Abstract 4948: PET/CT clinical protocol design for the novel, first in class 68Ga labeled guanylyl cyclase C targeted peptide MLN6907 ([68Ga]MLN6907)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acquisition and interpretation guidelines for clinical PET/CT imaging in oncology have been designed for whole-body 18F-FDG imaging and may not be optimized for assessment of other PET imaging tracers. Here we describe a methodology of PET/CT study design for the novel first in class 68Ga-labeled Guanylyl cyclase C (GCC) targeted peptide, [68Ga]MLN6907, based on a combination of in vitro, ex vivo, and in vivo preclinical imaging studies and model-based estimation of tumor parameters from simulated clinical PET data. GCC, a protein expressed in GI malignancies, is being targeted by the antibody drug conjugate MLN0264. GCC is also expressed on the healthy apical surface of the intestinal epithelium, which should be inaccessible to intravascular treatment. [68Ga]MLN6907 binds GCC with high affinity and is being developed as an imaging biomarker in an effort to help identify patients likely to respond to GCC-targeted therapy. In a series of experiments, the peptide affinity, internalization rate, and clearance were determined in patient-derived CRC xenografts with varied tumor microenvironmental phenotype. In addition to supporting the clinical development of the imaging agent, this data was used in combination with simulated clinical list-mode PET data to evaluate tumor parameter estimability under several clinically viable acquisition and reconstruction conditions. Specifically, liver CRC metastases of varying tumor diameter, antigen density, and vascularity were simulated in combination with PET imaging acquisition duration and reconstruction with and without partial-volume correction. Tumor, liver, and background time-activity curves (TACs) were generated from the reconstructed data and analyzed using a distributed tumor model to estimate the known tumor antigen density and vascularity. Analysis of the simulation studies revealed: 1) Partial volume correction is required for accurate antigen density and vascularity estimation; 2) Parameter estimation was most accurate within a tumor size range of 1-5 cm; 3) Parameter estimation was robust for all tested TAC reconstruction durations (e.g., 2, 3, 5, and 10 min); 4) Parameter estimation was optimal for common clinical acquisition times of 30-90 minutes; 5) Antigen density estimation was less accurate in poorly vascularized tumors. For the translation of a novel clinical biomarker, well controlled preclinical studies are critical; and, in this case, the findings combined with the distributed tumor model simulations directly guided the clinical image protocol. This rational and data-driven approach has the ability to not only improve the estimation of tumor properties in human subjects but also to guide the design of first-in-human oncology clinical imaging protocols with novel biomarkers. Citation Format: Jacob Y. Hesterman, Kelly D. Orcutt, Ozlem Yardibi, Jerome T. Mettetal, Shu-Wen Teng, Donna Cvet, Jack Hoppin, Thea Kalebic, Daniel P. Bradley. PET/CT clinical protocol design for the novel, first in class 68Ga labeled guanylyl cyclase C targeted peptide MLN6907 ([68Ga]MLN6907). [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 4948. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-4948
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».