Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Pre-Treatment DCE-MRI AI Models Predict Neoadjuvant Chemotherapy Response in HR+/HER2- Breast Cancer

13 июля 2026 г. обновлено: Fujian Cancer Hospital

A Multicenter Prospective Observational Cohort Study: Predicting Neoadjuvant Chemotherapy Response Using Pre-Treatment DCE-MRI-Based AI Models in HR+/HER2- Breast Cancer

This study is a multicenter, prospective, observational cohort study to evaluate the predictive performance of pre-treatment DCE-MRI-based artificial intelligence (AI) models for neoadjuvant chemotherapy benefit in HR+/HER2- breast cancer. The study plans to enroll eligible HR+/HER2- breast cancer patients receiving routine standard neoadjuvant chemotherapy and stratify participants into high-benefit and low-benefit subgroups via the established AI model based on baseline breast DCE-MRI images.

All enrolled patients will undergo systematic collection of baseline clinical-pathological data, pre-treatment DCE-MRI scans, neoadjuvant chemotherapy regimens, postoperative residual cancer burden (RCB) classification, objective response rate (ORR), and long-term survival endpoints including disease-free survival (DFS) and overall survival (OS). The primary objective compares the rate of RCB 0-1 between AI-defined high-benefit patients and published historical control data; secondary analyses compare ORR, RCB 0-1 proportion, DFS and OS between AI-stratified high-benefit and low-benefit subgroups to comprehensively verify the clinical value of this imaging AI model for individualized neoadjuvant chemotherapy selection.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

100

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: Chuangui Song, doctor
  • Номер телефона: 13960709993
  • Электронная почта: songcg1971@outlook.com

Места учебы

  • Китай
    • Fujian
      • Fuzhou, Fujian, Китай
        • Рекрутинг
        • Fujian Cancer Hospital
        • Контакт:
          • Chuangui Song, doctor
          • Номер телефона: 13960709993
          • Электронная почта: songcg1971@outlook.com
      • Fuzhou, Fujian, Китай
        • Рекрутинг
        • Fujian Provincial Hospital
        • Контакт:
          • ruijuan wang, doctor
          • Номер телефона: 13799367490
          • Электронная почта: Rjwang2025@126.com
      • Quanzhou, Fujian, Китай
        • Рекрутинг
        • The Second Affiliated Hospital of Fujian Medical University
        • Контакт:
          • kaiyan Huang, doctor
          • Номер телефона: 15905059388
          • Электронная почта: kaiyanhuang@fjmu.edu.cn
    • Ningde
      • Ningde, Ningde, Китай
        • Рекрутинг
        • Ningde First Hospital
        • Контакт:
          • zirong jiang, doctor
          • Номер телефона: 15892129077
          • Электронная почта: zirongjiang@outlook.com
    • Sanming
      • Sanming, Sanming, Китай
        • Рекрутинг
        • Sanming Second Hospital
        • Контакт:
          • junxiao wang, doctor
          • Номер телефона: 15159110696
          • Электронная почта: 25985991@qq.com

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

This study population consists of female patients aged 18 years or older with histologically confirmed stage II-III HR+/HER2-negative invasive breast cancer according to the 8th AJCC staging system. All participants receive routine standard neoadjuvant chemotherapy in multi-center breast cancer departments, complete standardized pre-treatment DCE-MRI with qualified imaging data, have ECOG performance status 0-1 and intact vital organ function. Subjects must satisfy all inclusion criteria, without meeting any exclusion criteria, and sign written informed consent voluntarily. Approximately 100 eligible patients will be consecutively enrolled from participating hospitals.

Описание

Inclusion Criteria:

  1. Female patients aged ≥ 18 years old.
  2. Histopathologically confirmed invasive breast carcinoma.
  3. Hormone receptor positive (ER and/or PR ≥1%), HER2-negative status (IHC 0-1+, or IHC 2+ with negative FISH result).
  4. Clinical stage II-III breast cancer per the 8th AJCC staging system, with clinical indication for neoadjuvant chemotherapy or primary surgery.
  5. Standard pre-treatment breast DCE-MRI performed before neoadjuvant chemotherapy, with image quality eligible for AI model analysis.
  6. ECOG performance status 0 or 1; adequate function of major vital organs to tolerate planned clinical treatment.
  7. Voluntary participation with written informed consent obtained.

