Rilevazione del cancro alla prostata basata sul rischio assistita dall'intelligenza artificiale (AI).
18 maggio 2025 aggiornato da: CHIU Ka Fung Peter, Chinese University of Hong Kong
Rilevamento del cancro alla prostata basato sul rischio assistito dall'intelligenza artificiale (AI): una sinergia di nuovi biomarcatori, imaging avanzato e diagnosi assistita da robot
Questo è uno studio clinico prospettico che ha reclutato 510 uomini a rischio di PCa per sottoporsi a indagini su urina, sangue, ecografia assistita da AI e risonanza magnetica assistita da AI per stratificare il rischio di PCa clinicamente significativo (csPCa).
(calcolo della dimensione del campione nella sezione 5)
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tutti i pazienti reclutati saranno sottoposti a indagini tra cui urina per spermina, sangue per miRNA, TRUS e risonanza magnetica della prostata.
Ai pazienti con alto sospetto di csPCa in qualsiasi fase (urina, sangue, ecografia o risonanza magnetica) verrà offerta una biopsia prostatica guidata da immagini.
Questo sarà seguito da tecniche di apprendimento automatico per trovare la migliore combinazione nella previsione di csPCa.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
510
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD
- Numero di telefono: 35052625
- Email: peterchiu@surgery.cuhk.edu.hk
Luoghi di studio
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Hong Kong, Hong Kong
- Reclutamento
- Prince of Wales Hospital, Chinese University of Hong Kong
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Contatto:
- Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD
- Numero di telefono: 852-3505-2625
- Email: peterchiu@surgery.cuhk.edu.hk
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
14 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Tutti gli uomini consecutivi riferiti per PSA elevato 4-20 ng/mL
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Uomini ≥18 anni di età
- Sospetto clinico di cancro alla prostata
- Siero Antigene prostatico specifico (PSA) 4-20 ng/mL
- Esame rettale digitale ≤ cT2 (cancro confinato all'organo)
- In grado di fornire il consenso informato scritto
Criteri di esclusione:
- Pregressa biopsia prostatica
- Storia passata o attuale di cancro alla prostata
- Controindicato sottoporsi a scansione MRI semplice (ad es. pacemaker in situ, claustrofobia)
- Controindicato alla biopsia prostatica transperineale: infezione attiva delle vie urinarie, mancato inserimento della sonda TRUS o posizione litotomica, coagulopatia non correggibile, antipiastrinici o anticoagulanti che non possono essere interrotti
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Diagnosi di carcinoma della prostata clinicamente significativo (csPCa); • csPCa è la diagnosi di cancro alla prostata di gruppo di Grado ISUP ≥2 in almeno 1 nucleo bioptico
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Valutato da algoritmi di apprendimento automatico che utilizzano parametri clinici, nuovi biomarcatori e imaging assistito dall'intelligenza artificiale
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Diagnosi di qualsiasi grado di cancro alla prostata
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Valutato dalla biopsia della prostata
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Proporzione di uomini con diagnosi di cancro alla prostata clinicamente insignificante
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Valutato dalla biopsia della prostata
|
Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Biopsie prostatiche che possono essere evitate
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
|
Valutato utilizzando diversi algoritmi di apprendimento automatico
|
Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
|
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La concordanza della diagnosi TRUS e MRI assistita da AI e dei risultati della biopsia
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
|
Valutato utilizzando diversi algoritmi di apprendimento automatico e risultato della biopsia prostatica
|
Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Peter Ka-Fung CHIU, FRCS, PhD, Chinese University of Hong Kong
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
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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.
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- 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.
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- 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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- 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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- 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.
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- 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.
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- 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.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
1 agosto 2023
Completamento primario (Stimato)
31 luglio 2026
Completamento dello studio (Stimato)
30 ottobre 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
22 giugno 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
30 giugno 2022
Primo Inserito (Effettivo)
5 luglio 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
20 maggio 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
18 maggio 2025
Ultimo verificato
1 maggio 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- CRE 2022.245
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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