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
Descripción general del estudio
Estado
Descripción detallada
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.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
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Estudio Contacto
- Nombre: Gong Xuan, MD.
- Número de teléfono: 0086-731-8975-3037
- Correo electrónico: gong.xuan@csu.edu.cn
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Shuwen Kuang, MD.
- Número de teléfono: 0086-13367494221
- Correo electrónico: 228102171@csu.edu.cn
Ubicaciones de estudio
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Hunan
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Changsha, Hunan, Porcelana, 410008
- Reclutamiento
- Xiangya Hospital of Central South University
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Contacto:
- Shuwen Kuang, MD.
- Número de teléfono: 0086-13367494221
- Correo electrónico: 228102171@csu.edu.cn
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Contacto:
- Xuan Gong, MD.
- Número de teléfono: 0086-731-8975-3037
- Correo electrónico: gong.xuan@csu.edu.cn
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
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.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Diagnostic accuracy for midline glioma molecular subtypes
Periodo de tiempo: 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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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
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Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
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- 2026040726
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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