- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05443412
Künstliche Intelligenz (KI)-unterstützte risikobasierte Prostatakrebserkennung
18. Mai 2025 aktualisiert von: CHIU Ka Fung Peter, Chinese University of Hong Kong
Durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützte risikobasierte Prostatakrebserkennung: Eine Synergie aus neuartigen Biomarkern, fortschrittlicher Bildgebung und robotergestützter Diagnose
Dies ist eine prospektive klinische Studie, in der 510 Männer mit PCa-Risiko rekrutiert wurden, um sich Urin-, Blut-, KI-unterstützten Ultraschall- und KI-unterstützten MRT-Untersuchungen zu unterziehen, um das Risiko eines klinisch signifikanten PCa (csPCa) zu stratifizieren.
(Stichprobenberechnung in Abschnitt 5)
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Alle rekrutierten Patienten werden Untersuchungen unterzogen, einschließlich Urin auf Spermin, Blut auf miRNA, TRUS und MRT-Prostata.
Patienten mit hohem Verdacht auf csPCa in einem Schritt (Urin, Blut, Ultraschall oder MRT) wird eine bildgeführte Prostatabiopsie angeboten.
Darauf folgen Techniken des maschinellen Lernens, um die beste Kombination zur Vorhersage von csPCa zu finden.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
510
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD
- Telefonnummer: 35052625
- E-Mail: peterchiu@surgery.cuhk.edu.hk
Studienorte
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-
-
Hong Kong, Hongkong
- Rekrutierung
- Prince of Wales Hospital, Chinese University of Hong Kong
-
Kontakt:
- Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD
- Telefonnummer: 852-3505-2625
- E-Mail: peterchiu@surgery.cuhk.edu.hk
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
14 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Alle konsekutiven Männer wegen erhöhtem PSA-Wert von 4–20 ng/ml überwiesen
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Männer ≥18 Jahre
- Klinischer Verdacht auf Prostatakrebs
- Prostataspezifisches Antigen (PSA) im Serum 4-20 ng/ml
- Digital-rektale Untersuchung ≤ cT2 (organbegrenzter Krebs)
- Kann eine schriftliche Einverständniserklärung abgeben
Ausschlusskriterien:
- Vorherige Prostatabiopsie
- Frühere oder aktuelle Vorgeschichte von Prostatakrebs
- Es ist kontraindiziert, sich einer einfachen MRT-Untersuchung zu unterziehen (z. Herzschrittmacher in situ, Klaustrophobie)
- Kontraindiziert für die transperineale Prostatabiopsie: aktive Harnwegsinfektion, fehlgeschlagene TRUS-Sondeneinführung oder Steinschnittposition, nicht korrigierbare Koagulopathie, Thrombozytenaggregationshemmer oder Antikoagulans, die nicht gestoppt werden können
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Diagnose von klinisch signifikantem Prostatakrebs (csPCa); • csPCa ist die Diagnose von Prostatakrebs der ISUP-Grad-Gruppe ≥2 in mindestens 1 Biopsiekern
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
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Bewertet durch maschinelle Lernalgorithmen unter Verwendung klinischer Parameter, neuartiger Biomarker und KI-unterstützter Bildgebung
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Diagnose von Prostatakrebs jeden Grades
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
|
Beurteilt durch Prostatabiopsie
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
|
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Anteil der Männer mit der Diagnose klinisch unbedeutender Prostatakrebs
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
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Beurteilt durch Prostatabiopsie
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
|
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Prostatabiopsien, die vermieden werden können
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
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Bewertet durch die Verwendung verschiedener maschineller Lernalgorithmen
|
Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
|
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Die Konkordanz von KI-gestützter TRUS- und MRT-Diagnose und Biopsieergebnissen
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
|
Bewertet durch die Verwendung verschiedener maschineller Lernalgorithmen und des Ergebnisses der Prostatabiopsie
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 1 Jahr
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD, Chinese University of Hong Kong
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
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- Kasivisvanathan V, Rannikko AS, Borghi M, Panebianco V, Mynderse LA, Vaarala MH, Briganti A, Budaus L, Hellawell G, Hindley RG, Roobol MJ, Eggener S, Ghei M, Villers A, Bladou F, Villeirs GM, Virdi J, Boxler S, Robert G, Singh PB, Venderink W, Hadaschik BA, Ruffion A, Hu JC, Margolis D, Crouzet S, Klotz L, Taneja SS, Pinto P, Gill I, Allen C, Giganti F, Freeman A, Morris S, Punwani S, Williams NR, Brew-Graves C, Deeks J, Takwoingi Y, Emberton M, Moore CM; PRECISION Study Group Collaborators. MRI-Targeted or Standard Biopsy for Prostate-Cancer Diagnosis. N Engl J Med. 2018 May 10;378(19):1767-1777. doi: 10.1056/NEJMoa1801993. Epub 2018 Mar 18.
