Studio prospettico nel mondo reale sull'intelligenza artificiale patologica per la previsione molecolare del glioma
Uno Studio Prospettico nel Mondo Reale di Intelligenza Artificiale in Patologia per la Predizione delle Alterazioni Molecolari nei Gliomi
L'obiettivo di questo studio clinico è determinare se un modello di intelligenza artificiale (IA) possa prevedere con precisione importanti cambiamenti molecolari nei gliomi, un tipo di tumore cerebrale, utilizzando immagini di patologia digitale.
Le principali domande a cui questo studio mira a rispondere sono:
Quanto è accurato il modello di IA nel prevedere alterazioni molecolari chiave rispetto ai test molecolari standard? Il modello di IA può ridurre il tempo necessario per la diagnosi e diminuire la necessità di costosi test molecolari?
I ricercatori raccoglieranno immagini di interi vetrini da diversi ospedali e utilizzeranno il modello di IA per prevedere i risultati molecolari. Le previsioni saranno confrontate con i risultati effettivi dei test ottenuti tramite metodi di laboratorio standard.
I partecipanti dovranno:
Consentire l'utilizzo delle loro immagini patologiche e dei risultati dei test molecolari per la ricerca.
Non subire trattamenti o procedure aggiuntivi oltre alle cure mediche standard.
Questo studio aiuterà a determinare se gli strumenti assistiti dall'IA possano fornire una diagnosi molecolare più rapida e a basso costo per il glioma, migliorando l'assistenza ai pazienti e supportando un accesso equo alla medicina di precisione.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: DANYI LI
- Numero di telefono: +8613538308634
- Email: lidanyi26@163.com
Luoghi di studio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Cina, 510515
- Reclutamento
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
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Contatto:
- Li Liang
- Numero di telefono: +8615989146266
- Email: lli@smu.edu.cn
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Contatto:
- DANYI LI
- Numero di telefono: +8613538308634
- Email: lidanyi26@163.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Questo studio includerà partecipanti adulti (di età pari o superiore a 18 anni) che sono stati diagnosticati o si sospetta abbiano un glioma diffuso sulla base di biopsia o resezione chirurgica. I partecipanti devono disporre di vetrini di patologia digitale colorati con ematossilina ed eosina (H&E) e di dati completi di test clinici e molecolari.
Tutti i partecipanti saranno pazienti che hanno ricevuto cure mediche standard per il glioma. Non saranno eseguiti trattamenti o interventi aggiuntivi come parte di questo studio. Le immagini patologiche e i risultati dei test molecolari saranno raccolti prospetticamente da più centri clinici per valutare le prestazioni diagnostiche del modello patologico basato sull'intelligenza artificiale.
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Il partecipante (o il rappresentante autorizzato per legge) ha firmato volontariamente il modulo di consenso informato.
- Età ≥ 18 anni al momento dell'arruolamento.
- Sospetto istologico di glioma diffuso basato su biopsia o resezione chirurgica.
- Disponibilità di informazioni cliniche complete e vetrini di patologia digitale utilizzabili con colorazione ematossilina e eosina (H&E).
- Risultati di patologia molecolare postoperatori disponibili per il confronto.
Criteri di esclusione:
- Campioni di patologia di scarsa qualità (ad esempio, tessuto insufficiente, grandi pieghe o contaminazione dei vetrini, o qualità di scansione digitale scadente).
- Giudicato dallo sperimentatore non idoneo a partecipare allo studio per qualsiasi motivo.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Accuratezza del modello di IA nella previsione delle alterazioni molecolari chiave nel glioma
Lasso di tempo: Entro 1 settimana dopo l'acquisizione delle immagini a vetrino intero (WSI)
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L'esito primario è la performance diagnostica del modello patologico basato sull'IA nella previsione delle alterazioni molecolari chiave nel glioma.
L'accuratezza, la sensibilità, la specificità e l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC) saranno calcolate confrontando le previsioni dell'IA con i risultati di riferimento dei test di patologia molecolare standard.
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Entro 1 settimana dopo l'acquisizione delle immagini a vetrino intero (WSI)
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Direttore dello studio: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Stimato)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- NFEC-2025-508
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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