En enkeltarms, prospektiv, multikenter kohortstudie basert på dyp læring-basert cfDNA-fragmentomikk for å verifisere TuFEst-modellen for stadiediagnostikk av brystkreftlesjoner og lymfeknuter (PRO-TuFEst-LN)
5. august 2026 oppdatert av: Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine
En enkeltarms, prospektiv, flersenter kohortstudie basert på dyp læring-basert cfDNA-fragmentomikk for å verifisere TuFEst-modellen for stadiediagnostikk av brystkreftlæsjoner og lymfeknuter
Gjennom forskningen i dette prosjektet forventer vi å oppnå cfDNA-fragmentomikksteknologi for væskevevsprøve basert på dyp læring, verifisere nøyaktigheten til TuFEst-modellen i å forutsi svulstbyrden i brystkreftlesjoner og lymfeknuter hos nyoppdagede brystkreftpasienter og de som mottar neoadjuvant behandling, og gi et teoretisk grunnlag for storstilt klinisk bruk i fremtiden.
Studieoversikt
Status
Rekruttering
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
- Basert på den tidligere etablerte TuFEst-modellen, benyttes cfDNA-fragmentomikk væske-biopsi-teknologien basert på dyp læring for å forutsi svulstbyrden i brystkreftlesjoner og lymfeknuter, og dermed forbedre nøyaktigheten i tidlig diagnostisering av brystkreft: Denne studien vil samle inn og analysere blodprøver fra brystkreftpasienter på ulike stadier, og bruke dyp læring-basert cfDNA-fragmentomikk væske-biopsi-teknologi for å ekstrahere svulstrelaterte cfDNA-fragmenter og konstruere et cfDNA-fragmentomikk egenskapsbibliotek. Forutsigelser gjøres basert på TuFEst-modellen. Deretter utføres nøyaktighetsmatching og evaluering i henhold til forutsigelsesresultatene og den faktiske brystkreftlesjonen og lymfeknutens svulstbyrde. Verifiser effekten av TuFEst-modellen i stadiediagnostisering av brystkreft.
- Å evaluere følsomheten, spesifisiteten, nøyaktigheten og repeterbarheten til TuFEst-modellen for å fastslå dens pålitelighet i klinisk anvendelse: Denne studien vil samle inn et større antall blodprøver fra brystkreftpasienter basert på den tidligere retrospektive kohorten for å vurdere modellens ytelse i en større prøve prospektiv kohort. Denne studien vil også utforske anvendelsen av denne teknologien i overvåkingen av neoadjuvant behandling for brystkreft, spesifikt evaluere dens anvendelse i post-behandling stadiediagnostisering av brystkreft, forutsigelse av behandlingseffekter, og overvåking av svulstgjenvvekst.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Antatt)
400
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiekontakt
- Navn: Chao Ni
- Telefonnummer: +8613989463951
- E-post: drnichao@zju.edu.cn
Studiesteder
-
-
Zhejiang
-
Hangzhou, Zhejiang, Kina
- Rekruttering
- Second affiliated hospital of Medical school, Zhejiang university
-
Ta kontakt med:
- Yao Dr
- Telefonnummer: +8613989463951
- E-post: drnichao@zju.edu.cn
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Nei
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Pasienter som har blitt behandlet ved Det andre tilknyttede sykehuset til Zhejiang University School of Medicine (andre sentre) fra datoen for etisk godkjenning til 31. desember 2027
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Pasienter i alderen 18 til 70 år;
- Direkte kirurgigruppe (Kohort 1): Radikal kirurgi ble utført uten neoadjuvant behandling;
- Neoadjuvant behandlingsgruppe (Kohort 2): Den opprinnelige diagnosen var invasiv brystkreft med bekreftet metastase i aksillære lymfeknuter, og pasienten var villig til å gjennomgå radikal kirurgi ved behandlingsslutt;
- Plasma fra pasienter under behandling kan innhentes;
- Være villig til å signere informert samtykkeerklæring.
