Prediction of Neoadjuvant Therapy Efficacy and Prognosis for Breast Cancer Based on Multimodal Data
2026年6月22日 更新者：Yunnan Cancer Hospital
Prediction of Neoadjuvant Therapy Efficacy and Prognosis for Breast Cancer Based on Multimodal Data: A Multicenter Retrospective and Prospective Validation
This study aims to develop a multimodal deep learning model integrating MRI, ultrasound, digital pathology and clinical information based on multicenter retrospective data.
To externally validate the model in an independent prospective cohort, and evaluate its accuracy in predicting pathological complete response (pCR), 3-year and 5-year disease-free survival (DFS).
To establish visual tools such as nomograms, assisting clinicians in identifying patients with chemoresistance and facilitating individualized de-escalation or escalation treatment strategies.
調査の概要
状態
まだ募集していません
条件
研究の種類
介入
入学 (推定)
1800
段階
- 適用できない
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。
研究連絡先
- 名前：Zhenhui LI
- 電話番号：13698736132
- メール：lizhenhui@kmmu.edu.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Yu Xie
- 電話番号：13708445492
- メール：xieyu@kmmu.edu.cn
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
説明
Inclusion Criteria:
- Histopathologically confirmed invasive breast cancer;
- Planned to receive a full course of neoadjuvant therapy;
- Complete baseline imaging data (MRI/ultrasound/mammography) and core needle pathology results available.
Exclusion Criteria:
- Previous history of ipsilateral breast cancer or chest radiotherapy;
- Distant metastasis (Stage IV);
- Poor image quality or missing clinical data exceeding 20%.
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
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：Prediction of Neoadjuvant Therapy Efficacy and Prognosis for Breast Cancer Based on Multimodal Data
To develop a multimodal deep learning model integrating MRI, ultrasound, digital pathology and clinical information based on multicenter retrospective data.
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MRI and ultrasound were performed in addition to conventional treatment regimens
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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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Predictive value of multimodal data for neoadjuvant therapy efficacy in breast cancer
時間枠：From enrollment to the end of surgery
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Combined with preoperative multimodal MRI and ultrasound imaging parameters, pathological baseline data and clinical data, a prediction model for neoadjuvant therapy efficacy in breast cancer is constructed.
Taking postoperative pathological response results as the evaluation basis, the predictive efficacy of multimodal data for neoadjuvant therapy complete response and non-complete response is evaluated.
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From enrollment to the end of surgery
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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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Prognostic predictive value of multimodal data for breast cancer
時間枠：From enrollment to the end of surgery
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Follow up the long-term prognosis of breast cancer patients after neoadjuvant therapy and surgery, record key prognostic indicators including disease-free survival (DFS) and overall survival (OS).
Analyze the correlation between multimodal imaging and clinical pathological data and patient prognosis, and verify the prognostic prediction ability of multimodal data for breast cancer patients.
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From enrollment to the end of surgery
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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。
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捜査官
- スタディディレクター：Lianhua Ye、Ethics Committee of Yunnan Provincial Cancer Hospital
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 (推定)
2026年6月1日
一次修了 (推定)
2026年12月31日
研究の完了 (推定)
2029年6月30日
試験登録日
最初に提出
2026年5月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年6月22日
最初の投稿 (実際)
2026年6月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年6月26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22日
最終確認日
2026年5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。