Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

GliomaAI-GBM: MRI-Based Detection of IDH Wildtype Glioblastoma (GliomaAI-GBM)

23. juni 2026 oppdatert av: Deep Learning Institute of Radiological Sciences

GliomaAI-GBM: Non-Invasive MRI-Based Detection of IDH Wildtype Glioblastoma Using Artificial Intelligence

The goal of this observational study is to learn whether an artificial intelligence system called GliomaAI-GBM can help detect a specific molecular type of brain tumour called IDH wildtype glioblastoma 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-GBM identify IDH wildtype glioblastoma 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.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

1372

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

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

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Patients with glioma diagnosis included in the TCIA cohort.

Beskrivelse

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

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Diagnostic performance of GliomaAI-GBM for identification of IDH wildtype glioblastoma from MRI, measured by accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the ROC.
Tidsramme: Perioperative
The diagnostic performance of the GliomaAI-GBM artificial intelligence model will be assessed by comparing pre-operative MRI-based predictions of IDH wildtype glioblastoma 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

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Deep Learning Institute of Radiological Sciences

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

14. mars 2017

Primær fullføring (Faktiske)

9. mars 2021

Studiet fullført (Faktiske)

16. juli 2021

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

13. juni 2026

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

23. juni 2026

Først lagt ut (Faktiske)

29. juni 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

29. juni 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

23. juni 2026

Sist bekreftet

1. juni 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • DLIRS-GLIOMAAI-GBM

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

JA

IPD-planbeskrivelse

Study protocol will be shared with researchers

IPD-delingstidsramme

Study protocol and methodology will be published in an academic journal

Tilgangskriterier for IPD-deling

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

IPD-deling Støtteinformasjonstype

  • STUDY_PROTOCOL

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Ja

produkt produsert i og eksportert fra USA

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere