Multicenter Prospective Study on MRI AI Model for Midline Glioma Subtyping and Prognosis:
Application of MRI-Based Artificial Intelligence Models for Preoperative Molecular Subtyping and Prognostic Assessment of Midline Gliomas: A Multicenter Prospective Clinical Study
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
This study aims to validate the clinical value of an MRI-based artificial intelligence model for personalized diagnosis and treatment in patients with midline gliomas. The model integrates preoperative MRI features with clinical variables (e.g., age, sex, and other relevant patient characteristics) to predict both molecular subtypes and patient prognosis.
Model workflow. The model takes as input tumor-containing slices from preoperative MRI sequences, along with patient age and sex. By recognizing information within the MRI sequences, the model outputs the predicted molecular diagnosis for the patient.
Primary objective. To evaluate the model's accuracy in preoperative molecular subtyping of midline gliomas (H3K27M, IDH, and 1p/19q status) by comparing its predictions with the gold standard of postoperative or post-biopsy pathology. Diagnostic performance will be assessed using sensitivity, specificity, accuracy, F1 score, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
Secondary objective. To assess the model's prognostic capability by integrating imaging features with clinical variables to predict patient survival outcomes and treatment response. Prognostic performance will be evaluated using time-dependent AUC and calibration metrics.
Exploratory objective. To explore the model's added value in clinical decision-making, including its potential to guide preoperative treatment planning and risk stratification.
This prospective, multicenter study will be conducted across several tertiary neurosurgical centers in China. The findings are expected to provide high-level evidence supporting non-invasive, precise diagnosis and personalized management of midline gliomas.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Gong Xuan, MD.
- Numero di telefono: 0086-731-8975-3037
- Email: gong.xuan@csu.edu.cn
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Shuwen Kuang, MD.
- Numero di telefono: 0086-13367494221
- Email: 228102171@csu.edu.cn
Luoghi di studio
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Hunan
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Changsha, Hunan, Cina, 410008
- Reclutamento
- Xiangya Hospital of Central South University
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Contatto:
- Shuwen Kuang, MD.
- Numero di telefono: 0086-13367494221
- Email: 228102171@csu.edu.cn
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Contatto:
- Xuan Gong, MD.
- Numero di telefono: 0086-731-8975-3037
- Email: gong.xuan@csu.edu.cn
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Patients with diffuse gliomas were pathologically and molecularly diagnosed.
- The clinical case data of all patients were complete.
- Patients underwent preoperative MRI examination.
Exclusion Criteria:
- The tumor is not located in the intracranial midline.
- Cases in which MRI were incomplete or with significant noise and artifacts.
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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Diagnostic accuracy for midline glioma molecular subtypes
Lasso di tempo: Perioperative
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Model predictions compared with postoperative histopathology and molecular testing (gold standard).
Performance metrics include AUC, F1 score, sensitivity, specificity, and accuracy.
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Perioperative
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Collaboratori e investigatori
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Inizio studio (Stimato)
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 (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
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
- 2026040726
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