葡萄膜黑色素瘤的形态学、遗传学和肿瘤微环境特征 (MicroGenUM)
葡萄膜黑色素瘤的形态学、遗传学和肿瘤微环境特征及其对转移和死亡率发展的影响。
该研究的目的是对葡萄膜黑色素瘤进行形态表型评估,并确定可能与疾病严重程度、肿瘤进展和治疗反应相关的分子预后因素。
这些目标将通过免疫组织化学和遗传分析来实现。
研究概览
详细说明
来自手术标本的组织,无论疾病的阶段如何,固定在福尔马林中,并包含在石蜡中,这些样本来自已经为临床实践收集的样本,并保存在 Fondazione Policlinico Universitario A 病理解剖 UOC 的档案中。Gemelli IRCCS 将用于研究,但须征得患者的知情同意,才能将这些样本用于研究目的。 UOC Anatomia Patologica 将负责恢复档案材料(幻灯片)。
将由临床实践准备的伪匿名载玻片将被发送到佛罗伦萨 Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi 的病理组织学和分子诊断研究所进行免疫组织化学分析,该分析将如下文所述进行。 一旦执行了以下分析,幻灯片将被销毁。
将从 FFPE 样品中提取的 3 μm 厚度的切片准备用于免疫组织化学分析。 样品处理将使用自动免疫染色仪(Ventana Discovery ULTRA,Ventana Medical Systems,Tucson,AZ)进行。 切片将在 EZ prep(#950-102;Ventana Medical Systems,Tucson,AZ)中脱石蜡,然后用 Cell Conditioning 1 (CC1) 缓冲液(#950-124;Ventana Medical Systems,Tucson,AZ)处理,以便促进抗原恢复。 最后,将根据所需的染色分配一抗,并使用 Ultramap 抗小鼠或抗兔检测试剂盒生成信号。 对于 TME 表征,样品将用以下主要抗体染色:CD3、CD4、CD8、CD68、CD163。 将使用 Aperio AT2 平台(Leica Biosystems,Wetzlar,DE)在全幻灯片图像 (WSI) 中对使用 IHC 处理的所有切片进行数字扫描。将在佛罗伦萨大学进行的数字病理学是一门新兴学科,它允许使用高度标准化的方法对数字图像进行定量分析。 它将允许定量测量免疫细胞之间的相互作用并表征它们的相对空间分布。 此外,它将能够生成更多信息,以便深入研究 MU 的 TME。
佛罗伦萨大学的 HALO 图像分析平台将允许:i) 细胞量化、标记强度评估、细胞区室(细胞核、细胞质、细胞膜)识别; ii) 通过识别肿瘤内和肿瘤周围部分细胞的相对分布进行空间分析; iii) 共享与数字图像一起生成的数据库。
将使用此自动数字量化系统评估标有单个或多个 IHC 的样本,以表征构成 TME 的各种细胞亚群。 通过将多重免疫组织化学与数字分析相结合,数据将得到准确分析,从而产生用于寻找新特征的新分析工作流程。 来自数字分析的所有数据都将与病理进展相关联,目的是确定 MU 病理学中的新预后因素。
在 Fondazione Policlinico Gemelli 遗传学研究所对新鲜组织样本进行研究的整个患者队列中进行了用于鉴定细胞遗传学改变的分析,因为它们在临床实践中经常进行,我们已经可以获得这些数据根据临床实践在手术室进行。 使用来自 Agilent Technologies 的寡核苷酸平台上的 Array-CGH 方法。 根据临床实践,使用 Gentra Pure Gene 商业试剂盒(QIAGEN)从 MU 样本中提取肿瘤 DNA;提取后,对获得的 DNA 的数量和纯度进行评估。 所有被认为符合质量要求的样品均按照安捷伦科技公司指定的方案进行处理。 使用细胞基因组学软件分析获得的数据。 这些分析将允许获得肿瘤的基因型特征。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Monica Maria Pagliara, MD,PhD
- 电话号码:0630154528
- 邮箱:oncologiaoculare@policlinicogemelli.it
学习地点
-
-
-
Rome、意大利、00168
- 招聘中
- Monica Maria Pagliara - Oncologia Oculare
-
接触:
- Monica Maria Pagliara, MD
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 年满 18 岁;
- 葡萄膜黑色素瘤的临床和组织学诊断;
- 能够获得福尔马林固定、石蜡包埋的组织 (FFPE)。
- 通过去核或细针活检获得的肿瘤组织的遗传分析结果的可用性。
- 从摘除术或细针活检至少 5 年的随访。
- 书面知情同意将数据用于研究目的。
排除标准:
- 年龄 < 18 岁;
- 所选患者缺乏足够的临床数据。
- 随访时间少于 5 年。
- 拒绝对出于研究目的的数据处理给予知情同意。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
回顾性队列
诊断为葡萄膜黑色素瘤的患者正在接受组织学和细胞遗传学分析。
这些病例将从转诊至眼科肿瘤科且完成随访的患者中确定
|
使用来自 Agilent Technologies 的寡核苷酸平台上的 Array-CGH 方法。
根据临床实践,使用 Gentra Pure Gene 商业试剂盒 (QIAGEN) 从 MU 样本中提取肿瘤 DNA。
提取后,对获得的 DNA 的数量和纯度进行评估。
所有被认为符合质量要求的样品均按照安捷伦科技公司指定的方案进行处理。
使用细胞基因组学软件分析获得的数据。
这些分析将允许获得肿瘤的基因型特征。
数字病理学是一门新兴学科,可以使用高度标准化的方法对数字图像进行定量分析。
它将允许定量测量免疫细胞之间的相互作用并表征它们的相对空间分布。
此外,它将能够生成更多信息,从而深入研究葡萄膜黑色素瘤的肿瘤微环境
|
|
前瞻性队列
诊断为葡萄膜黑色素瘤的患者正在接受组织学和细胞遗传学分析。
这些病例将从转诊至眼科肿瘤科的患者中确定,他们仍需完成随访
|
使用来自 Agilent Technologies 的寡核苷酸平台上的 Array-CGH 方法。
根据临床实践,使用 Gentra Pure Gene 商业试剂盒 (QIAGEN) 从 MU 样本中提取肿瘤 DNA。
提取后,对获得的 DNA 的数量和纯度进行评估。
所有被认为符合质量要求的样品均按照安捷伦科技公司指定的方案进行处理。
使用细胞基因组学软件分析获得的数据。
这些分析将允许获得肿瘤的基因型特征。
数字病理学是一门新兴学科,可以使用高度标准化的方法对数字图像进行定量分析。
它将允许定量测量免疫细胞之间的相互作用并表征它们的相对空间分布。
此外,它将能够生成更多信息,从而深入研究葡萄膜黑色素瘤的肿瘤微环境
|
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 |
|---|---|---|
|
葡萄膜黑色素瘤的形态表型评估(数字病理学 - array-CGH)
大体时间:5年
|
该研究的主要目标是葡萄膜黑色素瘤的形态表型评估。
|
5年
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
确定可能与疾病严重程度相关的分子预后因素,
大体时间:5年
|
确定可能与疾病严重程度、肿瘤进展和治疗反应相关的分子预后因素。
|
5年
|
|
总缓解率(ORR)评估
大体时间:5年
|
1、3 和 5 年时的 ORR(年)
|
5年
|
|
无进展生存期(PFS)的评估
大体时间:5年
|
1、3 和 5 年的 PFS(年)
|
5年
|
合作者和调查者
出版物和有用的链接
一般刊物
- Moons KG, Altman DG, Reitsma JB, Ioannidis JP, Macaskill P, Steyerberg EW, Vickers AJ, Ransohoff DF, Collins GS. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): explanation and elaboration. Ann Intern Med. 2015 Jan 6;162(1):W1-73. doi: 10.7326/M14-0698.
- Singh AD, Turell ME, Topham AK. Uveal melanoma: trends in incidence, treatment, and survival. Ophthalmology. 2011 Sep;118(9):1881-5. doi: 10.1016/j.ophtha.2011.01.040. Epub 2011 Jun 24.
- van Smeden M, Moons KG, de Groot JA, Collins GS, Altman DG, Eijkemans MJ, Reitsma JB. Sample size for binary logistic prediction models: Beyond events per variable criteria. Stat Methods Med Res. 2019 Aug;28(8):2455-2474. doi: 10.1177/0962280218784726. Epub 2018 Jul 3.
- Damato B. Progress in the management of patients with uveal melanoma. The 2012 Ashton Lecture. Eye (Lond). 2012 Sep;26(9):1157-72. doi: 10.1038/eye.2012.126. Epub 2012 Jun 29.
- Kujala E, Makitie T, Kivela T. Very long-term prognosis of patients with malignant uveal melanoma. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2003 Nov;44(11):4651-9. doi: 10.1167/iovs.03-0538.
- Gill HS, Char DH. Uveal melanoma prognostication: from lesion size and cell type to molecular class. Can J Ophthalmol. 2012 Jun;47(3):246-53. doi: 10.1016/j.jcjo.2012.03.038.
- Van Raamsdonk CD, Bezrookove V, Green G, Bauer J, Gaugler L, O'Brien JM, Simpson EM, Barsh GS, Bastian BC. Frequent somatic mutations of GNAQ in uveal melanoma and blue naevi. Nature. 2009 Jan 29;457(7229):599-602. doi: 10.1038/nature07586. Epub 2008 Dec 10.
- Robertson AG, Shih J, Yau C, Gibb EA, Oba J, Mungall KL, Hess JM, Uzunangelov V, Walter V, Danilova L, Lichtenberg TM, Kucherlapati M, Kimes PK, Tang M, Penson A, Babur O, Akbani R, Bristow CA, Hoadley KA, Iype L, Chang MT; TCGA Research Network; Cherniack AD, Benz C, Mills GB, Verhaak RGW, Griewank KG, Felau I, Zenklusen JC, Gershenwald JE, Schoenfield L, Lazar AJ, Abdel-Rahman MH, Roman-Roman S, Stern MH, Cebulla CM, Williams MD, Jager MJ, Coupland SE, Esmaeli B, Kandoth C, Woodman SE. Integrative Analysis Identifies Four Molecular and Clinical Subsets in Uveal Melanoma. Cancer Cell. 2017 Aug 14;32(2):204-220.e15. doi: 10.1016/j.ccell.2017.07.003. Erratum In: Cancer Cell. 2018 Jan 8;33(1):151.
- Jager MJ, Shields CL, Cebulla CM, Abdel-Rahman MH, Grossniklaus HE, Stern MH, Carvajal RD, Belfort RN, Jia R, Shields JA, Damato BE. Uveal melanoma. Nat Rev Dis Primers. 2020 Apr 9;6(1):24. doi: 10.1038/s41572-020-0158-0. Erratum In: Nat Rev Dis Primers. 2022 Jan 17;8(1):4.
- Seedor RS, Orloff M, Sato T. Genetic Landscape and Emerging Therapies in Uveal Melanoma. Cancers (Basel). 2021 Nov 2;13(21):5503. doi: 10.3390/cancers13215503.
- Triozzi PL, Schoenfield L, Plesec T, Saunthararajah Y, Tubbs RR, Singh AD. Molecular profiling of primary uveal melanomas with tumor-infiltrating lymphocytes. Oncoimmunology. 2014 Oct 31;8(10):e947169. doi: 10.4161/21624011.2014.947169. eCollection 2019.
- Maat W, Ly LV, Jordanova ES, de Wolff-Rouendaal D, Schalij-Delfos NE, Jager MJ. Monosomy of chromosome 3 and an inflammatory phenotype occur together in uveal melanoma. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2008 Feb;49(2):505-10. doi: 10.1167/iovs.07-0786.
- Kaler CJ, Dollar JJ, Cruz AM, Kuznetsoff JN, Sanchez MI, Decatur CL, Licht JD, Smalley KSM, Correa ZM, Kurtenbach S, Harbour JW. BAP1 Loss Promotes Suppressive Tumor Immune Microenvironment via Upregulation of PROS1 in Class 2 Uveal Melanomas. Cancers (Basel). 2022 Jul 28;14(15):3678. doi: 10.3390/cancers14153678.
- Bronkhorst IH, Jager MJ. Inflammation in uveal melanoma. Eye (Lond). 2013 Feb;27(2):217-23. doi: 10.1038/eye.2012.253. Epub 2012 Dec 14.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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.