Glioma Patients Registry Based on Radiological, Histopathological and Genetic Analysis
5 de febrero de 2021 actualizado por: 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.
Descripción general del estudio
Estado
Desconocido
Condiciones
Descripción detallada
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.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
500
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.
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
Patients with newly diagnosed glioma that receive tumor resection with preoperative MR images and postoperative histopathology images
Descripción
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
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 of Prediction performance
Periodo de tiempo: up to 2 years
|
AUC of Prediction performance=sensitivity+specificity-1
|
up to 2 years
|
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 noviembre de 2018
Finalización primaria (Anticipado)
1 de enero de 2022
Finalización del estudio (Anticipado)
1 de marzo de 2022
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
4 de enero de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
4 de enero de 2020
Publicado por primera vez (Actual)
7 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-6
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
Descripción del plan IPD
Undecided
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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