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NCT07509632

Predicción de la respuesta patológica completa en el cáncer de recto mediante el aprendizaje automático.

Activo, No Reclutando

Descripción

Este estudio tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo de predicción sólido basado en el aprendizaje automático, que utilice datos clínicos basales y características obtenidas mediante resonancia magnética (RM). El objetivo es predecir, de forma preoperatoria, la probabilidad de lograr una respuesta patológica completa (pCR) en pacientes con cáncer colorrectal (CRC) localmente avanzado, tras la quimiorradioterapia neoadyuvante (nCRT).

Evidencia de la diana molecular en cáncer colorrectal

Aún no hay evidencia documentada en nuestra base para la diana o el fármaco de este ensayo. Esta sección crece a medida que se procesan nuevas publicaciones.

Criterios de Elegibilidad

Criterios de inclusión:

1. Pacientes con adenocarcinoma de recto confirmado histopatológicamente;

2. Estadio clínico cT3-4, o cN+, o cáncer de recto avanzado M1;

3. Que hayan recibido quimiorradioterapia neoadyuvante o quimioterapia neoadyuvante estándar;

4. Que se hayan sometido a resección mesorrectal total (TME) tras la finalización de la terapia neoadyuvante, con datos patológicos postoperatorios completos disponibles.

Criterios de exclusión:

1. Antecedentes de otros tumores malignos;

2. Datos clínicos incompletos;

3. Que se hayan sometido a cirugía de emergencia durante la quimiorradioterapia neoadyuvante;

4. Complicaciones con infección sistémica o enfermedades hematológicas.

Información del Ensayo

NCT07509632
Activo, No Reclutando
Sin fase definida
320 participantes
Feb 2026
Abr 2026

Ubicaciones1

China (1)
Peking University People's Hospital
Beijing