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GliomaAI-Astro4: MRI-Based Detection of IDH Mutant Astrocytoma Grade 4 (GliomaAI-A4)

23 juin 2026 mis à jour par: Deep Learning Institute of Radiological Sciences

GliomaAI-Astro4: Non-Invasive MRI-Based Detection of IDH Mutant Astrocytoma Grade 4 Using Artificial Intelligence

The goal of this observational study is to learn whether an artificial intelligence system called GliomaAI-Astro4 can help detect a specific molecular type of brain tumour called IDH mutant Astrocytoma Grade 4 using routine MRI scans. The study uses previously collected and fully anonymised MRI data from 1,372 patients from 13 institutions in the Cancer Imaging Archive (TCIA).

The main questions it aims to answer are:

  • How accurately can GliomaAI-Astro4 identify IDH mutant Astrocytoma Grade 4 from MRI scans?
  • How well does the system perform across data from different hospitals and patient groups?

Researchers will use existing MRI scans and clinical information to train and test the AI system. No new scans, treatments, or hospital visits are required for participants, and all data used is fully anonymised and obtained from an existing research database.

Participants will not be asked to do anything, as this study only uses previously collected imaging data.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

1372

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.

Lieux d'étude

  • Inde
      • Mumbai, Inde
        • Deep Learning Institute of Radiological Sciences

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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Patients with glioma diagnosis included in the TCIA cohort.

La description

Inclusion Criteria:

  • Adult (>=18 years of age)
  • Having pre op MRI scan
  • Having biopsy / surgery
  • Having post biopsy/ surgery histology diagnosis and genetic analysis.

Exclusion Criteria:

  • MRI scan significantly degraded by motion or other artefact
  • Incomplete genetic analysis
  • Prior treatment (e.g., radiotherapy or chemotherapy) before baseline MRI

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
Diagnostic performance of GliomaAI-Astro4 for identification of IDH mutant astrocytoma grade 4 from MRI, measured by accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the ROC.
Délai: Perioperative
The diagnostic performance of the GliomaAI-Astro4 artificial intelligence model will be assessed by comparing pre-operative MRI-based predictions of IDH mutant astrocytoma grade 4 status against post-operative (biopsy or surgery) molecular/genetic profiling results as the reference standard. Performance metrics including accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and AUC will be calculated.
Perioperative

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Deep Learning Institute of Radiological Sciences

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)

14 mars 2017

Achèvement primaire (Réel)

9 mars 2021

Achèvement de l'étude (Réel)

16 juin 2021

Dates d'inscription aux études

Première soumission

23 juin 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

23 juin 2026

Première publication (Réel)

29 juin 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

29 juin 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

23 juin 2026

Dernière vérification

1 juin 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • DLIRS-GLIOMAAI-ASTRO4

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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

OUI

Description du régime IPD

Study protocol will be shared with researchers

Délai de partage IPD

Study protocol and methodology will be published in an academic journal

Critères d'accès au partage IPD

We will strive to publish it in the open access academic journal

Type d'informations de prise en charge du partage d'IPD

  • PROTOCOLE D'ÉTUDE

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

Oui

produit fabriqué et exporté des États-Unis.

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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