Prédiction de survie basée sur des images d'histopathologie 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 des images d'histopathologie des patients atteints de gliome primaire à l'aide de l'apprentissage en profondeur ou de l'apprentissage automatique
Ce registre vise à collecter des images cliniques, moléculaires et histopathologiques comprenant des données de survie détaillées, des paramètres cliniques, la pathologie moléculaire (codélétion 1p/19q, méthylation MGMT, mutations IDH et TERTp, etc.) et des images de tranches HE dans des gliomes primaires.
En s'appuyant sur l'intelligence artificielle, ce registre cherchera à construire et à affiner des algorithmes basés sur l'imagerie histopathologique 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
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 les images histopathologiques des tranches HE dans les gliomes primaires pourraient être excavées pour aider 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 d'image d'histopathologie 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)
3500
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
- Nom: Zhenyu Zhang, Dr.
- Numéro de téléphone: +86 17839973727
- E-mail: fcczhangzy1@zzu.edu.cn
Lieux d'étude
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Henan
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Zhengzhou, Henan, Chine, 450052
- Recrutement
- Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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Contact:
- Zhenyu Zhang, Dr.
- Numéro de téléphone: +86 17839973727
- E-mail: fcczhangzy1@zzu.edu.cn
-
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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
- 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
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.
Collaborateurs
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-4
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
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