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Development and Validation of an AI Foundation Model for CNS Tumor Classification (CNS-AIClass)

29 giugno 2026 aggiornato da: Jinsong Wu, Huashan Hospital

Development and Validation of an Artificial Intelligence Foundation Model for Hierarchical Classification of Central Nervous System Tumors Using Hematoxylin and Eosin Whole-Slide Images

This is a multi-center, retrospective, observational study to develop and internally validate an artificial intelligence (AI) foundation model for hierarchical classification of central nervous system (CNS) tumors using approximately 20,000 hematoxylin and eosin (H&E) whole-slide images (WSIs) collected at Huashan Hospital Fudan University and Shandong Provincial Hospital. Archived pathology slides and linked de-identified clinical, histopathological, and molecular diagnostic data from patients who underwent neurosurgical tumor resection or biopsy between January 1, 2010 and December 31, 2025 will be retrospectively analyzed.

The study aims to train and evaluate weakly supervised multiple-instance learning models using pathology foundation models and conventional convolutional neural network feature extractors to predict tumor category, tumor family, terminal WHO 2021 CNS tumor diagnosis, and selected molecular alterations directly from routine H&E slides. Internal model validation will be performed using patient-level training, validation, and hold-out test datasets. Secondary analyses include comparison of model architectures, virtual molecular profiling, interpretability analyses using attention heatmaps, and comparison of AI-assisted versus pathologist-only diagnostic performance on selected internal test cases.

Panoramica dello studio

Stato

Stato

Indica lo stato di reclutamento attuale o lo stato di accesso ampliato.
Non ancora reclutamento

Condizioni

Condizioni

La malattia, il disturbo, la sindrome, la malattia o la lesione oggetto di studio. Su ClinicalTrials.gov, le condizioni possono includere anche altri problemi relativi alla salute, come la durata della vita, la qualità della vita e i rischi per la salute.

Descrizione dettagliata

Central nervous system tumors comprise a highly heterogeneous group of neoplasms with substantial diagnostic complexity. The WHO 2021 Classification of Tumors of the Central Nervous System integrates histology with molecular biomarkers, making accurate diagnosis increasingly dependent on molecular features such as IDH mutation, 1p/19q codeletion, H3 alterations, TERT promoter mutation, and other genomic or epigenomic markers. However, broad implementation of comprehensive molecular testing remains limited in many settings because of cost, turnaround time, technical complexity, and tissue constraints.

This retrospective study will use archived formalin-fixed paraffin-embedded H&E glass slides or existing digital WSIs from approximately 20,000 patients with primary or secondary CNS tumors treated at Huashan Hospital, Fudan University and Shandong Provincial Hospital. Slides will be digitized when necessary, de-identified, quality controlled, segmented for tissue regions, and divided into image patches. Patch-level features will be extracted using pretrained image encoders, including ResNet50, UNI, and CONCH, followed by weakly supervised multiple-instance learning aggregation methods such as attention-based MIL and CLAM.

The primary objective is to develop and internally validate an AI model capable of hierarchical CNS tumor classification, including tumor category, tumor family, and terminal WHO 2021 diagnosis. Secondary objectives are to compare alternative model architectures, evaluate prediction performance for key molecular markers, assess model interpretability with attention mapping, and compare AI-only, pathologist-only, and AI-assisted diagnosis on an internal test subset.

No intervention will be delivered to participants, and no clinical treatment decisions will be based on model outputs during this research stage. All data processing and model development will be conducted on secure in-hospital servers using de-identified data in accordance with institutional ethics approval and data protection procedures. ClinicalTrials.gov defines observational studies as studies in which investigators assess outcomes without assigning interventions, which matches this study design.

Tipo di studio

Tipo di studio

Descrive la natura di uno studio clinico. I tipi di studio includono studi interventistici (chiamati anche studi clinici), studi osservazionali (compresi i registri dei pazienti) e accesso allargato.
Osservativo

Iscrizione (Stimato)

Iscrizione

Il numero di partecipanti a uno studio clinico. L'iscrizione "anticipata" è il numero target di partecipanti di cui i ricercatori hanno bisogno per lo studio.
20000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Contatto studio

Il nome e le informazioni di contatto della persona che può rispondere alle domande di iscrizione per uno studio clinico. Ogni sede in cui viene condotto lo studio può anche avere un contatto specifico, che potrebbe essere maggiormente in grado di rispondere a tali domande.
  • Nome: Jinsong Wu, MD, PhD
  • Numero di telefono: 86-21-52887200
  • Email: wjsongc@126.com

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Criteri di ammissibilità

I requisiti chiave che devono soddisfare le persone che vogliono partecipare a uno studio clinico o le caratteristiche che devono avere. I criteri di ammissibilità sono costituiti sia da criteri di inclusione (necessari a una persona per partecipare allo studio) sia da criteri di esclusione (che impediscono a una persona di partecipare). I tipi di criteri di ammissibilità includono se uno studio accetta volontari sani, ha requisiti di età o gruppo di età o è limitato dal sesso.

