个月的血栓栓塞或脑血管事件史。
  12. 与 CK 升高相关的并发神经肌肉疾病(例如,炎性肌病、肌营养不良、肌萎缩侧索硬化、脊髓性肌萎缩症)。
  13. 以计划剂量接受抗肿瘤治疗的已知禁忌症。
  14. 其他严重、急性或慢性医学或精神疾病或实验室异常,可能会增加与研究参与或研究药物给药相关的风险,或者可能会干扰研究结果的解释,并且根据研究者的判断,会使患者成为不适合研究的候选人。
  15. 怀孕,由阳性人绒毛膜促性腺激素 (hCG) 实验室测试结果证实,或正在哺乳。
  16. 参与其他临床试验研究。

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

  • 主要用途:支持治疗
  • 分配:不适用
  • 介入模型:单组作业
  • 屏蔽:无(打开标签)

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
其他:所有科目
具有 WT(野生型)和 RAS(交配型)的 mCRC 受试者
使用 AI 软件支持医生选择最有效的治疗方法的目的。

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
无进展生存期 (PFS)
大体时间:通过学习完成,平均1年
无进展生存期 (PFS),包括 PFS1 和 PFS2,定义为从入组到首次记录客观疾病进展或因任何原因死亡(以先发生者为准)的时间。
通过学习完成,平均1年

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
总生存期(OS)
大体时间:通过学习完成,平均1年
从入组到因任何原因死亡之日的时间。 对于在分析时仍然活着的患者,OS 时间将在已知患者还活着的最后一天删失。
通过学习完成,平均1年
反应率 (RR)
大体时间:通过学习完成,平均1年
在治疗阶段,根据 RECIST 1.1 标准,相对于登记受试者总数,达到完全 (CR) 或部分 (PR) 反应的患者百分比。
通过学习完成,平均1年
早期肿瘤缩小 (ETS)
大体时间:通过学习完成,平均1年
作为患者的百分比,相对于登记受试者的总数,实现 RECIST 目标病灶直径总和减少 >20%。
通过学习完成,平均1年
生活质量 (QoL)
大体时间:通过学习完成,平均1年
使用 EORTC QLQ-C30 问卷测量
通过学习完成,平均1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。

调查人员

  • 首席研究员:Mario Roselli, PI、Medical Oncology Unit, Department of Oncohematology, Policlinico Tor Vergata

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)

2023年3月21日

初级完成 (实际的)

2024年3月31日

研究完成 (估计的)

2024年12月1日

研究注册日期

首次提交

2022年5月19日

首先提交符合 QC 标准的

2022年5月25日

首次发布 (实际的)

2022年5月31日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2024年5月8日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2024年5月7日

最后验证

2024年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

在美国制造并从美国出口的产品

此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.

人工智能的临床试验

3
订阅