- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04217018
MR-basierte Vorhersage der molekularen Pathologie bei Gliomen mithilfe künstlicher Intelligenz
5. Februar 2021 aktualisiert von: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
MR-basierte Vorhersage molekularer Biomarker oder Untergruppen bei primären Gliomen mithilfe von Deep Learning oder maschinellem Lernen
Dieses Register zielt darauf ab, klinische, molekulare und radiologische Daten zu sammeln, einschließlich detaillierter klinischer Parameter, molekularer Pathologie (1p/19q-Co-Deletion, MGMT-Methylierung, IDH- und TERTp-Mutationen usw.) und konventioneller/fortgeschrittener/neuer MR-Sequenzen (T1, T1c, T2). , FLAIR, ADC, DTI, PWI usw.) von Patienten mit primären Gliomen.
Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz wird dieses Register versuchen, Algorithmen zu konstruieren und zu verfeinern, die in der Lage sind, molekulare Pathologien oder Untergruppen von Gliomen vorherzusagen.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Eine nichtinvasive und präzise Vorhersage molekularer Biomarker wie 1p/19q-Co-Deletion, MGMT-Methylierung, IDH- und TERTp-Mutationen ist eine Herausforderung.
Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz könnte viel mehr Potenzial in der präoperativen konventionellen/fortgeschrittenen MR-Bildgebung (T1-gewichtete Bildgebung, T2-gewichtete Bildgebung, FLAIR, kontrastverstärkte T1-gewichtete Bildgebung, diffusionsgewichtete Bildgebung und Perfusionsbildgebung) ausgegraben werden helfen bei der Vorhersage der molekularen Pathologie von Gliomen.
Die Erstellung eines Registers für primäre Gliome mit detaillierter molekularer Pathologie, radiologischen Daten und einer ausreichenden Stichprobengröße für Deep Learning (>1000) bietet erhebliche Möglichkeiten für eine personalisierte Vorhersage der molekularen Pathologie ohne Invasivität und Präzision.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
3000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Zhenyu Zhang, Dr.
- Telefonnummer: +86 17839973727
- E-Mail: fcczhangzy1@zzu.edu.cn
Studienorte
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Henan
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Zhengzhou, Henan, China, 450052
- Rekrutierung
- Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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Kontakt:
- Zhenyu Zhang, Dr.
- Telefonnummer: +86 17839973727
- E-Mail: fcczhangzy1@zzu.edu.cn
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
1 Jahr bis 95 Jahre (Kind, Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Patienten mit neu diagnostiziertem Gliom, die eine Tumorresektion erhalten
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Bei den Patienten muss die Diagnose eines primären Glioms radiologisch und histologisch bestätigt sein
- Lebenserwartung von mehr als 3 Monaten
- Muss eine Tumorresektion erhalten
- Unterzeichnete Einverständniserklärung
Ausschlusskriterien:
- Keine Gliome
- Keine ausreichende Menge an Tumorgewebe für den Nachweis einer molekularen Pathologie
- Patienten mit Bioimplantaten jeglicher Art, die durch mechanische, elektronische oder magnetische Geräte aktiviert werden
- Patienten, die schwanger sind oder stillen
- Patienten, die unter schwerwiegenden systematischen Fehlfunktionen leiden
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
AUC der Vorhersageleistung
Zeitfenster: bis zu 10 Jahre
|
AUC = Sensitivität + Spezifität – 1
|
bis zu 10 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
1. Januar 2017
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. Januar 2027
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. Juni 2027
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
30. Dezember 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
31. Dezember 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
3. Januar 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
8. Februar 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
5. Februar 2021
Zuletzt verifiziert
1. Februar 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- GliomaAI-1
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
UNENTSCHIEDEN
Beschreibung des IPD-Plans
Unentschieden.
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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