前立腺がんの去勢抵抗性までの時間を予測するための病理ベース人工知能モデルの開発と前向き検証
調査の概要
詳細な説明
ホルモン療法は前立腺がんの重要な治療法であり、患者の生存期間を効果的に延長することができます。 しかし、ほぼすべての患者が異なる時期に去勢抵抗性前立腺がんに進行します。 現在のホルモン療法の選択肢には、アンドロゲン除去療法（ADT）、抗アンドロゲン受容体（AR）、化学療法が含まれ、併用療法は初期段階でより効果的ですが、より大きな副作用が伴います。 したがって、去勢抵抗性への進行時間を予測し、この情報を利用して個別化治療計画を適用することで、有効性を確保しながら薬剤の副作用を軽減できます。 このため、私たちは前立腺がんの去勢抵抗性時間を予測する人工知能予測モデルを開発しました。このモデルは、異なる患者の進行時間を正確に予測し、個々の進行リスクに基づいて医師が個別化された精密な治療計画を立てるのを支援することが期待されています。
この研究は介入措置のない予測試験であり、登録患者の前立腺生検病理スライドを収集し、全スライド画像（WSI）にデジタル化する計画です。 AIモデルはWSIを分析し、スライドレベルの予測結果（12ヶ月以内、12〜24ヶ月間、または24ヶ月以上）を生成します。 通常の治療と検査は通常通り実施されます。 これら2つのプロセスは互いに干渉しません。 その後、患者を24ヶ月間追跡調査し、去勢抵抗性への進行時間を記録してから、結果を予測モデルと比較します。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Tianxin Lin, Ph.D
- 電話番号：13724008338
- メール：lintx@mail.sysu.edu.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Shaoxu Wu, MD
- 電話番号：15017581087
- メール：wushx29@mail.sysu.edu.cn
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510120
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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コンタクト：
- Cuimei Yao
- 電話番号：13450210603
- メール：syskyk02@163.com
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参加基準
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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準：
- 患者は中～高リスク前立腺癌と診断され、前立腺生検を受けること。
- 患者は前立腺癌に対して内分泌療法のみを受けたこと。
- 臨床的および病理学的情報が完全な患者。
- 患者がこの診断検査への参加に同意すること。
除外基準：
- 他の腫瘍を有し、全身療法を受けた患者。
- 患者がこの診断検査への参加を拒否した場合。
研究計画
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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患者は前立腺生検を受けます
患者は前立腺生検を受け、前立腺がんと診断され、ホルモン療法を受ける。
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登録患者の前立腺生検病理スライドを収集します。
これらのスライドをホールスライド画像（WSI）にデジタル化します。
AIモデルを使用してWSIを分析し、予測結果（12ヶ月以内、12ヶ月から24ヶ月、または24ヶ月以上）を生成します。
この予測テスト研究では、患者への介入は行われません。
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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C-index (コンコーダンス指数)
時間枠：各登録患者について、AIモデルの予測結果は前立腺生検後まもなく得られ、AIモデルのC-indexは平均3年の研究完了を通じて評価されます。
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予測された結果の順序が実際の結果の順序と一致するすべての患者ペアの割合。
予測結果が観察された結果と一致する確率を推定します。
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各登録患者について、AIモデルの予測結果は前立腺生検後まもなく得られ、AIモデルのC-indexは平均3年の研究完了を通じて評価されます。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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感度
時間枠：各登録患者について、前立腺生検後間もなくAIモデルの予測結果が得られ、研究完了時（平均3年）にAIモデルの感度が評価されます。
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予測モデルの出力は、12か月の閾値を使用して二値変数に分割されます：TTCR <12か月は陽性転帰と見なされ、TTCR ≥12か月は陰性転帰と見なされます。
したがって、TTCR <12か月の患者は陽性患者であり、TTCR ≥12か月の患者は陰性患者です。
正しく予測された陽性スライド（TTCR<12か月）の数を、陽性スライドの総数で割ります。
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各登録患者について、前立腺生検後間もなくAIモデルの予測結果が得られ、研究完了時（平均3年）にAIモデルの感度が評価されます。
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特異性
時間枠：各登録患者について、前立腺生検後間もなくAIモデルの予測結果が得られ、AIモデルの特異度は研究終了まで（平均3年間）評価される。
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予測モデルの出力は、12ヶ月の閾値を使用して二値変数に分割されます：TTCR＜12ヶ月は陽性結果と見なされ、TTCR≧12ヶ月は陰性結果と見なされます。
したがって、TTCR＜12ヶ月の患者は陽性患者であり、TTCR≧12ヶ月の患者は陰性患者です。
正しく予測された陰性スライド（TTCR≧12ヶ月）の数を、陰性スライドの総数で割ります。
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各登録患者について、前立腺生検後間もなくAIモデルの予測結果が得られ、AIモデルの特異度は研究終了まで（平均3年間）評価される。
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協力者と研究者
捜査官
- スタディディレクター：Shaoxu Wu, Ph.D、Department of Urology of Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- SYSKY-2025-940-01
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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