Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Prospektivní reálná studie patologické AI pro molekulární predikci gliomu

23. listopadu 2025 aktualizováno: Nanfang Hospital, Southern Medical University

Prospektivní reálná studie patologické umělé inteligence pro predikci molekulárních alterací u gliomů

Cílem této klinické studie je zjistit, zda může model umělé inteligence (AI) přesně předpovědět důležité molekulární změny u gliomů, což je typ nádoru mozku, pomocí digitálních patologických snímků.

Hlavní otázky, na které tato studie hledá odpovědi, jsou:

Jak přesný je model AI v předpovídání klíčových molekulárních změn ve srovnání se standardním molekulárním testováním? Může model AI zkrátit čas potřebný pro diagnózu a snížit potřebu nákladných molekulárních testů?

Výzkumníci shromáždí snímky celých sklíček z více nemocnic a použijí model AI k předpovědi molekulárních výsledků. Předpovědi budou porovnány se skutečnými výsledky testů ze standardních laboratorních metod.

Účastníci budou:

Povolit použití svých patologických snímků a výsledků molekulárních testů pro výzkum.

Nemít žádné další léčby nebo procedury nad rámec standardní lékařské péče.

Tato studie pomůže určit, zda nástroje s asistencí AI mohou poskytnout rychlejší a levnější molekulární diagnózu pro gliom, čímž zlepší péči o pacienty a podpoří rovný přístup k precizní medicíně.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

2000

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní místa

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Čína, 510515
        • Nábor
        • Nanfang Hospital, Southern Medical University
        • Kontakt:
        • Kontakt:

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Tato studie bude zahrnovat dospělé účastníky (ve věku 18 let a starší), u kterých byla na základě biopsie nebo chirurgické resekce diagnostikována nebo je podezření na difúzní gliom. Účastníci musí mít k dispozici digitální patologické sklíčka barvená hematoxylinem a eosinem (H&E) a kompletní klinická a molekulární testovací data.

Všichni účastníci budou pacienti, kteří dostali standardní lékařskou péči pro gliom. V rámci této studie nebudou provedeny žádné další léčby nebo zásahy. Patologické snímky a výsledky molekulárních testů budou shromažďovány prospektivně z více klinických center k vyhodnocení diagnostické výkonnosti patologického modelu založeného na umělé inteligenci.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Účastník (nebo jeho zákonný zástupce) dobrovolně podepsal informovaný souhlas.
  • Věk ≥ 18 let v době zařazení.
  • Histologické podezření na difúzní gliom na základě biopsie nebo chirurgické resekce.
  • Dostupnost kompletních klinických informací a použitelných digitálních patologických preparátů s barvením hematoxylinem a eosinem (H&E).
  • Dostupnost výsledků pooperační molekulární patologie pro srovnání.

Kritéria pro vyloučení:

  • Patologické vzorky nízké kvality (např. nedostatečné množství tkáně, velké zlomy nebo kontaminace preparátů, nebo podstandardní kvalita digitálního skenování).
  • Stanoveno vyšetřovatelem jako nevhodné pro účast ve studii z jakéhokoli důvodu.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Přesnost modelu AI v predikci klíčových molekulárních alterací u gliomu
Časové okno: Do 1 týdne po pořízení celoskleněných snímků (WSI)
Primárním výsledkem je diagnostická výkonnost patologického modelu založeného na umělé inteligenci při predikci klíčových molekulárních alterací u gliomu. Přesnost, senzitivita, specificita a plocha pod křivkou ROC (AUC) budou vypočítány porovnáním predikcí umělé inteligence s referenčními výsledky standardního molekulárně-patologického testování.
Do 1 týdne po pořízení celoskleněných snímků (WSI)

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Vyšetřovatelé

  • Ředitel studie: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. září 2025

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. září 2030

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. září 2030

Termíny zápisu do studia

První předloženo

13. listopadu 2025

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

23. listopadu 2025

První zveřejněno (Odhadovaný)

4. prosince 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)

4. prosince 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

23. listopadu 2025

Naposledy ověřeno

1. listopadu 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Klinické studie na Gliom

Předplatit