Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Kunstig intelligens (AI)-assisteret risikobaseret påvisning af prostatakræft

30. oktober 2026 opdateret af: CHIU Ka Fung Peter, Chinese University of Hong Kong

Kunstig intelligens (AI)-assisteret risikobaseret prostatacancerdetektion: en synergi af nye biomarkører, avanceret billeddannelse og robot-assisteret diagnose

This is a prospective clinical study recruiting 510 men at risk of PCa to undergo urine, blood, AI-assisted ultrasound and AI-assisted MRI investigations to stratify risk of clinically significant PCa (csPCa). (sample size calculation in section 5)

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

All recruited patients will undergo investigations including urine for spermine, blood for miRNA, TRUS, and MRI prostate. Patients with high suspicion of csPCa in any one step (urine, blood, ultrasound, OR MRI) will be offered an image-guided prostate biopsy. This will be followed by machine learning techniques to find the best combination in predicting csPCa.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

510

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiesteder

      • Hong Kong, Hong Kong
        • Rekruttering
        • Prince of Wales Hospital, Chinese University of Hong Kong
        • Kontakt:

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

18 år og ældre (Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ja

Køn, der er berettiget til at studere

Han

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

All consecutive men referred for elevated PSA 4-20 ng/mL

Beskrivelse

Inclusion Criteria:

  • Men ≥18 years of age
  • Clinical suspicion of prostate cancer
  • Serum Prostate-specific antigen (PSA) 4-20 ng/mL
  • Digital rectal examination ≤ cT2 (organ confined cancer)
  • Able to provide written informed consent

Exclusion Criteria:

  • Prior prostate biopsy
  • Past or current history of prostate cancer
  • Contraindicated to undergo plain MRI scan (e.g. pacemaker in-situ, claustrophobia)
  • Contraindicated to transperineal prostate biopsy: active urinary tract infection, fail TRUS probe insertion or lithotomy position, uncorrectable coagulopathy, antiplatelet or anticoagulant which cannot be stopped

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Observationsmodeller: COHORT
  • Tidsperspektiver: PROSPECTIVE

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Diagnosis of clinically significant Prostate cancer (csPCa); • csPCa is diagnosis of ISUP Grade group ≥2 prostate cancer in at least 1 biopsy core
Tidsramme: Through study completion, an average of 1 year

Assessed by by machine learning algorithms utilizing clinical parameters, novel biomarkers and AI-assisted imaging

Through study completion, an average of 1 year

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Diagnosis of any grade of prostate cancer
Tidsramme: Through study completion, an average of 1 year

Assessed by prostate biopsy

Through study completion, an average of 1 year
Proportion of men with diagnosis of clinically insignificant prostate cancer
Tidsramme: Through study completion, an average of 1 year

Assessed by prostate biopsy

Through study completion, an average of 1 year
Prostate biopsies that can be avoided
Tidsramme: Through study completion, an average of 1 year

Assessed by using different machine learning algorithms

Through study completion, an average of 1 year
The concordance of AI-assisted TRUS & MRI diagnosis and biopsy outcomes
Tidsramme: Through study completion, an average of 1 year

Assessed by using different machine learning algorithms and prostate biopsy result

Through study completion, an average of 1 year

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Efterforskere

  • Ledende efterforsker: Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD, Chinese University of Hong Kong

Publikationer og nyttige links

Den person, der er ansvarlig for at indtaste oplysninger om undersøgelsen, leverer frivilligt disse publikationer. Disse kan handle om alt relateret til undersøgelsen.

Generelle publikationer

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Faktiske)

1. august 2023

Primær færdiggørelse (Anslået)

31. december 2028

Studieafslutning (Anslået)

31. december 2028

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

22. juni 2022

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

30. juni 2022

Først opslået (Faktiske)

5. juli 2022

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

3. november 2026

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

30. oktober 2026

Sidst verificeret

1. oktober 2026

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Andre undersøgelses-id-numre

  • CRE 2022.245

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .