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AI-based Prediction of Prostate Cancer Metastasis Using Biopsy Pathology

16 giugno 2026 aggiornato da: Xiangya Hospital of Central South University

Development and Validation of an AI-Based Metastasis Prediction Model Using Prostate Cancer Biopsy Pathology

This observational study aims to develop and validate an artificial intelligence-based model using prostate cancer biopsy pathology to predict lymph node metastasis and distant metastasis in patients with prostate cancer. The main questions it aims to answer are:

Can artificial intelligence-assisted analysis of prostate cancer biopsy pathology accurately predict lymph node metastasis? Can the model accurately predict distant metastasis and assess metastatic risk in patients with prostate cancer?

Researchers aim to evaluate whether the model can provide additional information for clinical decision-making and surgical planning.

Participants will:

Provide prostate biopsy pathology specimens and related clinical information; Undergo assessment of lymph node and distant metastatic status based on clinical and imaging data; Be included in the development and validation of the artificial intelligence prediction model.

Panoramica dello studio

Stato

Iscrizione su invito

Condizioni

Intervento / Trattamento

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.

Luoghi di studio

  • Cina
    • Hunan
      • Changsha, Hunan, Cina, 410008
        • Xiangya Hospital, Central South University

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

The study population consists of patients with pathologically confirmed prostate cancer from multiple participating hospitals led by Xiangya Hospital. Eligible patients underwent prostate biopsy with available biopsy pathology specimens and relevant clinical and imaging data for assessment of lymph node and distant metastasis. Retrospective clinical and pathological data will be collected for development and validation of an artificial intelligence-based metastasis prediction model.

Descrizione

Inclusion Criteria:

- Male patients aged between 18 and 90 years; Patients who underwent prostate biopsy due to elevated prostate-specific antigen (PSA), abnormal digital rectal examination (DRE), or abnormal imaging findings, were pathologically diagnosed with prostate cancer, and had available prostate biopsy pathology specimens; Patients who underwent radical prostatectomy with extended pelvic lymph node dissection (ePLND) or pelvic lymph node dissection (PLND), with definitive pathological information regarding lymph node metastasis; Patients who underwent PSMA PET/CT, MRI, bone scintigraphy, or prostate MRI capable of identifying regional lymph node metastasis or distant metastasis; Adequate cardiac, pulmonary, hepatic, and renal function; Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status of 0-1; Expected survival time greater than 1 year; Written informed consent signed by the patient or legally authorized representative.

Exclusion Criteria:

- History of other malignancies; Severe dysfunction of major organs, including cardiac, pulmonary, hepatic, or renal insufficiency, or an expected survival time of less than 1 year; Prostate biopsy pathology specimens with inadequate whole-slide image scanning quality or failure of quality control assessment; Patients with prostate cancer diagnosed from transurethral resection specimens.

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Prostate Cancer Cohort
Patients with prostate cancer undergoing biopsy pathology assessment for development and validation of an AI-based metastasis prediction model.
Altro: Artificial Intelligence-Based Pathology Analysis
Artificial intelligence-assisted analysis of prostate cancer biopsy pathology specimens for prediction of lymph node and distant metastasis risk.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Prediction of Regional Lymph Node Metastasis
Lasso di tempo: Baseline
Assessment of the ability of the artificial intelligence-based model using prostate cancer biopsy pathology to predict regional lymph node metastasis.
Baseline

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Xiangya Hospital of Central South University

Investigatori

  • Investigatore principale: Yi Cai, Xiangya Hospital Central South University Department of Urology

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)

8 gennaio 2026

Completamento primario (Stimato)

1 agosto 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 agosto 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

16 giugno 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

16 giugno 2026

Primo Inserito (Effettivo)

22 giugno 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

22 giugno 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

16 giugno 2026

Ultimo verificato

1 maggio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2026010083_4

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

Descrizione del piano IPD

Except for essential information, no other information will be shared to protect patient privacy.

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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