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MRI-Driven Precision Typing and Response Prediction in Luminal Breast Cancer

8 luglio 2026 aggiornato da: Yajia Gu, MD, Fudan University

MRI-driven Multiomics Research on Precise Typing and Response Prediction of Luminal Breast Cancer

Luminal breast cancer is characterized by marked heterogeneity, resulting in diverse treatment responses and long-term outcomes. This project aims to integrate MRI and multiomics data to achieve non-invasive molecular typing and precise response prediction. By linking imaging phenotypes with underlying molecular and pathological characteristics, the investigators will develop predictive models for treatment resistance, recurrence, and metastasis, ultimately supporting personalized treatment strategies and precision oncology.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Descrizione dettagliata

Luminal breast cancer represents the most common type of breast cancer, characterized by its intricate tumor heterogeneity that poses a significant challenge in clinical management due to resistance to endocrine therapy and high risk of long-term recurrence. It is significant for the accurate prediction of molecular subtypes and treatment response for luminal breast cancer. Our team has previously identified four molecular subtypes and seven pivotal molecules associated with luminal breast cancer utilizing multiomics techniques. The investigators posit that the integration of MRI-driven multiomics studies holds promise in achieving precise typing and response prediction for luminal breast cancer. This project intends to use multiomics molecular subtypes and key molecules as the gold standard to extract comprehensive quantitative features from diverse regions and levels utilizing MRI, thus facilitating non-invasive diagnosis. Additionally, our approach involves correlating MRI data with multiomics information to unveil the biological significance of imaging models at both pathological and molecular levels. Finally, the investigators aim to construct response prediction models through the fusion of multi-temporal MRI features and multiomics data across various scales, enabling precise forecasts of treatment resistance, recurrence, and metastasis. This initiative aims to enhance treatment decision-making and promote application transformation. This study will include a large-scale real-world retrospective and prospective population to validate and improve the effectiveness of model.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

2000

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
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Cina, 200032
        • Fudan University Shanghai Cancer Center

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Patients with invasive luminal breast cancer (HR+/HER2-)

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Histopathologically confirmed invasive luminal breast cancer (HR+/HER2-);
  2. Patients who underwent breast MRI examination.

Exclusion Criteria:

  1. Pathological biopsy performed prior to the baseline MRI examination;
  2. Patients have received any form of prior treatment for the breast cancer;
  3. History of other malignancies;
  4. Incomplete or poor-quality MRI and/or pathological images;
  5. Missing clinical data.

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
Diagnostic performance of breast MRI for molecular subtyping of luminal breast cancer, with comparison to multiomics
Lasso di tempo: 1 year
The primary outcome is the diagnostic performance of AI-assisted analysis for molecular subtyping of luminal breast cancer on contrast-enhanced breast MRI. Quantitative radiomic features and deep learning features are extracted from DCE-MRI, followed by classification into multiomics-defined molecular subtypes. Performance metrics include sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Participants must have undergone both breast MRI and multiomics profiling of tumor tissue. Performance metrics will be compared with those obtained from multiomics classification within the same participants to evaluate the relative diagnostic performance.
1 year

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Predictive Performance of Multiomics Model for Pathological Complete Response (pCR) in Luminal Breast Cancer
Lasso di tempo: 1 years
The model integrates multiomics data, including breast MRI, pathological features, and other relevant molecular and clinical variables, to predict pathological complete response (ypT0/is ypN0) following neoadjuvant therapy in patients with luminal breast cancer. Performance metrics include sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUC), C-index, and time-dependent AUC. Participants must have undergone neoadjuvant therapy with available pathological response assessment.
1 years

Altre misure di risultato

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Predictive Performance of Multiomics Model for Disease-Free Survival (DFS) in Luminal Breast Cancer
Lasso di tempo: 5 years

The model integrates multiomics data, including breast MRI, pathological features, and other relevant molecular and clinical variables, to predict disease-free survival in luminal breast cancer, defined as time from surgery to first documented disease recurrence, distant metastasis, or death from any cause.

Performance metrics include sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUC), C-index, and time-dependent AUC. Participants must have undergone surgery and completed 5 years follow-up.
5 years

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Fudan University

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)

6 gennaio 2026

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2027

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2029

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

26 giugno 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

2 luglio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

9 luglio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

10 luglio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

8 luglio 2026

Ultimo verificato

1 luglio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2410-Exp103-KY
  • 82430061 (Altro numero di sovvenzione/finanziamento: Key Project of National Natural Science Foundation of China)

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

INDECISO

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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