Test‐retest stability of cerebral mGluR<sub>5</sub> quantification using [<sup>11</sup>C]ABP688 and positron emission tomography in rats
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the reproducibility of the quantification of metabotropic glutamate receptor type 5 (mGluR₅) densities in rats using the PET radiotracer [¹¹C]ABP688 and pharmacokinetic models that are based on an input function, which is derived from a reference tissue. Seven rats underwent dynamic PET scans (60 min) after bolus injection of [¹¹C]ABP688. Kinetic analyses included: binding potential (BP(ND) ) determined by calculating (a) the simplified reference tissue model (SRTM) and (b) its two-steps simplified version (SRTM2); (c) multilinear reference tissue model (MRTM) and (d) its 2-parameter version (MRTM2); (e) noninvasive graphical analysis (NIGA). Parametric images were generated representing BP(ND) by the MRTM2 model. BP(ND) determinations were reproducible with low to acceptable variability ranging from 5 to 10% and reproducibility scores (intraclass correlation coefficient) between 0.51 and 0.88. The pharmacokinetic model that showed lowest overall variability was the SRTM. In contrast, the use of the NIGA was associated with significantly lower reproducibility scores. Comparison of parametric images revealed no significant bias between test and retest measurements and is therefore suitable to compare groups at voxel levels. In conclusion, our results suggest that noninvasive quantification of [¹¹C]ABP688 imaging is reproducible and reliable for PET studies of the cerebral mGluR₅ in rats.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».