Predicción basada en imágenes de histopatología de patología molecular en gliomas mediante inteligencia artificial
5 de febrero de 2021 actualizado por: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
Predicción basada en imágenes de histopatología de patología molecular en glioma mediante aprendizaje profundo o aprendizaje automático
Este registro tiene como objetivo recopilar datos clínicos, moleculares y radiológicos, incluidos parámetros clínicos detallados, patología molecular (codeleción 1p/19q, metilación MGMT, mutaciones IDH y TERTp, etc.) e imágenes de cortes HE en gliomas primarios.
Al aprovechar la inteligencia artificial, este registro buscará construir y refinar algoritmos basados en imágenes de histopatología que puedan predecir patología molecular o subgrupos de gliomas.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La predicción no invasiva y precisa de biomarcadores moleculares como la codeleción 1p/19q, la metilación de MGMT, las mutaciones de IDH y TERTp es un desafío.
Con el desarrollo de la inteligencia artificial, se podría excavar mucho más potencial en las imágenes histopatológicas de cortes HE en gliomas primarios para ayudar a predecir la patología molecular de los gliomas.
La creación de un registro para el glioma primario con patología molecular detallada, datos de imágenes de histopatología y con un tamaño de muestra suficiente para el aprendizaje profundo (>1000) brinda oportunidades considerables para la predicción personalizada de la patología molecular con precisión y no invasividad.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
3000
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Zhenyu Zhang, Dr.
- Número de teléfono: +86 17839973727
- Correo electrónico: fcczhangzy1@zzu.edu.cn
Ubicaciones de estudio
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Henan
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Zhengzhou, Henan, Porcelana, 450052
- Reclutamiento
- Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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Contacto:
- Zhenyu Zhang, Dr.
- Número de teléfono: +86 17839973727
- Correo electrónico: fcczhangzy1@zzu.edu.cn
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
1 año a 95 años (Niño, Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
Pacientes con glioma recién diagnosticado que reciben resección del tumor
Descripción
Criterios de inclusión:
- Los pacientes deben tener un diagnóstico confirmado radiológica e histológicamente de glioma primario.
- Esperanza de vida mayor a 3 meses
- Debe recibir resección del tumor
- Consentimiento informado firmado
Criterio de exclusión:
- Sin gliomas
- No hay suficiente cantidad de tejidos tumorales para la detección de patología molecular
- Pacientes que están embarazadas o amamantando
- Pacientes que sufren disfunciones sistemáticas graves
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
AUC del rendimiento de la predicción
Periodo de tiempo: hasta 10 años
|
AUC=sensibilidad+especificidad-1
|
hasta 10 años
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Colaboradores
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de enero de 2017
Finalización primaria (Anticipado)
1 de enero de 2027
Finalización del estudio (Anticipado)
1 de junio de 2027
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
30 de diciembre de 2019
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
31 de diciembre de 2019
Publicado por primera vez (Actual)
3 de enero de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
8 de febrero de 2021
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
5 de febrero de 2021
Última verificación
1 de febrero de 2021
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- GliomaAI-3
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
Descripción del plan IPD
Indeciso
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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