Exclusion Criteria:

  1. Prior systemic anti-tumor therapy for breast cancer other than planned neoadjuvant chemotherapy.
  2. Inflammatory breast cancer or distant metastatic disease (M1).
  3. Concurrent active malignant tumors of other origins.
  4. Contraindications to MRI examination or unqualified MRI images that cannot support model analysis.
  5. Severe comorbidities incompatible with neoadjuvant chemotherapy or surgical resection.
  6. Any other conditions judged ineligible for enrollment by the investigator.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
HR+/HER2- Breast Cancer Cohort Receiving Neoadjuvant Chemotherapy
Multicenter prospective observational cohort of patients with HR+/HER2- invasive breast cancer who receive routine standard neoadjuvant chemotherapy. All participants undergo pre-treatment DCE-MRI scanning, and an MRI-based AI model is applied to stratify patients into high and low chemotherapy benefit subgroups.
Диагностический тест: Pre-treatment DCE-MRI-based AI model
Preoperative dynamic contrast-enhanced MRI images are input into an artificial intelligence prediction model to stratify HR+/HER2- breast cancer patients into high and low neoadjuvant chemotherapy benefit subgroups.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Incidence of Residual Cancer Burden (RCB) 0-1
Временное ограничение: After completion of neoadjuvant chemotherapy and definitive surgery (approximately 3-6 months after enrollment)
Compare the incidence of RCB 0-1 among HR+/HER2- breast cancer patients stratified as high chemotherapy benefit by pre-treatment DCE-MRI AI model against published historical control data to verify the predictive value of the imaging AI model.
After completion of neoadjuvant chemotherapy and definitive surgery (approximately 3-6 months after enrollment)

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Objective response rate (ORR) of AI-defined high neoadjuvant chemotherapy benefit group
Временное ограничение: Imaging assessment after completion of neoadjuvant chemotherapy and prior to surgery
Compare the objective response rate (ORR) assessed by imaging after neoadjuvant chemotherapy before surgery in patients of AI-identified high chemotherapy benefit subgroup with historical control data.
Imaging assessment after completion of neoadjuvant chemotherapy and prior to surgery
Between-subgroup differences in RCB 0-1 rate
Временное ограничение: RCB classification obtained after definitive surgical resection, approximately 3-6 months after enrollment
Compare RCB 0-1 incidence between AI-stratified high benefit subgroup and low benefit subgroup.
RCB classification obtained after definitive surgical resection, approximately 3-6 months after enrollment
Between-subgroup differences in objective response rate (ORR)
Временное ограничение: ORR imaging assessment after neoadjuvant chemotherapy before surgery
Compare ORR between AI-stratified high benefit subgroup and low benefit subgroup.
ORR imaging assessment after neoadjuvant chemotherapy before surgery
Disease-free survival (DFS) between high and low chemotherapy benefit subgroups
Временное ограничение: From the date of surgery until the first recurrence, metastasis, or death, whichever came first, assessed up to 60 months
Compare DFS (time interval from the date of surgery to first recurrence, metastasis or death) between AI-stratified high and low chemotherapy benefit subgroups to explore the correlation between AI imaging stratification and long-term survival prognosis.
From the date of surgery until the first recurrence, metastasis, or death, whichever came first, assessed up to 60 months
Overall survival (OS) between high and low chemotherapy benefit subgroups
Временное ограничение: From the date of surgery until death from any cause, assessed up to 60 months
Compare OS between AI-stratified high and low chemotherapy benefit subgroups to explore the correlation between AI imaging stratification and long-term survival prognosis.
From the date of surgery until death from any cause, assessed up to 60 months

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Fujian Cancer Hospital

Следователи

  • Главный следователь: Chuangui Song, doctor, Fujian Cancer Hospital

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 июня 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

30 апреля 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

30 июня 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

6 июля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

13 июля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

14 июля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

14 июля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

13 июля 2026 г.

Последняя проверка

1 июля 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • K2026-219-01

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться