Jednoramienne, prospektywne, wieloośrodkowe badanie kohortowe oparte na głębokim uczeniu fragmentów cfDNA w celu weryfikacji modelu TuFEst w diagnostyce stopnia zaawansowania zmian nowotworowych piersi i węzłów chłonnych (PRO-TuFEst-LN)
Jedno ramię, prospektywne, wieloośrodkowe badanie kohortowe oparte na omice fragmentów cfDNA opartej na głębokim uczeniu w celu weryfikacji modelu TuFEst dla diagnostyki stopniowania zmian raka piersi i węzłów chłonnych
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
- Na podstawie wcześniej opracowanego modelu TuFEst wykorzystuje się technologię biopsji płynnej opartą na omice fragmentów cfDNA i głębokim uczeniu do przewidywania statusu obciążenia guzem zmian nowotworowych piersi i węzłów chłonnych, co zwiększa dokładność wczesnej diagnozy raka piersi: W tym badaniu będą zbierane i analizowane próbki krwi od pacjentek z rakiem piersi na różnych etapach, a technologia biopsji płynnej oparta na omice fragmentów cfDNA i głębokim uczeniu zostanie wykorzystana do ekstrakcji związanych z guzem fragmentów cfDNA i skonstruowania biblioteki cech omiki fragmentów cfDNA. Przewidywania są dokonywane na podstawie modelu TuFEst. Następnie, zgodnie z wynikami przewidywań i rzeczywistym statusem obciążenia guzem zmian raka piersi i węzłów chłonnych, przeprowadza się dopasowanie dokładności i ocenę. Weryfikuje się skuteczność modelu TuFEst w diagnostyce stopnia zaawansowania raka piersi.
- Ocena czułości, specyficzności, dokładności i powtarzalności modelu TuFEst w celu określenia jego wiarygodności w zastosowaniu klinicznym: W tym badaniu, na podstawie poprzedniej kohorty retrospektywnej, zostanie zebrana większa liczba próbek krwi od pacjentek z rakiem piersi w celu oceny wydajności modelu w większej próbie kohorty prospektywnej. Badanie to będzie również badało zastosowanie tej technologii w monitorowaniu leczenia neoadjuwantowego raka piersi, w szczególności oceniając jej zastosowanie w diagnostyce stopnia zaawansowania po leczeniu raka piersi, przewidywaniu efektów leczenia i monitorowaniu nawrotu guza.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Chao Ni
- Numer telefonu: +8613989463951
- E-mail: drnichao@zju.edu.cn
Lokalizacje studiów
-
-
Zhejiang
-
Hangzhou, Zhejiang, Chiny
- Rekrutacyjny
- Second affiliated hospital of Medical school, Zhejiang university
-
Kontakt:
- Yao Dr
- Numer telefonu: +8613989463951
- E-mail: drnichao@zju.edu.cn
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria włączenia:
- Pacjenci w wieku od 18 do 70 lat;
- Grupa bezpośredniej operacji (Kohorta 1): wykonano radykalną operację bez terapii neoadjuwantowej;
- Grupa terapii neoadjuwantowej (Kohorta 2): wstępna diagnoza wskazywała na inwazyjnego raka piersi z potwierdzonymi przerzutami do węzłów chłonnych pachowych, a pacjentka wyrażała zgodę na poddanie się radykalnej operacji po zakończeniu leczenia;
- Możliwość uzyskania osocza od pacjentów w trakcie leczenia;
- Gotowość do podpisania świadomej zgody.
Kryteria wykluczenia:
- Ciaża lub karmienie piersią;
- Pacjenci, u których zmiany zostały wycięte;
- Wystąpienie innych typów nowotworów złośliwych z potwierdzoną diagnozą patologiczną w ciągu 5 lat przed rejestracją;
- W ciągu roku przed rejestracją pacjent miał inne nowotwory złośliwe podejrzewane w badaniach obrazowych, ale niepotwierdzone patologicznie;
- Podejrzenie odległych zmian przerzutowych w badaniach obrazowych lub potencjalnych zmian węzłowych, których nie można całkowicie wyleczyć operacyjnie;
- Otrzymanie jakiejkolwiek transfuzji produktów krwiopochodnych w ciągu ostatnich 30 dni.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
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
|
Brak interwencji: kohorta obserwacyjna
|
|
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.
|
Brak interwencji: kohorta obserwacyjna
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Pathological axillary lymph node positivity rate among TuFEst-LN-negative patients
Ramy czasowe: 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
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Negative Predictive Value (NPV) of the TuFEst-LN Model
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
|
Inne miary wyników
Inne miary wyników
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Predictive Performance of the TuFEst-LN Model for ypN Status
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- 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.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Szacowany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2025-1028
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .