Development of an Artificial Intelligence Model for Optimising Therapy in Gliomas Gliomas
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Glioma. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Италия
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Development of an Artificial Intelligence Model for Optimising Therapy in Gliomas
Обзор
Artificial intelligence (AI) undoubtedly represents the main tool currently available in the definition of complex algorithms and its use in the medical field is becoming increasingly strategic.As reported in the literature, it is increasingly difficult to find new therapeutic strategies for neoplasms, especially neurological ones. Molecular characterisation is therefore increasingly essential, as is the use of new predictive methods. With this in mind, the aim of this study is to assess, by means of AI algorithms applied to genomic data, in what percentage molecular alterations are susceptible to potential drug therapies, compared to the literature data that does not consider AI algorithms for this purpose.
Подробное описание
Artificial intelligence (AI) undoubtedly represents the main tool currently available in the definition of complex algorithms and its use in the medical field is becoming increasingly strategic.As reported in the literature, it is increasingly difficult to find new therapeutic strategies for neoplasms, especially neurological ones. Molecular characterisation is therefore increasingly essential, as is the use of new predictive methods.
With this in mind, the aim of this study is to assess, by means of AI algorithms applied to genomic data, in what percentage molecular alterations are susceptible to potential drug therapies, compared to the literature data that does not consider AI algorithms for this purpose.
Первичные конечные точки
- proportion of patients, out of total patients number, with molecular characteristics susceptible to potential drug therapies ('druggable') identified using an AI model [Срок оценки: 24 months]
Критерии участия
Критерии включения
- Patients with a histopathological diagnosis of glioma for whom it is possible to have cryopreserved or fixed in formalin and embedded in paraffin biological material. Specimens may result from incisional biopsy and/or surgical resection and/or blood. Whole blood is taken for germinal analysis;
- Age >=18 years;
- Patients must understand and provide written informed consent;
- Life expectancy >3 months;
- Presence of biological material from resection and blood considered sufficient by quality and quantity to proceed to molecular characterisation in the opinion of the Investigator Principal Investigator;
- Presence of available and accessible clinical and histopathological data.
Критерии исключения
- Refusal of informed consent;
- Uncooperative patients;
- Presence of other neoplastic diseases in the last 5 years;
- Pregnant and/or breastfeeding women
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Италия · 3 центра
- Centro di Riferimento Oncologico (CRO) di Aviano - IRCCS — Aviano
- IOV — Padova
- Azienda Sanitaria Universitaria Friuli Centrale (ASUFC — Udine
Идентификаторы
NCT: NCT06620055 · CRO-2023-40