Does the Pretherapeutic Tumor SUV in 68Ga DOTATOC PET Predict the Absorbed Dose of 177Lu Octreotate?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Selection of candidates for peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) is increasingly based on receptor positron emission tomography (PET) imaging, including the common tracer 68Ga DOTATOC. However, no studies have yet compared standardized uptake values (SUVs) and absorbed doses in this field. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed a consecutive cohort of 21 patients with 61 evaluable tumor lesions undergoing both pretherapeutic 68Ga DOTATOC-PET/CT (Biograph Duo [Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany]; PET acquisition, 75.3 ± 15.4 minutes postinjection; 117.3 ± 33.9 MBq 68Ga DOTATOC) and PRRT with Lu octreotate (7.47 ± 1.39 GBq; intratherapeutic tumor dosimetry with serial whole-body scans; 1, 2, and 4 days postinjection) at our institution. SUVs were compared with the tumor-absorbed doses per injected activity (D/A0) of the subsequent first treatment cycle. RESULTS: The correlation of SUV and D/A0 was r = 0.72 (SUVmean) and r = 0.71 (SUVmax), both P < 0.001. Pancreatic origin and hepatic localization were associated with higher D/A0, and chromogranin A level and Ki-67 index had no influence on SUV or D/A0. High-SUV lesions (SUVmean >15; SUVmax >25) resulted in high D/A0 (>10 Gy/GBq) in 66.7% to 70.8% and low D/A0 (<5 Gy/GBq) in only 8.3% to 12.5% on subsequent PRRT. The mentioned low D/A0 range, on the other hand, was achieved by all lesions with SUVmean <7 or SUVmax <9. CONCLUSIONS: Somatostatin receptor PET imaging may predict tumor-absorbed doses. The ability to indicate insufficient target irradiation by a low SUV could aid in selection of appropriate candidates for PRRT. However, larger series are needed to confirm and validate these initial findings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».