Меню
Набор по приглашению NCT07660276

AI-based Prediction of Prostate Cancer Metastasis Using Biopsy Pathology

Наблюдательное Prostate Cancer Metastatic

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: Artificial Intelligence-Based Pathology Analysis.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Prostate Cancer Metastatic. Базовые параметры: 18 лет — 90 лет · Мужчины.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Официальное название

Development and Validation of an AI-Based Metastasis Prediction Model Using Prostate Cancer Biopsy Pathology

Обзор

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.

Вмешательства

  • Другое Artificial Intelligence-Based Pathology Analysis
    Artificial intelligence-assisted analysis of prostate cancer biopsy pathology specimens for prediction of lymph node and distant metastasis risk.

Первичные конечные точки

  • Prediction of Regional Lymph Node Metastasis [Срок оценки: Baseline]

Критерии участия

Критерии включения

\- 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.

Критерии исключения

\- 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.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Xiangya Hospital, Central South University — Чанша

Идентификаторы

NCT: NCT07660276 · 2026010083_4

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