Fluidigm質譜流式技術助力100+國家臨床試驗-技術前沿-資訊-生物在線

Fluidigm質譜流式技術助力100+國家臨床試驗

作者：思百拓（上海）儀器科技有限公司 2020-11-17T14:16 (訪問量:7826)

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作為不斷創新的生物科技領跑者，Fluidigm公司（納斯達克：FLDM）長期致力于通過全方位的健康洞察力來改善人們的生活。美國南加州時間2020年11月3日，Fluidigm 公司宣布，其獨有的質譜流式技術及其系列產品，包括CyTOF?、組織成像質譜流式技術(IMC?)和Maxpar?Direct?一站式免疫分型系統等，已被應用于113項國家臨床試驗，其中19項已完成，94項正在進行中。這些臨床試驗中，于2020年啟動的有25項，其中有3項應用Hyperion組織成像質譜流式系統。這些臨床試驗均被列入臨床試驗數據庫（?clinicaltrials.gov?）中。
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與此同時，Fluidigm?質譜流式技術已被應用于多項與新冠肺炎疫情相關的臨床試驗，包括在疾病進程的不同階段評估免疫反應，以及在細胞和分子水平評估治療反應。這些技術還被用于免疫腫瘤學、腫瘤學、自身免疫性疾病、疫苗、感染、外科、血液和免疫紊亂、免疫學、過敏的各種適應癥和干預措施等研究相關的臨床實驗。
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?“大量臨床試驗應用到我們的質譜流式技術，且此類臨床試驗還在不斷增加。這證明我們通過全方位的健康洞察力來改善人們生活的愿景正不斷取得進展?！?/span>Fluidigm公司總裁兼首席執行官Chris Linthwaite談道：“我們感到欣慰的是，我們的獨特技術為多項前沿研究提供助力，也因此有可能推動臨床試驗設計和實施的改進，我們相信，這將最終有助于推動臨床實踐的變革，以更好地改善人們的健康生活。

這些臨床研究迅速啟用我們的技術，以支持應對當前全球健康危機。這表明，我們的技術可以靈活調整，以滿足具體而緊急的研究目標，包括應對疾病大流行?！?/span>
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截至2020年9月30日，Fluidigm?質譜流式技術被納入多種不同的臨床試驗，例如：
1、“新冠肺炎隊列中的免疫表型評估”(NCT04378777)，
“這是一項針對多達2,000名因已知或推定新冠肺炎住院的成人參與者的前瞻性觀察隊列監測研究，”探討了某些免疫學指標如何與疾病的臨床嚴重程度相對應，甚至可以預測其嚴重程度。美國10家**的醫療機構參與了這項研究，該研究由美國國立衛生研究院贊助，使用CyTOF?和Maxpar?Direct?一站式免疫分型系統。
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2、“從癌癥或血液疾病患者和健康志愿者身上收集免疫學樣本”(NCT03207854)
這是一項回溯性臨床試驗，旨在“確定接受免疫治療的患者的免疫系統參數的變化，并將其與“接受常規化療、靶向藥物治療的患者和健康的正常志愿者”的變化進行比較?！边@項試驗使用的是CyTOF?。
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3、“奧拉帕利（Olaparib）對晚期膠質瘤、膽管癌或IDH1或IDH2突變的實體瘤患者的療效”(NCT03212274)
這是一項II期試驗，旨在評估“利用奧拉帕利治療膠質瘤、膽管癌或IDH1或IDH2突變的實體瘤患者的效果。這些患者的病灶已經擴散到身體其他部位，通常無法通過治療治愈或控制?！边@項研究的一個探索性目標是確定共發生的基因改變是否與2-羥基戊二酸(癌癥進展的標志)水平、治療反應和治療抵抗有關。本試驗使用CyTOF?和IMC?。
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4、“新型丙型肝炎病毒MVA疫苗的研究”(NCT01296451)
這是一項旨在評估新型丙型肝炎病毒疫苗的安全性和有效性的研究，該疫苗還將評估接種疫苗后的細胞免疫應答。這項試驗使用CyTOF?，對細胞表型和功能狀態進行深入分析，這些分析均可使用簡便的單管工作流程完成?！?/span>
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5、“新冠肺炎(傳染性)的深入免疫學調查”(NCT04327570)
這是一項觀察性臨床試驗，旨在利用跨學科方法提供“對冠狀病毒SARS-CoV-2的動態宿主免疫反應的深入表征”，“以確定引發SARS-CoV-2感染高度敏感的宿主因素，這是定向醫療干預所急需的信息的?！边@項試驗使用了CyTOF?、Maxpar??Direct?一站式免疫分型系統和Maxpar??Pathsetter?數據分析解決方案。
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魯汶大學的Frederkde Smet博士是此次試驗的首席研究員，他在評論這項試驗時說：“在疫情爆發之初，我們醫院治療新冠肺炎患者的臨床醫生要求我們與他們合作，了解住院患者的免疫異常。為了以最快速度了解這些信息，我的實驗室將Maxpar??Direct?一站式免疫分型系統和Maxpar??Pathsetter?相結合，從而能夠在不需要立即進行生信分析的情況下進行快速數據分析?！?/span>
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“這很重要，因為當我們使用CyTOF?時,需要在單個細胞同時檢測多達40個參數，即使分析數十萬個細胞也會產生海量數據。利用Maxpar??Pathsetter?，我們可以建立一個數據分析架構，得以快速了解免疫系統對病毒的反應，并為今后如何改善對感染患者的管理提供參考。此外，我們還進行了廣泛的生物信息學分析，以最大限度地整合所有Marker并解析每個血液樣本的深層表型?！?/span>

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