Меню
Идёт набор NCT07263711

Prospective Real-World Study of Pathology AI for Glioma Molecular Prediction

— Наблюдательное Glioma

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: 18 лет — 100 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
Китай
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

A Prospective Real-World Study of Pathology Artificial Intelligence for Predicting Molecular Alterations in Gliomas

Обзор

The goal of this clinical study is to learn if an artificial intelligence (AI) model can accurately predict important molecular changes in gliomas, a type of brain tumor, using digital pathology images. The main questions this study aims to answer are: How accurate is the AI model in predicting key molecular alterations compared with standard molecular testing? Can the AI model shorten the time needed for diagnosis and reduce the need for expensive molecular tests? Researchers will collect whole slide images from multiple hospitals and use the AI model to predict molecular results. The predictions will be compared with the actual test results from standard laboratory methods. Participants will: Allow the use of their pathology images and molecular test results for research. Have no additional treatments or procedures beyond standard medical care. This study will help determine whether AI-assisted tools can provide faster and lower-cost molecular diagnosis for glioma, improving patient care and supporting equal access to precision medicine.

Первичные конечные точки

  • Accuracy of AI model in predicting key molecular alterations in glioma [Срок оценки: Within 1 week after whole slide images (WSIs) are obtained]

Критерии участия

Критерии включения

  • Participant (or legally authorized representative) has voluntarily signed the informed consent form.
  • Age ≥ 18 years at the time of enrollment.
  • Histologically suspected diffuse glioma based on biopsy or surgical resection.
  • Availability of complete clinical information and usable digital pathology slides with hematoxylin and eosin (H\&E) staining.
  • Postoperative molecular pathology results available for comparison.

Критерии исключения

  • Poor-quality pathology samples (e.g., insufficient tissue, large folding or contamination of slides, or substandard digital scanning quality).
  • Determined by the investigator to be unsuitable for participation in the study for any reason.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Nanfang Hospital, Southern Medical University — Гуанчжоу

Идентификаторы

NCT: NCT07263711 · NFEC-2025-508

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