Eksklusjonskriterier:
- Være gravid eller amme;
- Pasienter hvis lesjoner er fjernet kirurgisk;
- Lidelse av andre typer ondartede svulster med klar patologisk diagnose innen 5 år før inkludering;
- Innen det siste året før inkludering, hadde pasienten andre ondartede svulster mistenkt på bildediagnostikk, men disse var ikke bekreftet ved patologi;
- Mistenkte fjerne metastatiske lesjoner på bildediagnostikk, eller potensielle lymfeknutelesjoner som ikke kan helbredes fullstendig med kirurgi;
- Har mottatt blodproduktinfusjonsbehandling de siste 30 dagene.
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
1
Invasive breast cancer patients with cT1-3N0M0 disease who have received no prior neoadjuvant therapy or radiotherapy and undergo SLNB and/or ALND for axillary evaluation.
A total of 300 participants are planned to be enrolled in Cohort 1
|
Ingen intervensjon: Observasjonskohort
|
|
2
Patients with newly diagnosed invasive breast cancer and biopsy-confirmed axillary lymph node metastasis without distant metastasis, who are scheduled to receive standard neoadjuvant systemic therapy followed by breast and axillary surgery .
Patients who complete or prematurely discontinue neoadjuvant therapy for clinical reasons but proceed to surgery are eligible.At least 100 participants are planned to be enrolled in Cohort 2.
|
Ingen intervensjon: Observasjonskohort
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Pathological axillary lymph node positivity rate among TuFEst-LN-negative patients
Tidsramme: up to 2 weeks
|
Defined as the proportion of patients with pathological axillary lymph node positivity (pN1mi or higher) among patients predicted as negative by the locked TuFEst-LN model in Cohort 1. FOR = FN/(TN+FN) = 1-NPV.
|
up to 2 weeks
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Negative Predictive Value (NPV) of the TuFEst-LN Model
Tidsramme: 2 weeks
|
The proportion of patients with negative pathological axillary lymph node status (pN0 or pN0(i+)) among patients classified as negative by the locked TuFEst-LN model.
|
2 weeks
|
|
Sensitivity and False Negative Rate (FNR) for Detecting Pathological Axillary Lymph Node Positivity
Tidsramme: 2 weeks
|
The ability of the locked TuFEst-LN model to identify patients with pathological axillary lymph node metastasis (pN1mi or higher).
FNR is defined as 1-sensitivity.
|
2 weeks
|
|
Specificity of the TuFEst-LN Model
Tidsramme: 2 weeks
|
The proportion of patients with true pathological node-negative status (pN0 or pN0(i+)) who are correctly classified as negative by the locked TuFEst-LN model.
|
2 weeks
|
|
Positive Predictive Value (PPV), Overall Accuracy, and Discrimination Performance
Tidsramme: 2 weeks
|
Evaluation of the predictive performance of the locked TuFEst-LN model, including PPV, overall accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC), area under the precision-recall curve (PR-AUC), and likelihood ratios.
|
2 weeks
|
|
Proportion of Patients Classified as Negative by the TuFEst-LN Model
Tidsramme: 2 weeks
|
The proportion of evaluable patients in Cohort 1 who are classified as negative by the locked TuFEst-LN model, used to estimate the potential rate of sentinel lymph node biopsy (SLNB) omission.
|
2 weeks
|
|
Calibration and Net Clinical Benefit of the TuFEst-LN Model
Tidsramme: 2 weeks
|
Assessment of model calibration and clinical utility using Brier score, calibration intercept, calibration slope, calibration curve, and decision curve analysis.
|
2 weeks
|
|
Pathological Burden of Missed Positive Cases
Tidsramme: 2 weeks
|
Evaluation of pathological characteristics among false-negative patients, including the number of micrometastatic and macrometastatic lymph node cases, extranodal extension, and other adverse pathological features.
|
2 weeks
|
Andre resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Predictive Performance of the TuFEst-LN Model for ypN Status
Tidsramme: 2 weeks
|
Using final surgical pathology as the reference standard, the predictive performance of the TuFEst-LN model for post-neoadjuvant pathological axillary lymph node status (ypN) will be evaluated, including area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC), sensitivity, specificity, negative predictive value (NPV), positive predictive value (PPV), and calibration performance.
