Improved Estrogen Receptor Assessment by PET Using the Novel Radiotracer <sup>18</sup>F-4FMFES in Estrogen Receptor–Positive Breast Cancer Patients: An Ongoing Phase II Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
After encouraging preclinical and human dosimetry results for the novel estrogen receptor (ER) PET radiotracer 4-fluoro-11β-methoxy-16α-18F-fluoroestradiol (18F-4FMFES), a phase II clinical trial was initiated to compare the PET imaging diagnostic potential of 18F-4FMFES with that of 16α-18F-fluoroestradiol (18F-FES) in ER-positive (ER+) breast cancer patients. Methods: Patients diagnosed with ER+ breast cancer (n = 31) were recruited for this study, including 6 who underwent mastectomy or axillary node dissection. For each patient, 18F-FES and 18F-4FMFES PET/CT scans were done sequentially (within a week) and in random order. One hour after injection of either radiotracer, a head-to-thigh static scan with a 2-min acquisition per bed position was obtained. Blood samples were taken at different times after injection to assess each tracer metabolism by reverse-phase thin-layer chromatography. The SUVmean of nonspecific tissues and the SUVmax of the tumor were evaluated for each detected lesion, and tumor-to-nonspecific organ ratios were calculated. Results: Blood metabolite analysis 60 min after injection of the tracer showed a 2.5-fold increase in metabolic stability of 18F-4FMFES over 18F-FES. Although for most foci 18F-4FMFES PET had an SUVmax similar to that of 18F-FES PET, tumor contrast improved substantially in all cases. Lower uptake was consistently observed in nonspecific tissues for 18F-4FMFES, notably a 4-fold decrease in blood-pool activity as compared with 18F-FES. Consequently, image quality was considerably improved using 18F-4FMFES, with lower overall background activity. As a result, 18F-4FMFES successfully identified 9 more lesions than 18F-FES. Conclusion: This phase II study with ER+ breast cancer patients showed that 18F-4FMFES PET achieves a lower nonspecific signal and better tumor contrast than 18F-FES PET, resulting in improved diagnostic confidence and lower false-negative diagnoses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».