- Mottet N, van den Bergh RCN, Briers E, Van den Broeck T, Cumberbatch MG, De Santis M, Fanti S, Fossati N, Gandaglia G, Gillessen S, Grivas N, Grummet J, Henry AM, van der Kwast TH, Lam TB, Lardas M, Liew M, Mason MD, Moris L, Oprea-Lager DE, van der Poel HG, Rouviere O, Schoots IG, Tilki D, Wiegel T, Willemse PM, Cornford P. EAU-EANM-ESTRO-ESUR-SIOG Guidelines on Prostate Cancer-2020 Update. Part 1: Screening, Diagnosis, and Local Treatment with Curative Intent. Eur Urol. 2021 Feb;79(2):243-262. doi: 10.1016/j.eururo.2020.09.042. Epub 2020 Nov 7.
- Hugosson J, Roobol MJ, Mansson M, Tammela TLJ, Zappa M, Nelen V, Kwiatkowski M, Lujan M, Carlsson SV, Talala KM, Lilja H, Denis LJ, Recker F, Paez A, Puliti D, Villers A, Rebillard X, Kilpelainen TP, Stenman UH, Godtman RA, Stinesen Kollberg K, Moss SM, Kujala P, Taari K, Huber A, van der Kwast T, Heijnsdijk EA, Bangma C, De Koning HJ, Schroder FH, Auvinen A; ERSPC investigators. A 16-yr Follow-up of the European Randomized study of Screening for Prostate Cancer. Eur Urol. 2019 Jul;76(1):43-51. doi: 10.1016/j.eururo.2019.02.009. Epub 2019 Feb 26.
- Chiu PK, Ng CF, Semjonow A, Zhu Y, Vincendeau S, Houlgatte A, Lazzeri M, Guazzoni G, Stephan C, Haese A, Bruijne I, Teoh JY, Leung CH, Casale P, Chiang CH, Tan LG, Chiong E, Huang CY, Wu HC, Nieboer D, Ye DW, Bangma CH, Roobol MJ. A Multicentre Evaluation of the Role of the Prostate Health Index (PHI) in Regions with Differing Prevalence of Prostate Cancer: Adjustment of PHI Reference Ranges is Needed for European and Asian Settings. Eur Urol. 2019 Apr;75(4):558-561. doi: 10.1016/j.eururo.2018.10.047. Epub 2018 Nov 2.
- Rawla P. Epidemiology of Prostate Cancer. World J Oncol. 2019 Apr;10(2):63-89. doi: 10.14740/wjon1191. Epub 2019 Apr 20.
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- Chiu PK, Roobol MJ, Nieboer D, Teoh JY, Yuen SK, Hou SM, Yiu MK, Ng CF. Adaptation and external validation of the European randomised study of screening for prostate cancer risk calculator for the Chinese population. Prostate Cancer Prostatic Dis. 2017 Mar;20(1):99-104. doi: 10.1038/pcan.2016.57. Epub 2016 Nov 29.
- Chiu PK, Roobol MJ, Teoh JY, Lee WM, Yip SY, Hou SM, Bangma CH, Ng CF. Prostate health index (PHI) and prostate-specific antigen (PSA) predictive models for prostate cancer in the Chinese population and the role of digital rectal examination-estimated prostate volume. Int Urol Nephrol. 2016 Oct;48(10):1631-7. doi: 10.1007/s11255-016-1350-8. Epub 2016 Jun 27.
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- Ng CF, Chiu PK, Lam NY, Lam HC, Lee KW, Hou SS. The Prostate Health Index in predicting initial prostate biopsy outcomes in Asian men with prostate-specific antigen levels of 4-10 ng/mL. Int Urol Nephrol. 2014 Apr;46(4):711-7. doi: 10.1007/s11255-013-0582-0. Epub 2013 Oct 18.
- Ng CF, Yeung R, Chiu PK, Lam NY, Chow J, Chan B. The role of urine prostate cancer antigen 3 mRNA levels in the diagnosis of prostate cancer among Hong Kong Chinese patients. Hong Kong Med J. 2012 Dec;18(6):459-65.
