Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

GliomaAI-Oligo: MRI-Based Detection of IDH Mutant Oligodendroglioma (GliomaAI-Oligo)

23 juni 2026 uppdaterad av: Deep Learning Institute of Radiological Sciences

GliomaAI-Oligo: Non-Invasive MRI-Based Detection of IDH Mutant Oligodendroglioma Using Artificial Intelligence

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

Studieöversikt

Status

Avslutad

Betingelser

Intervention / Behandling

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Faktisk)

1372

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studieorter

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

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Nej

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

Patients with glioma diagnosis included in the TCIA cohort.

Beskrivning

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

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Diagnostic performance of GliomaAI-Oligo for identification of IDH mutant Oligodendroglioma from MRI, measured by accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the ROC
Tidsram: Perioperative
The diagnostic performance of the GliomaAI-Oligo artificial intelligence model will be assessed by comparing pre-operative MRI-based predictions of IDH mutant Oligodendroglioma 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

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Deep Learning Institute of Radiological Sciences

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

14 mars 2017

Primärt slutförande (Faktisk)

9 mars 2021

Avslutad studie (Faktisk)

16 juli 2021

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

23 juni 2026

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

23 juni 2026

Första postat (Faktisk)

29 juni 2026

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

29 juni 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

23 juni 2026

Senast verifierad

1 juni 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Nyckelord

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • DLIRS-GLIOMAAI-OLIGO

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

JA

IPD-planbeskrivning

Study protocol will be shared with researchers

Tidsram för IPD-delning

Study protocol and methodology will be published in an academic journal

Kriterier för IPD Sharing Access

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

IPD-delning som stöder informationstyp

  • STUDY_PROTOCOL

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Ja

produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera