基于 CHA 反应的 SERS 传感器用于晚期肺癌 EGFR 突变分型
基于 CHA 反应的 SERS 传感器用于晚期肺癌 EGFR 突变分型:一项多中心、开放标签、双盲、独立数据分析临床试验
摘要:本研究是一项前瞻性、多中心临床研究。 在前期研究中,我们成功构建了CHA反应介导的自校准SERS生物传感器,用于肺癌患者EGFR突变分型(Del-19、T790M、L858R)的检测,并验证了该传感器的准确性、灵敏度和特异性。 SERS 生物传感器在 32 名患者的小样本中超过 95%。 为了获得最高水平的临床证据,真正实现临床转化,这项前瞻性、多中心临床研究旨在验证SERS生物传感器对晚期肺癌患者EGFR突变分型的分析效率。
目的:本前瞻性、多中心临床研究旨在验证先前构建的CHA反应介导的自校准SERS生物传感器对晚期肺癌患者EGFR突变分型的分析效果。
研究对象:本项目入组患者确诊为晚期非小细胞肺癌(NSCLC)。 招生将在25个中心完成,招生将具有竞争性。
研究地点:联勤保障部队第900医院 研究干预:无 研究期限:2024年6月至2025年6月入组患者。 受试者参与时间:每三个月进行一次电话随访,直至研究结束。
研究概览
详细说明
随着医疗技术特别是分子生物学技术的不断发展,肺癌的靶向治疗取得了快速进展,靶向治疗的预后较化疗有明显改善。 在临床实践中,EGFR突变的分子分型有利于及时、优化肿瘤治疗。 目前常见的检测方法包括桑格测序、二代测序(NGS)和RT-PCR,其样本大部分来自肿瘤组织。 然而组织样本数量少、检测周期长、异质性和侵袭性等缺陷给这些方法的应用带来了挑战。 因此,为了克服检测肿瘤组织基因突变所面临的诸多限制,寻找易获得、侵入性低的可行替代方案进行EGFR突变筛查具有重要意义。 此前的报道表明,临床血清循环肿瘤DNA(ctDNA)保留了相对完整的遗传信息,肿瘤细胞中的EGFR突变可以实时反映在ctDNA中。 在血液中,ctDNA检测具有时效性高、假阳性率低、特异性高等独特优势。 因此,以血液作为理想的替代品,低侵入性的ctDNA检测可以成为液体活检的有效工具。 不幸的是,没有标准化的方法来检测血液样本中的 EGFR 突变。 检测ctDNA的常用方法包括NGS、突变扩增阻滞系统(ARMS)和数字PCR。 但这些方法均存在操作复杂、时间长、成本高、灵敏度低、特异性差等缺点。 因此,迫切需要一种快速、灵敏的ctDNA分型检测新方法。
由于其优异的光学特性,SERS已成为生物医学分析中最有前途的工具之一。 然而,由于血液中突变ctDNA的拷贝数仅为野生型DNA的1%,传统的SERS技术无法满足超灵敏检测的严格条件。 催化发夹组装(CHA)是一种典型的等温无酶信号放大策略。 为了进一步提高检测平台对低丰度ctDNA的分析能力,我们将CHA和SERS结合作为生物传感器构建为双信号放大策略,以提高检测平台对血清中EGFR的分析性能。 在前期研究中,我们成功构建了CHA反应介导的自校准SERS生物传感器,用于肺癌患者EGFR突变分型(Del-19、T790M、L858R),并验证了SERS生物传感器的准确性、灵敏度和特异性。 32名患者的小样本就超过了95%。 为了获得最高水平的临床证据,真正实现临床转化,这项前瞻性、多中心临床研究旨在验证SERS生物传感器对晚期肺癌患者EGFR突变分型的分析效率。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Zongyang Yu, Ph.D
- 电话号码:13509327806
- 邮箱:yuzy527@sina.com
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:
- 符合TNM(第九版)标准的肺癌参与者;
- 参与者愿意参与本研究并遵循研究计划;
- 参与者或合法授权代表可以提供经管理网站的道德审查委员会批准的书面知情同意书;
排除标准:
- 患有其他活动性恶性肿瘤的患者;
- 缺少基线临床数据的患者;
- 患有严重肺部基础疾病(如支气管扩张、支气管哮喘或慢性阻塞性肺病等)的患者,或有职业或环境接触粉尘、地雷或石棉史的患者;
- 不配合或拒绝参加后期临床试验的受试者。
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 |
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经病理诊断为晚期NSCLC的患者
该研究在全国25个中心进行,招募了200名已确诊的不同EGFR突变类型(Del-19、L858R、T790M和无基因突变)的晚期NSCLC患者。
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1. 筛选感兴趣的参与者应在完成任何研究程序之前签署适当的知情同意书(ICF)。
2. 研究者将审查症状、危险因素和其他非侵入性纳入和排除标准。
3. 以下是 3 个月评估期间事件的一般顺序: 4. 完成基线程序 参与者接受了 3 个月的评估并完成了所有安全监测。
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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NGS 或 RT-PCR
大体时间:通过学习完成,平均1年
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针对 EGFR 突变类型的 NGS 或 RT-PCR
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通过学习完成,平均1年
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诊断准确率
大体时间:通过学习完成,平均1年
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通过RAMAN智能诊断系统确定入组癌症患者EGFR突变类型
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通过学习完成,平均1年
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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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SERS(表面增强拉曼光谱)结果
大体时间:通过学习完成,平均1年
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基于 CHA 反应的 SERS 传感器,检测 EGFR 突变类型
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通过学习完成,平均1年
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拉曼诊断时间
大体时间:最长 30 天
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获得血清后进行RAMAN检测并获得诊断结果的时间
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最长 30 天
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安全评估结果
大体时间:最长 30 天
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第 30 天的 AE 和 SAE
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最长 30 天
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (估计的)
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 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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