|
2 weeks
|
|
Predictive Performance of Preoperative MRI for ypN Status
Tidsramme: 2 weeks
|
Evaluation of the ability of preoperative magnetic resonance imaging (MRI) clinical and quantitative imaging features after neoadjuvant therapy to predict residual pathological axillary lymph node status (ypN0 versus ypN-positive).
|
2 weeks
|
|
Performance of Combined cfDNA Fragmentomics and MRI Model
Tidsramme: 2 weeks
|
Evaluation of the incremental value of integrating TuFEst-LN cfDNA fragmentomic features with MRI-based prediction models by comparing changes in ROC-AUC, Brier score, calibration performance, and decision curve analysis.
|
2 weeks
|
|
Changes in cfDNA Fragmentomic Features From T0 to T1
Tidsramme: 2 weeks
|
Exploration of the association between longitudinal changes in cfDNA fragmentomic scores or features before and after neoadjuvant therapy and pathological outcomes, including ypN status, breast pathological complete response (pCR), residual cancer burden (RCB), and residual tumor burden.
|
2 weeks
|
|
Exploratory Subgroup Analysis
Tidsramme: 2 weeks
|
Exploration of the predictive performance of the TuFEst-LN model across clinically relevant subgroups, including molecular subtype, treatment regimen, and baseline lymph node burden.
|
2 weeks
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- Gentilini OD, Botteri E, Sangalli C, Galimberti V, Porpiglia M, Agresti R, Luini A, Viale G, Cassano E, Peradze N, Toesca A, Massari G, Sacchini V, Munzone E, Leonardi MC, Cattadori F, Di Micco R, Esposito E, Sgarella A, Cattaneo S, Busani M, Dessena M, Bianchi A, Cretella E, Ripoll Orts F, Mueller M, Tinterri C, Chahuan Manzur BJ, Benedetto C, Veronesi P; SOUND Trial Group. Sentinel Lymph Node Biopsy vs No Axillary Surgery in Patients With Small Breast Cancer and Negative Results on Ultrasonography of Axillary Lymph Nodes: The SOUND Randomized Clinical Trial. JAMA Oncol. 2023 Nov 1;9(11):1557-1564. doi: 10.1001/jamaoncol.2023.3759.
- Bruhm DC, Vulpescu NA, Foda ZH, Phallen J, Scharpf RB, Velculescu VE. Genomic and fragmentomic landscapes of cell-free DNA for early cancer detection. Nat Rev Cancer. 2025 May;25(5):341-358. doi: 10.1038/s41568-025-00795-x. Epub 2025 Mar 4.
- Reimer T, Stachs A, Veselinovic K, Kuhn T, Heil J, Polata S, Marme F, Muller T, Hildebrandt G, Krug D, Ataseven B, Reitsamer R, Ruth S, Denkert C, Bekes I, Zahm DM, Thill M, Golatta M, Holtschmidt J, Knauer M, Nekljudova V, Loibl S, Gerber B. Axillary Surgery in Breast Cancer - Primary Results of the INSEMA Trial. N Engl J Med. 2025 Mar 13;392(11):1051-1064. doi: 10.1056/NEJMoa2412063. Epub 2024 Dec 12.
- Zhu Y, Zheng S, Shao Y, Zhou J, Gu X, Shen L, Li X, Liu W, Xue W, Lu H, Zhou J, Ding J, Deng H, Chen J, Yu Z, Yao Y, Xia W, Chen W, Sun S, Wang Z, Qian T, Yu X, Liu J, Chen Y, Lin Z, Huang J, Ni C. Fragmentomic liquid biopsy enables early breast cancer detection, molecular subtyping and lymph node assessment. Nat Commun. 2026 Mar 6;17(1):2276. doi: 10.1038/s41467-026-70204-w.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
1. august 2025
Primær fullføring (Antatt)
31. desember 2027
Studiet fullført (Antatt)
31. desember 2027
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
19. november 2025
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
11. desember 2025
Først lagt ut (Faktiske)
26. desember 2025
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
10. august 2026
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
5. august 2026
Sist bekreftet
1. oktober 2025
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 2025-1028
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
NEI
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .