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Développement et validation prospective d'un modèle d'intelligence artificielle basé sur la pathologie pour prédire le délai de résistance à la castration du cancer de la prostate

21 janvier 2026 mis à jour par: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
L'objectif de ce test prédictif est d'évaluer de manière prospective la performance d'un modèle prédictif d'intelligence artificielle (IA) pré-développé pour prédire le délai avant la résistance à la castration du cancer de la prostate. Les chercheurs ont développé ce modèle d'IA basé sur des algorithmes d'apprentissage profond dans des recherches préliminaires, et il a bien performé lors de tests rétrospectifs.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

L'hormonothérapie est une méthode de traitement importante pour le cancer de la prostate et peut efficacement prolonger la survie des patients. Cependant, presque tous les patients évolueront vers un cancer de la prostate résistant à la castration à des moments différents. Les options actuelles d'hormonothérapie comprennent la thérapie de privation androgénique (ADT), les anti-récepteurs aux androgènes (AR) et la chimiothérapie, la thérapie combinée étant plus efficace aux stades précoces mais associée à des effets secondaires plus importants. Par conséquent, prédire le temps jusqu'à la progression résistante à la castration et utiliser cette information pour appliquer des plans de traitement personnalisés peut assurer l'efficacité tout en réduisant les effets secondaires des médicaments. C'est pourquoi nous avons développé un modèle prédictif d'intelligence artificielle pour prédire le temps jusqu'à la résistance à la castration du cancer de la prostate, qui devrait prédire avec précision le temps de progression pour différents patients et aider les médecins à élaborer des plans de traitement personnalisés et précis basés sur les risques de progression individuels.

Cette étude est un test prédictif sans mesures d'intervention, prévoyant de collecter des lames pathologiques de biopsie de la prostate des patients inscrits et de les numériser en images de lames complètes (WSIs). Le modèle d'IA analysera les WSIs et générera des résultats prédictifs au niveau de la lame (dans les 12 mois, entre 12 et 24 mois ou au-delà de 24 mois). Le traitement et l'examen de routine seront effectués comme d'habitude. Ces deux processus ne s'interféreront pas l'un l'autre. Ensuite, nous suivrons les patients pendant 24 mois, pour enregistrer le temps jusqu'à la progression résistante à la castration, puis nous comparerons les résultats avec le modèle prédictif.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

150

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • Chine
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Chine, 510120
        • Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Les patients atteints d'un cancer de la prostate, ayant subi une biopsie de la prostate entre janvier 2026 et décembre 2026 au Sun Yat-sen Memorial Hospital de l'Université Sun Yat-sen, sont prévus pour être inclus dans ce test prédictif prospectif. Les lames histopathologiques des tissus de biopsie des patients inclus seront collectées et numérisées sous forme d'images de lame entière (WSI) pour une validation prospective du modèle d'IA.

La description

Critères d'inclusion :

  1. Les patients sont diagnostiqués avec un cancer de la prostate à risque intermédiaire à élevé ; subissent une biopsie de la prostate.
  2. Les patients n'ont reçu qu'une thérapie endocrinienne pour le cancer de la prostate ;
  3. Les patients disposent d'informations cliniques et pathologiques complètes.
  4. Les patients acceptent de participer à ce test diagnostique.

Critères d'exclusion :

  1. Les patients atteints d'autres tumeurs et ayant subi un traitement systémique.
  2. Le patient a refusé de participer à ce test diagnostique.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Les patients subissent une biopsie de la prostate
Les patients subissent une biopsie de la prostate et reçoivent un diagnostic de cancer de la prostate, qui reçoivent une hormonothérapie.
Autre: Modèle prédictif basé sur l'intelligence artificielle (IA) (développé)
Collecter les lames pathologiques des biopsies prostatiques des patients inscrits. Numériser ces lames en images de lame entière (WSI). Analyser les WSI à l'aide du modèle d'IA pour générer des résultats prédictifs (dans les 12 mois, entre 12 et 24 mois ou au-delà de 24 mois). Aucune intervention sur les patients ne serait effectuée dans cette étude de test prédictif.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
C-index (Indice de Concordance)
Délai: Pour chaque patient inscrit, les résultats prédictifs du modèle d'IA seront obtenus peu après la biopsie de la prostate, et l'indice C du modèle d'IA sera évalué jusqu'à la fin de l'étude, soit en moyenne 3 ans.
La proportion de toutes les paires de patients pour lesquelles l'ordre des résultats prédits correspond à l'ordre des résultats réels. Elle estime la probabilité que les résultats prédits soient cohérents avec les résultats observés.
Pour chaque patient inscrit, les résultats prédictifs du modèle d'IA seront obtenus peu après la biopsie de la prostate, et l'indice C du modèle d'IA sera évalué jusqu'à la fin de l'étude, soit en moyenne 3 ans.

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
sensibilité
Délai: Pour chaque patient inclus, les résultats prédictifs du modèle d'IA seront obtenus peu après la biopsie de la prostate, et la sensibilité du modèle d'IA sera évaluée jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne sur 3 ans.
La sortie du modèle prédictif est divisée en une variable binaire en utilisant un seuil de 12 mois : TTCR <12 mois est considéré comme un résultat positif, et TTCR ≥12 mois est considéré comme un résultat négatif. En conséquence, les patients avec TTCR <12 mois sont des patients positifs, et ceux avec TTCR ≥12 mois sont des patients négatifs. Le nombre de lames positivement prédites correctement (TTCR<12 mois), à diviser par le nombre total de lames positives
Pour chaque patient inclus, les résultats prédictifs du modèle d'IA seront obtenus peu après la biopsie de la prostate, et la sensibilité du modèle d'IA sera évaluée jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne sur 3 ans.
spécificité
Délai: Pour chaque patient inclus, les résultats prédictifs du modèle d'IA seront obtenus peu après la biopsie de la prostate, et la spécificité du modèle d'IA sera évaluée jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne sur 3 ans.
La sortie du modèle prédictif est divisée en une variable binaire en utilisant un seuil de 12 mois : TTCR <12 mois est considéré comme un résultat positif, et TTCR ≥12 mois est considéré comme un résultat négatif. En conséquence, les patients avec TTCR <12 mois sont des patients positifs, et ceux avec TTCR ≥12 mois sont des patients négatifs. Le nombre de lames correctement prédites comme négatives (TTCR≥12 mois), à diviser par le nombre total de lames négatives
Pour chaque patient inclus, les résultats prédictifs du modèle d'IA seront obtenus peu après la biopsie de la prostate, et la spécificité du modèle d'IA sera évaluée jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne sur 3 ans.

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Les enquêteurs

  • Directeur d'études: Shaoxu Wu, Ph.D, Department of Urology of Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Estimé)

1 janvier 2026

Achèvement primaire (Estimé)

31 décembre 2028

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 décembre 2028

Dates d'inscription aux études

Première soumission

21 janvier 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

21 janvier 2026

Première publication (Réel)

29 janvier 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

29 janvier 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

21 janvier 2026

Dernière vérification

1 janvier 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • SYSKY-2025-940-01

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Description du régime IPD

Pour protéger la confidentialité des patients, les images de lames pathologiques et les autres données liées aux patients ne sont pas accessibles au public.

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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