Project title
利用基因表現預測模組精準選擇處方以避免全身性藥物反應及提升結核病預防性治療的完成率
Internal ID
NSTC114-2314-B002-265-MY3
Principal Investigator
Start Date
August 1, 2025
End Date
July 31, 2026
Investigators
Organizations
Partner Organizations
Leveraging Gene Signatures for Precision Regimen Selection to Avoid Systemic Drug Reaction and Enhance Completion Rates in Tuberculosis Preventive Therapy = 利用基因表現預測模組精準選擇處方以避免全身性藥物反應及提升結核病預防性治療的完成率
Keywords
completion rate
gene signature
isoniazid
latent tuberculosis infection
precision medicine
preventive therapy
rifapentine
Description
潛伏結核感染的預防性治療，是終結結核的重要關鍵。含有rifapentine的短程處方，雖然讓潛伏結核感染治療的完成率大大提升，但不論是3HP或是1HP處方，全身性藥物反應發生的機率大概都超過10%，這幾乎就是所有中斷治療的原因。我們過去的研究發現在潛伏結核感染治療之前，利用基因表現預測模組能夠準確預測全身性藥物反應的發生，為潛伏結核感染的防治提供了可靠的決策工具，實現精準醫療。因此，我們設計了這個多中心的隨機分派臨床研究，對照組由個案自行選擇治療處方，實驗組則由基因表現預測模組精準選擇處方，期待能夠證實利用基因表現預測模組精準選擇處方之下，潛伏結核感染的治療完成率能夠顯著提高。