前立腺がんの診断と予後分析におけるマルチモーダル人工知能システムの応用
2026年7月22日 更新者：Ren Shancheng、Shanghai Changzheng Hospital
前立腺がんにおけるマルチモーダルデータ融合の適用は、診断の精度と治療結果を向上させる新たな機会をもたらします。
画像、ゲノミクス、病理学、臨床データを統合することで、前立腺がんの精密医療を実現し、患者の生存予後を大幅に改善することが期待されます。
調査の概要
詳細な説明
前立腺がんは、世界中の男性の間で最も蔓延している悪性腫瘍の 1 つです。 世界のがん統計によると、新たに前立腺がんと診断される人の数は年々増加しています。
近年、マルチモーダルデータ融合テクノロジーの出現により、前立腺がんの革新的な診断および予後アプローチへの道が開かれました。 たとえば、MRI 画像と PSA レベルやグリーソンスコアなどの臨床指標との相乗効果は、前立腺がんの病期分類を正確にするだけでなく、治療に対する患者の反応や生存の見通しにも光を当てます。
人工知能の急激な成長、特にディープラーニングおよび機械学習アルゴリズムの広範な採用は、マルチモーダルデータ分析の分野における恐るべき資産として浮上しています。 AI 駆動のマルチモーダル データ融合システムを開発することで、膨大な医療データセットを効率的に処理でき、より微妙な補助的な診断および治療の意思決定フレームワークの基礎を築くことができます。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
1651
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100021
- Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510120
- The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
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Jiangsu
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Nanjing、Jiangsu、中国
- Zhongda Hospital, Southeast University
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Nanjing、Jiangsu、中国、210029
- Jiangsu Provincial People's Hospita
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Suzhou、Jiangsu、中国、215006
- The First Affiliated Hospital of Soochow University
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Yangzhou、Jiangsu、中国、225001
- Northern Jiangsu People's Hospita
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Shanghai Municipality
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Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200433
- Changhai Hospital
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Shanghai、Shanghai Municipality、中国、201209
- Shanghai Changzheng Hospital
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Sichuan
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Chengdu、Sichuan、中国、610041
- West China Hospital, Sichuan University
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Zhejiang
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Ningbo、Zhejiang、中国、315010
- Ningbo No. 1 Hospita
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
前立腺または骨盤磁気共鳴（MR）検査を受ける必要がある人
説明
包含基準:
- 男性、18～80歳。
- 前立腺または骨盤磁気共鳴（MR）検査を受けた、正常な前立腺、前立腺肥大症、または前立腺がんの患者。
- 初回訪問日は2014年1月1日以降。
除外基準:
- 過去5年以内に他の悪性腫瘍の診断を受けた患者。
- 画像検査を受ける前に経尿道的切除術または前立腺核出術を受けた患者。
- 治験責任医師の判断により本臨床試験への参加が不適当と判断された患者
上記の基準のいずれかを満たす患者は、被験者として登録できない場合があります。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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ディスカバリーコホート
PSAレベルが4 ng/mLを> 4 ng/mLの参加者であり、調査官によると前立腺生検とMPMRを遡及的に受けていました。
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MPMRIおよびCFDNA分析からのデータは、ディープラーニングによって統合および処理されます。
モデルの出力は、そのパフォーマンスを評価するために、前立腺生検からの最終的な病理学的診断と比較されます。
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将来の内部検証コホート
4-10 ng/mLグレーゾーンのPSAレベルを持つ前立腺生検とMPMRが予定されている患者は、このグループに前向きに同意され、登録されます。
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MPMRIおよびCFDNA分析からのデータは、ディープラーニングによって統合および処理されます。
モデルの出力は、そのパフォーマンスを評価するために、前立腺生検からの最終的な病理学的診断と比較されます。
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将来の外部検証コホート
4-10 ng/mLグレーゾーンのPSAレベルを持つ前立腺生検とMPMRが予定されている患者は、このグループに前向きに同意され、登録されます。
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MPMRIおよびCFDNA分析からのデータは、ディープラーニングによって統合および処理されます。
モデルの出力は、そのパフォーマンスを評価するために、前立腺生検からの最終的な病理学的診断と比較されます。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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前立腺生検の病理結果（良性または悪性）の予測における前立腺がん多峰性モデルの感度
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検の病理結果（良性または悪性）の予測における前立腺がん多峰性モデルの特異性
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検の病理結果（良性または悪性）を予測するための前立腺がん多峰性モデルの ROC 値
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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二次結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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前立腺生検を受けた男性におけるグリーソンスコアカテゴリー（≤6、7、≧8）の病理学的転帰の予測における前立腺がん多峰性モデルのROC値
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検を受けた男性におけるグリーソンスコアカテゴリー（≤6、7、≧8）の病理学的転帰の予測における前立腺がん多峰性モデルの感度
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検を受けた男性におけるグリーソンスコアカテゴリー（≤6、7、≧8）の病理学的転帰の予測における前立腺がん多峰性モデルの特異性
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検を受けた男性における臨床的に重要な前立腺がん（csPCa）の予測における前立腺がん多峰性モデルの ROC 値
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検を受けた男性における臨床的に重要な前立腺がん (csPCa) の予測における前立腺がん多峰性モデルの感度
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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前立腺生検を受けた男性における臨床的に重要な前立腺がん（csPCa）の予測における前立腺がん多峰性モデルの特異性
時間枠：研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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研究とすべてのデータ分析の完了には最大 1 年かかる場合があります。
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
協力者
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2024年10月10日
一次修了 (実際)
2025年7月30日
研究の完了 (実際)
2025年7月30日
試験登録日
最初に提出
2024年9月6日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年9月6日
最初の投稿 (実際)
2024年9月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年7月23日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年7月22日
最終確認日
2026年7月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。