MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138630806 · doi:10.2967/jnumed.112.114215

Mammary Cancer Bone Metastasis Follow-up Using Multimodal Small-Animal MR and PET Imaging

2013· article· en· W2138630806 sur OpenAlexafffund
Louis Doré-Savard, David André Barrière, Élora Midavaine, Danny Bélanger, Nicolas Beaudet, Luc Tremblay, Jean-François Beaudoin, Éric Turcotte, Roger Lecomte, Martin Lepage, Philippe Sarret

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBone imagingMetastasisMedicineBone metastasisCancerNuclear medicineCancer imagingRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Despite tremendous progress in the management of breast cancer, the survival rate of this disease is still correlated with the development of metastases-most notably, those of the bone. Diagnosis of bone metastasis requires a combination of multiple imaging modalities. MR imaging remains the best modality for soft-tissue visualization, allowing for the distinction between benign and malignant lesions in many cases. On the other hand, PET imaging is frequently more specific at detecting bone metastasis by measuring the accumulation of radiotracers, such as (18)F-sodium fluoride ((18)F-NaF) and (18)F-FDG. Thus, the main purpose of this study was to longitudinally monitor bone tumor progression using PET/MR image coregistration to improve noninvasive imaging-assisted diagnoses. METHODS: After surgical implantation of mammary MRMT-1 cells in a rat femur, we performed minimally invasive imaging procedures at different time points throughout tumor development. The procedure consisted of sequential coregistered MR and PET image acquisition, using gadolinium-diethylenetriaminepentaacetic acid (DTPA) as a contrast agent for MR imaging and (18)F-FDG, (11)C-methionine, and (18)F-NaF as molecular tracers for PET imaging. The animals were then euthanized, and complementary radiologic (micro-CT scans) and histologic analyses were performed. RESULTS: In this preclinical study, we demonstrated that coregistered MR and PET images provide helpful information in a rat mammary-derived bone cancer model. First, MR imaging provided a high-definition anatomic resolution that made the localization of bone resorption and tumor extension detectable between days 9 and 18 after the injection of cancer cells in the medullary channel of the femur. Indeed, the calculation of mean standardized uptake value (SUVmean) and maximal SUV (SUVmax) in bone and soft-tissue regions, as defined from the gadolinium-DTPA contrast-enhanced MR images, showed (18)F-NaF uptake modifications and increased (18)F-FDG or (11)C-methionine uptake in the bone and surrounding soft tissues. (18)F-FDG and (11)C-methionine were compared in terms of the magnitude of change in their uptake and variability. We observed that (11)C-methionine SUVmean variations in the tumor were more important than those of (18)F-FDG. We also found fewer interindividual variations using SUVmean as a quantitative parameter than SUVmax. CONCLUSION: This preclinical evaluation demonstrated that a PET/MR image coregistration protocol provided a powerful tool to evaluate bone tumor progression in a rat model of bone metastasis and that this protocol could be translated to improve the clinical outcome for metastatic breast cancer management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nuclear MedicineMême sujetMedical Imaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207