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

22 juin 2026 mis à jour par: 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.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

1800

Phase

  • N'est pas applicable

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

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

La description

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%.

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

  • Objectif principal: Diagnostique
  • Répartition: N / A
  • Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
  • Masquage: Aucun (étiquette ouverte)

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: 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.
Test diagnostique: 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

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Predictive value of multimodal data for neoadjuvant therapy efficacy in breast cancer
Délai: 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

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Prognostic predictive value of multimodal data for breast cancer
Délai: 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

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Yunnan Cancer Hospital

Les enquêteurs

  • Directeur d'études: Lianhua Ye, Ethics Committee of Yunnan Provincial Cancer Hospital

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 juin 2026

Achèvement primaire (Estimé)

31 décembre 2026

Achèvement de l'étude (Estimé)

30 juin 2029

Dates d'inscription aux études

Première soumission

19 mai 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

22 juin 2026

Première publication (Réel)

26 juin 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

26 juin 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

22 juin 2026

Dernière vérification

1 mai 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • KYLX2026-205

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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

NON

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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