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Prediction of Neoadjuvant Therapy Efficacy and Prognosis for Breast Cancer Based on Multimodal Data

22. Juni 2026 aktualisiert von: Yunnan Cancer Hospital

Prediction of Neoadjuvant Therapy Efficacy and Prognosis for Breast Cancer Based on Multimodal Data: A Multicenter Retrospective and Prospective Validation

This study aims to develop a multimodal deep learning model integrating MRI, ultrasound, digital pathology and clinical information based on multicenter retrospective data. To externally validate the model in an independent prospective cohort, and evaluate its accuracy in predicting pathological complete response (pCR), 3-year and 5-year disease-free survival (DFS). To establish visual tools such as nomograms, assisting clinicians in identifying patients with chemoresistance and facilitating individualized de-escalation or escalation treatment strategies.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

1800

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  1. Histopathologically confirmed invasive breast cancer;
  2. Planned to receive a full course of neoadjuvant therapy;
  3. Complete baseline imaging data (MRI/ultrasound/mammography) and core needle pathology results available.

Exclusion Criteria:

  1. Previous history of ipsilateral breast cancer or chest radiotherapy;
  2. Distant metastasis (Stage IV);
  3. Poor image quality or missing clinical data exceeding 20%.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Prediction of Neoadjuvant Therapy Efficacy and Prognosis for Breast Cancer Based on Multimodal Data
To develop a multimodal deep learning model integrating MRI, ultrasound, digital pathology and clinical information based on multicenter retrospective data.
Diagnosetest: To explore the value of a multimodal deep learning model integrating MRI, ultrasound, digital pathology and clinical information in predicting pCR and long-term prognosis.
MRI and ultrasound were performed in addition to conventional treatment regimens

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Predictive value of multimodal data for neoadjuvant therapy efficacy in breast cancer
Zeitfenster: From enrollment to the end of surgery
Combined with preoperative multimodal MRI and ultrasound imaging parameters, pathological baseline data and clinical data, a prediction model for neoadjuvant therapy efficacy in breast cancer is constructed. Taking postoperative pathological response results as the evaluation basis, the predictive efficacy of multimodal data for neoadjuvant therapy complete response and non-complete response is evaluated.
From enrollment to the end of surgery

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Prognostic predictive value of multimodal data for breast cancer
Zeitfenster: From enrollment to the end of surgery
Follow up the long-term prognosis of breast cancer patients after neoadjuvant therapy and surgery, record key prognostic indicators including disease-free survival (DFS) and overall survival (OS). Analyze the correlation between multimodal imaging and clinical pathological data and patient prognosis, and verify the prognostic prediction ability of multimodal data for breast cancer patients.
From enrollment to the end of surgery

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Yunnan Cancer Hospital

Ermittler

  • Studienleiter: Lianhua Ye, Ethics Committee of Yunnan Provincial Cancer Hospital

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 (Geschätzt)

1. Juni 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Juni 2029

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Mai 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

22. Juni 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. Juni 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

26. Juni 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. Juni 2026

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • KYLX2026-205

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

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

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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