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Multimodal Imaging and Digital Pathology for Prostate Cancer Prediction

25 maggio 2026 aggiornato da: Fubo Wang, Guangxi Medical University

A Multicenter Study of a Deep Learning Model Based on Spatial Registration of Multimodal Imaging and Digital Pathology for Predicting Clinically Significant Prostate Cancer

This is a multicenter observational study. A deep learning model integrated with multimodal imaging and digital pathology spatial registration is built based on preoperative multiparametric magnetic resonance imaging, transrectal ultrasound and postoperative digital pathological whole slide images. The study is designed to achieve accurate prediction of clinically significant prostate cancer and non-invasive risk stratification. Unnecessary prostate biopsy and overdiagnosis can be reduced to support the optimization of clinical diagnosis and treatment strategies.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

This prospective and retrospective multicenter observational study enrolls patients with suspected prostate cancer who receive standardized preoperative multiparametric magnetic resonance imaging, transrectal ultrasound examination, followed by prostate biopsy or radical prostatectomy. Complete clinical data including age, BMI, prostate specific antigen indicators, PI-RADS v2.1 scores, Gleason score and ISUP grading are collected from all eligible participants.

Biomechanically constrained non-rigid spatial registration technique is applied to achieve precise alignment between preoperative multimodal images and postoperative digital pathological whole slide images using high-quality multicenter datasets. A transformer-based multimodal deep learning fusion model is developed to analyze correlations between macroscopic imaging features and microscopic pathological heterogeneity, thereby establishing an interpretable artificial intelligence framework for clinically significant prostate cancer prediction.

Comprehensive model validation is conducted via internal cross-validation, external multicenter independent verification and international public datasets. Decision curve analysis and clinical impact curve are applied to assess clinical applicability. The model serves as an intelligent auxiliary tool to refine biopsy strategies, avoid redundant puncture and excessive treatment, and facilitate early precise diagnosis and risk stratification of prostate cancer.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

3000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Guangxi
      • Liuzhou, Guangxi, Cina, 545006
        • Reclutamento
        • Liuzhou People's Hospital Affiliated to Guangxi Medical University
        • Contatto:

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

This is a prospective and retrospective multicenter cohort study. The study population consists of consecutive male subjects aged 40-90 years who are scheduled to undergo or have undergone prostate biopsy or radical prostatectomy, with complete standard-of-care preoperative multiparametric MRI (mpMRI), transrectal ultrasound (TRUS) images, and corresponding pathological diagnosis results. The collected data include:

  1. Preoperative mpMRI and TRUS images
  2. Digital whole-slide images of prostate biopsy specimens
  3. Digital whole-slide images of radical prostatectomy specimens (if performed) The prospective cohort will include newly enrolled subjects who provide written informed consent, while the retrospective cohort will include historical subjects with complete imaging, pathology slide, and clinical data from participating centers.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Subjects who are scheduled to undergo or have undergone prostate biopsy or radical prostatectomy.
  2. Subjects who have completed standard-of-care preoperative multiparametric MRI (mpMRI) and transrectal ultrasound (TRUS) examinations.
  3. Subjects with complete pathological diagnosis results available.
  4. Age between 40 and 90 years.
  5. Able and willing to provide written informed consent (for prospective cohort participants only).

Exclusion Criteria:

  1. Prior history of pelvic radiation therapy or radical prostatectomy.
  2. Incomplete or poor-quality mpMRI or TRUS images (e.g., motion artifacts, insufficient sequences).
  3. Concurrent other primary malignant tumors.
  4. Severe systemic diseases that may affect the evaluation of the prostate.
  5. Subjects with incomplete clinical or pathological data.
  6. Contraindications to MRI examination (e.g., incompatible metallic implants, severe claustrophobia).

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

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for predicting clinically significant prostate cancer (csPCa)
Lasso di tempo: Baseline (at the time of imaging/pathology data collection)
The diagnostic performance of the multimodal deep learning model in predicting clinically significant prostate cancer using preoperative imaging data from this prospective and retrospective multicenter cohort. The AUC will be calculated to evaluate the model's discriminative ability.
Baseline (at the time of imaging/pathology data collection)

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Guangxi Medical University

Investigatori

  • Investigatore principale: Fubo Wang, MD, Guangxi Medical University

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

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)

30 maggio 2025

Completamento primario (Stimato)

30 giugno 2030

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2030

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 maggio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

25 maggio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

29 maggio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

29 maggio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

25 maggio 2026

Ultimo verificato

1 maggio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • GXMU-PCa-AI-KY20260016

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

This study does not have a plan to share individual participant data due to institutional and ethical restrictions.

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

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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