- de la Taille A, Irani J, Graefen M, Chun F, de Reijke T, Kil P, Gontero P, Mottaz A, Haese A. Clinical evaluation of the PCA3 assay in guiding initial biopsy decisions. J Urol. 2011 Jun;185(6):2119-25. doi: 10.1016/j.juro.2011.01.075. Epub 2011 Apr 15.
- Van Neste L, Hendriks RJ, Dijkstra S, Trooskens G, Cornel EB, Jannink SA, de Jong H, Hessels D, Smit FP, Melchers WJ, Leyten GH, de Reijke TM, Vergunst H, Kil P, Knipscheer BC, Hulsbergen-van de Kaa CA, Mulders PF, van Oort IM, Van Criekinge W, Schalken JA. Detection of High-grade Prostate Cancer Using a Urinary Molecular Biomarker-Based Risk Score. Eur Urol. 2016 Nov;70(5):740-748. doi: 10.1016/j.eururo.2016.04.012. Epub 2016 Apr 20.
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- Chiu PK, Fung YH, Teoh JY, Chan CH, Lo KL, Li KM, Tse RT, Leung CH, Wong YP, Roobol MJ, Wong KL, Ng CF. Urine spermine and multivariable Spermine Risk Score predict high-grade prostate cancer. Prostate Cancer Prostatic Dis. 2021 Jun;24(2):542-548. doi: 10.1038/s41391-020-00312-1. Epub 2021 Jan 6.
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- Liu HP, Lai HM, Guo Z. Prostate cancer early diagnosis: circulating microRNA pairs potentially beyond single microRNAs upon 1231 serum samples. Brief Bioinform. 2021 May 20;22(3):bbaa111. doi: 10.1093/bib/bbaa111.
- Urabe F, Matsuzaki J, Yamamoto Y, Kimura T, Hara T, Ichikawa M, Takizawa S, Aoki Y, Niida S, Sakamoto H, Kato K, Egawa S, Fujimoto H, Ochiya T. Large-scale Circulating microRNA Profiling for the Liquid Biopsy of Prostate Cancer. Clin Cancer Res. 2019 May 15;25(10):3016-3025. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-2849. Epub 2019 Feb 26.
- Grey ADR, Scott R, Shah B, Acher P, Liyanage S, Pavlou M, Omar R, Chinegwundoh F, Patki P, Shah TT, Hamid S, Ghei M, Gilbert K, Campbell D, Brew-Graves C, Arumainayagam N, Chapman A, McLeavy L, Karatziou A, Alsaadi Z, Collins T, Freeman A, Eldred-Evans D, Bertoncelli-Tanaka M, Tam H, Ramachandran N, Madaan S, Winkler M, Arya M, Emberton M, Ahmed HU. Multiparametric ultrasound versus multiparametric MRI to diagnose prostate cancer (CADMUS): a prospective, multicentre, paired-cohort, confirmatory study. Lancet Oncol. 2022 Mar;23(3):428-438. doi: 10.1016/S1470-2045(22)00016-X.
- Liu Q, Dou Q, Yu L, Heng PA. MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation With Heterogeneous MRI Data. IEEE Trans Med Imaging. 2020 Sep;39(9):2713-2724. doi: 10.1109/TMI.2020.2974574. Epub 2020 Feb 17.
- Chiu PK, Shen X, Wang G, Ho CL, Leung CH, Ng CF, Choi KS, Teoh JY. Enhancement of prostate cancer diagnosis by machine learning techniques: an algorithm development and validation study. Prostate Cancer Prostatic Dis. 2022 Apr;25(4):672-676. doi: 10.1038/s41391-021-00429-x. Epub 2021 Jul 15.
- Wery M. [Malaria. Biologic diagnosis. Present status and the future]. Rev Prat. 1988 Jun 16;38(18):1159-63. No abstract available. French.
- Shen X, Wang G, Kwan RY, Choi KS. Using Dual Neural Network Architecture to Detect the Risk of Dementia With Community Health Data: Algorithm Development and Validation Study. JMIR Med Inform. 2020 Aug 31;8(8):e19870. doi: 10.2196/19870.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
1. August 2023
Primärer Abschluss (Geschätzt)
31. Juli 2026
Studienabschluss (Geschätzt)
30. Oktober 2026
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
22. Juni 2022
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
30. Juni 2022
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
5. Juli 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
20. Mai 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
18. Mai 2025
Zuletzt verifiziert
1. Mai 2025
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- CRE 2022.245
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NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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