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AI-based Prediction of Prostate Cancer Metastasis Using Biopsy Pathology

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.

調査の概要

研究の種類

観察的

入学 (推定)

3000

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

    • Hunan
      • Changsha、Hunan、中国、410008
        • Xiangya Hospital, Central South University

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

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

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.

説明

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.

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
Prostate Cancer Cohort
Patients with prostate cancer undergoing biopsy pathology assessment for development and validation of an AI-based metastasis prediction model.
Artificial intelligence-assisted analysis of prostate cancer biopsy pathology specimens for prediction of lymph node and distant metastasis risk.

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
Prediction of Regional Lymph Node Metastasis
時間枠:Baseline
Assessment of the ability of the artificial intelligence-based model using prostate cancer biopsy pathology to predict regional lymph node metastasis.
Baseline

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。

捜査官

  • 主任研究者:Yi Cai、Xiangya Hospital Central South University Department of Urology

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)

2026年1月8日

一次修了 (推定)

2026年8月1日

研究の完了 (推定)

2026年8月1日

試験登録日

最初に提出

2026年6月16日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年6月16日

最初の投稿 (実際)

2026年6月22日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年6月22日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年6月16日

最終確認日

2026年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2026010083_4

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?

いいえ

IPD プランの説明

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

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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