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Prédiction de survie basée sur l'IRM des patients atteints de gliome à l'aide de l'intelligence artificielle

5 février 2021 mis à jour par: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

Prédiction de survie basée sur l'IRM des patients atteints de gliome primaire Ssing Deep Learning ou Machine Learning

Ce registre vise à collecter des données cliniques, moléculaires et radiologiques, y compris des données détaillées sur la survie, les paramètres cliniques, la pathologie moléculaire (codélétion 1p/19q, méthylation MGMT, mutations IDH et TERTp, etc.) et les séquences IRM conventionnelles/avancées/nouvelles (T1, T1c, T2, FLAIR, ADC, DTI, PWI, etc.) des patients atteints de gliomes primaires. En s'appuyant sur l'intelligence artificielle, ce registre cherchera à construire et à affiner des algorithmes capables de prédire la survie des patients dans le cadre d'une pathologie moléculaire ou de sous-groupes de gliomes.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

La prédiction non invasive et précise de la survie des patients atteints de gliome est difficile. Avec le développement de l'intelligence artificielle, beaucoup plus de potentiel réside dans l'imagerie RM conventionnelle/avancée préopératoire (imagerie pondérée en T1, imagerie pondérée en T2, FLAIR, imagerie pondérée en T1 à contraste amélioré, imagerie pondérée en diffusion et imagerie de perfusion) pourrait être excavé pour aide à la prédiction du pronostic des patients dans le cadre de la pathologie moléculaire des gliomes. La création d'un registre pour le gliome primaire avec des données détaillées sur la survie, la pathologie moléculaire, des données radiologiques et avec une taille d'échantillon suffisante pour l'apprentissage en profondeur (> 1000) offre des possibilités de prédiction personnalisée de la survie des patients atteints de gliome avec non-invasivité et précision.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

2500

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

  • Chine
    • Henan
      • Zhengzhou, Henan, Chine, 450052
        • Recrutement
        • Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

1 an à 90 ans (Enfant, Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Patients avec un gliome nouvellement diagnostiqué qui reçoivent une résection tumorale avec une espérance de vie supérieure à 3 mois

La description

Critère d'intégration:

  • Les patients doivent avoir un diagnostic confirmé radiologiquement et histologiquement de gliome primaire
  • Espérance de vie supérieure à 3 mois
  • Doit recevoir une résection tumorale
  • Consentement éclairé signé

Critère d'exclusion:

  • Pas de gliomes
  • Pas de quantité suffisante de tissus tumoraux pour la détection de la pathologie moléculaire
  • Patients porteurs de tout type de bioimplant activé par des dispositifs mécaniques, électroniques ou magnétiques
  • Patientes enceintes ou allaitantes
  • Patients souffrant de dysfonctionnements systématiques graves

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Modèles d'observation: Cohorte
  • Perspectives temporelles: Rétrospective

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
ASC des performances de prédiction de survie
Délai: jusqu'à 10 ans
ASC de la performance de prédiction de survie=sensibilité+spécificité-1
jusqu'à 10 ans

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

Collaborateurs

Sun Yat-sen University

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 janvier 2017

Achèvement primaire (Anticipé)

1 janvier 2027

Achèvement de l'étude (Anticipé)

1 juin 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

30 décembre 2019

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

30 décembre 2019

Première publication (Réel)

2 janvier 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

8 février 2021

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

5 février 2021

Dernière vérification

1 février 2021

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • GliomaAI-2

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

Indécis

Description du régime IPD

Indécis

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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