CHDI Sesión de la Conferencia IV – Dres. Pedro McColgan & Jonas Dorn (Roche), Sarah Tabrizi & Jeff Long

Pedro McColgan & Jonas Dorn

Pedro McColgan de Roche habló sobre el control digital de cognitivo y motor de los síntomas del estudio longitudinal Generación HD1 en el tominersen ensayos. Pedro describió a la digital de la plataforma de control empleadas en este estudio terapéutico (n=798 personas). La plataforma también fue utilizado en el estudio de la historia natural y de extensión abierta del estudio con tominersen. Pedro presentó de nuevo el análisis de los datos de la Fase III tominersen estudio, donde se ha demostrado que un Q8w 120 mg brazo de tominersen era perjudicial en la mayoría de los clínicos, y en el volumen ventricular. El Q16w 120 mg brazo fue mejor tolerado. Estos resultados llevaron a la interrupción del estudio.

Siguiente, Jonas habló sobre el análisis de la información digital, que es un estudio exploratorio de la plataforma para controlar los síntomas en el hogar a través de un teléfono móvil. Se pregunta a los pacientes para completar varias pruebas/tareas activas semanal o mensual y los datos son subidos a la nube, donde se puede acceder al estudio de la administración. Los pacientes pasaron de 30 a 60'/semana para estas pruebas activas. Además, el monitoreo pasivo tuvo lugar durante la duración del estudio.

La plataforma digital mostraron una buena fiabilidad y una buena fiabilidad test-retest, mostrando las diferencias entre los diversos HD grupos y de calidad comparable a la de la clínica de las pruebas. El análisis de los datos que se presentan a continuación son preliminares, pero muestran que tanto acelerado tapping y el Stroop palabra lectura de la prueba muestran deterioro por el paso del tiempo (imagen de abajo). Algunos datos faltaba debido a los abandonos (algunas personas dejaron de hacer las tareas al final de la duración del estudio). Se demostró entonces que la deserción escolar es un problema, al comparar los grupos de placebo y también la Q8w, lo que significa que es imposible comparar el grupo de placebo a los otros grupos. La Roche equipo está tratando de entender si hay un problema de adherencia debido a la progresión de la enfermedad o debido a otros factores. Son análisis de los datos mediante diversas pruebas para ver cuáles son más propensos a ser utilizados en futuros trabajos – por ejemplo, hubo problemas con el dibujar-una-forma de la prueba pero por lo menos con acelerado de tocar. A pesar de estos problemas, Roche considera que la recopilación de todos los datos que ya fue un éxito desde un punto de vista operacional.


Sarah Tabrizi & Jeff Long

Sarah Tabrizi de la UCL HD y centro de Jeff Long de la Universidad de Iowa habló acerca de la HD-ISS integrado sistema de estadificación (ISS) para predecir la progresión de la enfermedad. Se recomienda el abandono de la 'edad del motor diagnóstico' extremo si queremos avanzar en estudios clínicos llevados a cabo en la etapa más temprana de la enfermedad y una mejor estratificar la población de pacientes de la enfermedad de modificación y/o preventivo de los ensayos. Sarah habló acerca de la importancia de los sistemas de estadificación en la investigación clínica y ensayos, siguiendo el ejemplo del cáncer de campo. Este sistema de clasificación permite a los internos y externos valqtify de estudios de investigación, la comparación entre los estudios y obtener el valor acumulado de las pruebas. También tiene implicaciones para las políticas.

So why do we need a new staging system? Sarah explains that the age at motor diagnosis is too late an event in the progression, that many deficits arise earlier and are not accounted for. The HD-ISS is a staging system that aims to map progression from birth to death, using thousands of data points from longitudinal natural history studies. A new biological research definition of HD is presented, depending on CAG length (>40) or the presence of an intermediate CAG length (CAG36-39) and a change in a biomarker or clinical domain known to occur in HD. The staging system has 4 stages – stage 0 is no changes; stage 1 includes a change in a biomarker, and so on. In addition, a set of landmarks was identified for the transitions to various stages. For example, stage 1 landmark is caudate volume loss. This work is in press at The Lancet Neurology. Sarah explained that the impact of the HD-ISS provides a framework for advancing clinical trials, concluding input from patients and regulators alike.

Siguiente, Jeff Long presenta la estadística de los principios detrás de los criterios de inscripción y de cómo clasificar a los individuos en las diferentes etapas basado en puntos de referencia y punto de corte para la inclusión (CAG-independiente métricas). Una calculadora en línea ha sido desarrollado, que todo el mundo puede tener acceso una vez que el Lancet Neurology, el papel ha sido oficialmente publicado. Jeff presentado algunos ejemplos de cómo utilizar la calculadora, basado en datos volumétricos, y varias clínicas tarea puntuaciones (TMS, SDMT, nivel educativo, TFC).

Next, Jeff described how available longitudinal data can be used to evaluate how the landmarks can be used to track HD progression. Available imaging data was analysis from >1200 individuals and >3200 visits, allowing repeated-measures analysis based on CAG and caudate volume. Volume can be included in trial participation along with clinical measures, for instance. Next, Jeff spoke about stage 2 and 3 variables, where we have >12000 measures in 40,000 visits, if we include the enroll-HD database. Due to the fact that enroll-HD does not include imaging endpoints, the enroll-HD database cannot be used to distinguish stage 0 from stage 1, as this is defined by an imaging change. Jeff presented data analyzed by CAG length in the TMS, defining the beginning of stage 2. The TFC scores were shown to exemplify the beginning of the stage 3.

Jeff finalizado sus comentarios con el tema de la adición de enriquecimiento de los parámetros para clasificar mejor las trayectorias dentro de cada etapa, para definir mejor una más refinada de la estratificación. Cada etapa, en el momento es muy largo (de 6 a 10 años) y necesitamos un más refinado de la clasificación todavía, potencialmente incluyendo un análisis de sus trayectorias dentro de una etapa (dicen etapa 2) como parte de su enroll-HD de monitoreo. Por ejemplo, la inclusión de los PIN de las puntuaciones (índice Pronóstico de HD de la norma).

Jeff terminó con un niño de 4 años de ensayos clínicos escenario para HD-ISS etapa 2.

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