Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Glioma Patients Registry Based on Radiological, Histopathological and Genetic Analysis

5 февраля 2021 г. обновлено: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

Glioma Patients Registry Based on MR Images, Histopathology Images and Genetic Sequencing Analyzed by Artificial Intelligence

This prospective study aims to collect clinical, radiological, pathological, molecular and genetic data including detailed clinical parameters, MR and histopathology images, molecular pathology and genetic sequencing data. By leveraging artificial intelligence, this registry seeks to construct and refine algorithms that able to predict molecular pathology or clinical outcomes of glioma patients based on MR images and histopathology images, as well as revealing related mechanisms from genetic perspective.

Обзор исследования

Подробное описание

Non-invasive and precise prediction for molecular biomarkers such as 1p/19q co-deletion, MGMT methylation, IDH and TERTp mutations, and patients survival is challenging for gliomas. With the development of artificial intelligence, much more potential lies in the preoperative conventional/advanced MR imaging (T1 weighted imaging, T2 weighted imaging, FLAIR, contrast-enhanced T1 weighted imaging, diffusion-weighted imaging, and perfusion imaging), and in the histopathology images of HE slices of gliomas could be excavated to aid prediction of molecular pathology and patients' survival of gliomas. This study aims to collect clinical, radiological, pathological, molecular and genetic data including detailed clinical parameters, MR and histopathology images, molecular pathology (1p/19q co-deletion, MGMT methylation, IDH and TERTp mutations, etc) and genetic data (Whole exome sequencing, RNA sequencing, proteomics, etc), and seeks to construct and refine algorithms that able to predict molecular pathology or clinical outcomes of glioma patients based on MR images and histopathology images, as well as revealing related mechanisms from genetic perspective.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

500

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

    • Henan
      • Zhengzhou, Henan, Китай, 450052
        • Рекрутинг
        • Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
        • Контакт:
          • Zhenyu Zhang, Dr.
          • Номер телефона: +86 17839973727
          • Электронная почта: fcczhangzy1@zzu.edu.cn

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

От 1 год до 95 лет (Ребенок, Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Да

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

Patients with newly diagnosed glioma that receive tumor resection with preoperative MR images and postoperative histopathology images

Описание

Inclusion Criteria:

  • Patients must have radiologically and histologically confirmed diagnosis of primary glioma
  • Life expectancy of greater than 3 months
  • Must receive tumor resection
  • Must have sufficient frozen tissues and peripheral blood samples for sequencing
  • Must have high-quality MR images and histopathology images
  • Signed informed consent

Exclusion Criteria:

  • No gliomas
  • No sufficient amount of tumor tissues for detection of molecular pathology
  • Patients who are pregnant or breast feeding
  • Patients who are suffered from severe systematic malfunctions

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
AUC of Prediction performance
Временное ограничение: up to 2 years
AUC of Prediction performance=sensitivity+specificity-1
up to 2 years

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 ноября 2018 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

1 января 2022 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

1 марта 2022 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

4 января 2020 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

4 января 2020 г.

Первый опубликованный (Действительный)

7 января 2020 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

8 февраля 2021 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

5 февраля 2021 г.

Последняя проверка

1 февраля 2021 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕ РЕШЕНО

Описание плана IPD

Undecided

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться