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PaCIFiC-CUP 对原发灶不明的癌症进行分类

2026年4月22日 更新者:Xiao-Peng Tian、Sun Yat-sen University

PaCIFiC-CUP:用于识别未知原发癌症起源的泛癌综合指纹分类器:多中心双向队列研究

本研究旨在初步利用机器学习对公共数据库中的泛癌DNA甲基化数据构建DNA甲基化分类模型(PaCIFiC-CUP,CUP的泛癌集成指纹分类器),用于诊断各种类型的癌症,特别是原发部位的癌症原发灶不明的癌症。 目标是通过分析癌症标本的DNA甲基化模式来实现癌症病理类型的诊断,从而指导后续的癌症精准治疗。

研究概览

地位

招聘中

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

120

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

    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510060
        • 招聘中
        • Sun Yat-sen University Cancer Center
        • 接触:

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

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

取样方法

非概率样本

研究人群

研究人群由符合纳入和排除标准的诊断为 CUP 的患者组成。

描述

纳入标准:

  1. 患者标本取自中山大学肿瘤防治中心及附属合作中心,并已获得患者书面同意,授权将标本用于研究目的。
  2. 经过标准评估(病史、体格检查、全血细胞计数、生物化学、颈部、胸部、腹部和骨盆的计算机断层扫描、所有症状区域的针对性评估、病理学和免疫组织化学)后,诊断被确定为主要诊断部位不明的肿瘤(包括腺癌、鳞状细胞癌、未分化癌、神经内分泌癌、肉瘤等)。
  3. 诊断在参与机构得到证实,患者已接受全身治疗。
  4. 可以获得患者完整的临床、病理和随访数据。
  5. ECOG表现状态评分:0-2分。

排除标准:

  1. 妊娠或哺乳期女性患者。
  2. 肿瘤组织样本量过小(活检或切片组织中肿瘤组织占比<70%)。
  3. 器官移植或非自体(同种异体)骨髓或干细胞移植史。
  4. 既往有肿瘤病史,目前的情况是肿瘤复发。
  5. 血液系统恶性肿瘤(不包括淋巴瘤)。
  6. 其他可能严重影响患者生存的疾病,如严重心脑血管疾病、败血症、严重外伤或烧伤等。

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

队列和干预

团体/队列
特定部位治疗组
这些原发灶不明的癌症患者接受了与 DNA 甲基化分类器预测的特定位点相匹配的位点特异性治疗。
经验治疗组
这些原发灶不明的癌症患者接受的经验治疗与 DNA 甲基化分类器预测的特定位点不匹配。

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
总体生存率
大体时间:从诊断日期到全因死亡日期,评估时间最长为 24 个月
总生存期是指一个人被诊断出原发灶不明的癌症后的生存时间,不考虑任何具体的死亡原因。
从诊断日期到全因死亡日期,评估时间最长为 24 个月

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
无进展生存期
大体时间:从诊断日期到首次记录进展日期或任何原因死亡日期(以先到者为准),评估时间最长为 24 个月
无进展生存期是指原发灶不明的癌症患者在没有任何疾病进展迹象或症状的情况下仍存活的时间长度
从诊断日期到首次记录进展日期或任何原因死亡日期(以先到者为准),评估时间最长为 24 个月

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)

2023年7月1日

初级完成 (估计的)

2026年12月31日

研究完成 (估计的)

2026年12月31日

研究注册日期

首次提交

2023年11月14日

首先提交符合 QC 标准的

2023年11月20日

首次发布 (实际的)

2023年11月21日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年4月23日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年4月22日

最后验证

2026年4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)?

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

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