Età idonea allo studio

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

The study population consists of pediatric (≥9) and adult patients of any sex who underwent neurosurgical resection or biopsy for a suspected central nervous system (CNS) tumor at Huashan Hospital, Fudan University, between January 1, 2010 and December 31, 2025, and who have an available postoperative pathological diagnosis, archived hematoxylin and eosin (H&E) stained slides and/or digital whole-slide images, and sufficient linked de-identified clinical, pathological, and molecular data for retrospective analysis. The cohort includes patients with primary or secondary CNS tumors for whom routine clinical care generated pathology materials suitable for computational pathology analysis.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Patients who underwent brain or spinal tumor resection or biopsy at Huashan Hospital Fudan University and Shandong Provincial Hospital.
  2. Postoperative pathology diagnosis consistent with a primary or secondary central nervous system tumor.
  3. Availability of archived routine H&E-stained glass slides or existing digital whole-slide image files of adequate quality for analysis.
  4. Availability of essential de-identified clinical and pathological information, including age, sex, tumor location, and key surgical/pathology records.
  5. Use of archived data and samples permitted under institutional ethics approval, including waiver of informed consent where applicable.

Exclusion Criteria:

  1. Severe slide preparation or scanning artifacts that preclude meaningful computational analysis, including extensive tissue folding, severe bubbles, severe detachment, markedly uneven staining/fading, or severe out-of-focus scanning.
  2. Insufficient viable tumor tissue or insufficient analyzable tumor area for patch extraction.
  3. Missing or uncertain pathological diagnosis that cannot be reliably reassigned according to the WHO 2021 CNS tumor classification using available records.
  4. Cases lacking sufficient clinical, pathological, or molecular information required for core study analyses.
  5. Other cases determined by the investigators to be unsuitable for algorithm training or evaluation after quality control review.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte

Gruppo / Coorte

Un gruppo o sottogruppo di partecipanti a uno studio osservazionale che viene valutato per gli esiti biomedici o sanitari.
CNS Tumor Retrospective Cohort
Retrospective cohort of approximately 20,000 patients with primary or secondary CNS tumors treated surgically at Huashan Hospital, Fudan University, with archived H&E slides and linked de-identified clinical, pathological, and molecular diagnostic data used for AI model development and internal validation.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misure di risultato primarie

Nel protocollo di uno studio clinico, la misura dell'esito pianificato più importante per valutare l'effetto di un intervento/trattamento. La maggior parte degli studi clinici ha una misura di esito primaria, ma alcuni ne hanno più di una.
Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Hierarchical CNS tumor classification performance on the internal hold-out test set
Lasso di tempo: Assessed at model evaluation after completion of training, up to Jul 2029
Diagnostic performance of the final AI model for hierarchical classification of CNS tumors at the tumor category, tumor family, and terminal WHO 2021 diagnosis levels using de-identified H&E whole-slide images. Performance metrics will include macro- and/or micro-area under the receiver operating characteristic curve (AUC), balanced accuracy, weighted F1 score, and Matthews correlation coefficient (MCC).
Assessed at model evaluation after completion of training, up to Jul 2029

Misure di risultato secondarie

Misure di risultato secondarie

Nel protocollo di uno studio clinico, una misura dell'esito pianificato che non è importante quanto la misura dell'esito primario per valutare l'effetto di un intervento ma è comunque di interesse. La maggior parte degli studi clinici ha più di una misura di esito secondaria.
Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Comparative performance of alternative feature extractors and MIL aggregation methods
Lasso di tempo: Up to Jul 2029
Comparison of model performance across feature extractors (ResNet50, UNI, CONCH) and aggregation methods (ABMIL, CLAM) on the internal validation and hold-out test datasets using AUC, balanced accuracy, sensitivity, specificity, weighted F1 score, and MCC.
Up to Jul 2029
Prediction performance for selected molecular biomarkers
Lasso di tempo: Up to Jul 2029
Performance of the AI model in predicting selected molecular alterations from H&E whole-slide images, including but not limited to IDH1/2 mutation, 1p/19q codeletion, H3 K27M/G34 alteration, TERT promoter mutation, and BRAF V600E, measured by AUC, sensitivity, specificity, and MCC.
Up to Jul 2029
Agreement between AI attention maps and neuropathologist-identified diagnostic regions
Lasso di tempo: Up to Jul 2029
Qualitative and semi-quantitative interpretability assessment of overlap between model attention heatmaps and diagnostically relevant regions identified independently by expert neuropathologists.
Up to Jul 2029
Human versus AI versus AI-assisted diagnostic performance
Lasso di tempo: Up to Jul 2029
Comparison of diagnostic accuracy, inter-rater agreement, and slide review time among AI-only diagnosis, pathologist-only diagnosis, and AI-assisted pathologist diagnosis on a selected internal test subset. Inter-rater agreement will be evaluated using Cohen's kappa where appropriate.
Up to Jul 2029

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Sponsor

L'organizzazione o la persona che avvia lo studio e che ha autorità e controllo sullo studio.
Huashan Hospital

Collaboratori

Collaboratori

Un'organizzazione diversa dallo sponsor che fornisce supporto per uno studio clinico. Questo supporto può includere attività relative al finanziamento, alla progettazione, all'implementazione, all'analisi dei dati o al reporting.
Shandong Provincial Hospital

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

Inizio studio

La data effettiva in cui il primo partecipante è stato arruolato in uno studio clinico. La data di inizio dello studio "prevista" è la data che i ricercatori pensano sarà la data di inizio dello studio.
1 agosto 2026

Completamento primario (Stimato)

Completamento primario

La data in cui l'ultimo partecipante a uno studio clinico è stato esaminato o ha ricevuto un intervento per raccogliere i dati finali per la misura dell'esito primario. Il fatto che lo studio clinico sia terminato secondo il protocollo o sia stato interrotto non influisce su questa data. Per gli studi clinici con più di una misura di esito primario con diverse date di completamento, questo termine si riferisce alla data in cui la raccolta dei dati è completata per tutte le misure di esito primario. La data di completamento principale "prevista" è la data che i ricercatori ritengono sarà la data di completamento principale per lo studio.
30 luglio 2027

Completamento dello studio (Stimato)

Completamento dello studio

La data in cui l'ultimo partecipante a uno studio clinico è stato esaminato o ha ricevuto un intervento/trattamento per raccogliere i dati finali per le misure di esito primarie, le misure di esito secondarie e gli eventi avversi (ovvero l'ultima visita dell'ultimo partecipante). La data di completamento dello studio "prevista" è la data che i ricercatori ritengono sarà la data di completamento dello studio.
30 luglio 2029

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

Primo inviato

La data in cui lo sponsor o il ricercatore dello studio ha inviato per la prima volta un record di studio a ClinicalTrials.gov. In genere c'è un ritardo di alcuni giorni tra la prima data di invio e la disponibilità del record su ClinicalTrials.gov (la prima data di invio).
29 giugno 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

La data in cui lo sponsor dello studio o il ricercatore invia per la prima volta un record di studio che è coerente con i criteri di revisione del controllo di qualità (QC) della National Library of Medicine (NLM). Lo sponsor o lo sperimentatore potrebbe dover rivedere e inviare un record di studio una o più volte prima che i criteri di revisione QC di NLM siano soddisfatti. È responsabilità dello sponsor o dello sperimentatore garantire che il record dello studio sia coerente con i criteri di revisione QC NLM.
29 giugno 2026

Primo Inserito (Effettivo)

Primo Inserito

La data in cui il record dello studio è stato disponibile per la prima volta su ClinicalTrials.gov dopo la conclusione della revisione del controllo di qualità (QC) della National Library of Medicine (NLM). In genere c'è un ritardo di alcuni giorni tra la data in cui lo sponsor dello studio o lo sperimentatore ha presentato il record dello studio e la prima data pubblicata.
6 luglio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

Ultimo aggiornamento pubblicato

La data più recente in cui le modifiche al record di uno studio sono state rese disponibili su ClinicalTrials.gov. Potrebbe esserci un ritardo tra il momento in cui le modifiche sono state inviate a ClinicalTrials.gov dallo sponsor o dallo sperimentatore dello studio (data di invio dell'ultimo aggiornamento) e la data di pubblicazione dell'ultimo aggiornamento.
6 luglio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

La data più recente in cui lo sponsor dello studio o il ricercatore ha presentato modifiche a un record di studio che sono coerenti con i criteri di revisione del controllo di qualità (QC) della National Library of Medicine (NLM). È responsabilità dello sponsor o dello sperimentatore garantire che il record dello studio sia coerente con i criteri di revisione QC NLM.
29 giugno 2026

Ultimo verificato

Ultimo verificato

La data più recente in cui lo sponsor dello studio o il ricercatore ha confermato che le informazioni su uno studio clinico su ClinicalTrials.gov sono accurate e aggiornate. Se uno studio con stato di reclutamento di reclutamento; non ancora reclutamento; o attivo, non reclutamento non è stato confermato negli ultimi 2 anni, lo stato di reclutamento dello studio viene mostrato come sconosciuto.
1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

Altri numeri di identificazione dello studio

Identificatori o numeri ID diversi dal numero NCT assegnati a uno studio clinico dallo sponsor, dai finanziatori o da altri dello studio. Questi numeri possono includere identificatori univoci di altri registri di sperimentazione e numeri di sovvenzioni del National Institutes of Health.
  • KY2023-977

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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