Glioma Patients Registry Based on Radiological, Histopathological and Genetic Analysis
5. Februar 2021 aktualisiert von: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
Glioma Patients Registry Based on MR Images, Histopathology Images and Genetic Sequencing Analyzed by Artificial Intelligence
This prospective study aims to collect clinical, radiological, pathological, molecular and genetic data including detailed clinical parameters, MR and histopathology images, molecular pathology and genetic sequencing data.
By leveraging artificial intelligence, this registry seeks to construct and refine algorithms that able to predict molecular pathology or clinical outcomes of glioma patients based on MR images and histopathology images, as well as revealing related mechanisms from genetic perspective.
Studienübersicht
Status
Unbekannt
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Non-invasive and precise prediction for molecular biomarkers such as 1p/19q co-deletion, MGMT methylation, IDH and TERTp mutations, and patients survival is challenging for gliomas.
With the development of artificial intelligence, much more potential lies in the preoperative conventional/advanced MR imaging (T1 weighted imaging, T2 weighted imaging, FLAIR, contrast-enhanced T1 weighted imaging, diffusion-weighted imaging, and perfusion imaging), and in the histopathology images of HE slices of gliomas could be excavated to aid prediction of molecular pathology and patients' survival of gliomas.
This study aims to collect clinical, radiological, pathological, molecular and genetic data including detailed clinical parameters, MR and histopathology images, molecular pathology (1p/19q co-deletion, MGMT methylation, IDH and TERTp mutations, etc) and genetic data (Whole exome sequencing, RNA sequencing, proteomics, etc), and seeks to construct and refine algorithms that able to predict molecular pathology or clinical outcomes of glioma patients based on MR images and histopathology images, as well as revealing related mechanisms from genetic perspective.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
500
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
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
Patients with newly diagnosed glioma that receive tumor resection with preoperative MR images and postoperative histopathology images
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Patients must have radiologically and histologically confirmed diagnosis of primary glioma
- Life expectancy of greater than 3 months
- Must receive tumor resection
- Must have sufficient frozen tissues and peripheral blood samples for sequencing
- Must have high-quality MR images and histopathology images
- Signed informed consent
Exclusion Criteria:
- No gliomas
- No sufficient amount of tumor tissues for detection of molecular pathology
- Patients who are pregnant or breast feeding
- Patients who are suffered from severe systematic malfunctions
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 of Prediction performance
Zeitfenster: up to 2 years
|
AUC of Prediction performance=sensitivity+specificity-1
|
up to 2 years
|
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. November 2018
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. Januar 2022
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. März 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
4. Januar 2020
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
4. Januar 2020
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
7. 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-6
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
UNENTSCHIEDEN
Beschreibung des IPD-Plans
Undecided
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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