Multicenter Prospective Study on MRI AI Model for Midline Glioma Subtyping and Prognosis:
Application of MRI-Based Artificial Intelligence Models for Preoperative Molecular Subtyping and Prognostic Assessment of Midline Gliomas: A Multicenter Prospective Clinical Study
Studienübersicht
Status
Detaillierte Beschreibung
This study aims to validate the clinical value of an MRI-based artificial intelligence model for personalized diagnosis and treatment in patients with midline gliomas. The model integrates preoperative MRI features with clinical variables (e.g., age, sex, and other relevant patient characteristics) to predict both molecular subtypes and patient prognosis.
Model workflow. The model takes as input tumor-containing slices from preoperative MRI sequences, along with patient age and sex. By recognizing information within the MRI sequences, the model outputs the predicted molecular diagnosis for the patient.
Primary objective. To evaluate the model's accuracy in preoperative molecular subtyping of midline gliomas (H3K27M, IDH, and 1p/19q status) by comparing its predictions with the gold standard of postoperative or post-biopsy pathology. Diagnostic performance will be assessed using sensitivity, specificity, accuracy, F1 score, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
Secondary objective. To assess the model's prognostic capability by integrating imaging features with clinical variables to predict patient survival outcomes and treatment response. Prognostic performance will be evaluated using time-dependent AUC and calibration metrics.
Exploratory objective. To explore the model's added value in clinical decision-making, including its potential to guide preoperative treatment planning and risk stratification.
This prospective, multicenter study will be conducted across several tertiary neurosurgical centers in China. The findings are expected to provide high-level evidence supporting non-invasive, precise diagnosis and personalized management of midline gliomas.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Gong Xuan, MD.
- Telefonnummer: 0086-731-8975-3037
- E-Mail: gong.xuan@csu.edu.cn
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Shuwen Kuang, MD.
- Telefonnummer: 0086-13367494221
- E-Mail: 228102171@csu.edu.cn
Studienorte
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Hunan
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Changsha, Hunan, China, 410008
- Rekrutierung
- Xiangya Hospital of Central South University
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Kontakt:
- Shuwen Kuang, MD.
- Telefonnummer: 0086-13367494221
- E-Mail: 228102171@csu.edu.cn
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Kontakt:
- Xuan Gong, MD.
- Telefonnummer: 0086-731-8975-3037
- E-Mail: gong.xuan@csu.edu.cn
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Patients with diffuse gliomas were pathologically and molecularly diagnosed.
- The clinical case data of all patients were complete.
- Patients underwent preoperative MRI examination.
Exclusion Criteria:
- The tumor is not located in the intracranial midline.
- Cases in which MRI were incomplete or with significant noise and artifacts.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Diagnostic accuracy for midline glioma molecular subtypes
Zeitfenster: Perioperative
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Model predictions compared with postoperative histopathology and molecular testing (gold standard).
Performance metrics include AUC, F1 score, sensitivity, specificity, and accuracy.
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Perioperative
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Mitarbeiter und Ermittler
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2026040726
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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