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Enregistrement W2780012455 · doi:10.1186/s13550-017-0347-3

Impact of tissue transport on PET hypoxia quantification in pancreatic tumours

2017· article· en· W2780012455 sur OpenAlexafffund
Edward Taylor, Jennifer Gottwald, Ivan Yeung, H. Keller, Michael Milosevic, Neesha C. Dhani, Iram Siddiqui, David W. Hedley, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesTerry Fox Research Institute
Mots-clésMedicineCardiac imagingHypoxia (environmental)Tissue hypoxiaRadiologyPathologyInternal medicineOxygenOxygenation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The clinical impact of hypoxia in solid tumours is indisputable and yet questions about the sensitivity of hypoxia-PET imaging have impeded its uptake into routine clinical practice. Notably, the binding rate of hypoxia-sensitive PET tracers is slow, comparable to the rate of diffusive equilibration in some tissue types, including mucinous and necrotic tissue. This means that tracer uptake on the scale of a PET imaging voxel—large enough to include such tissue and hypoxic cells—can be as much determined by tissue transport properties as it is by hypoxia. Dynamic PET imaging of 20 patients with pancreatic ductal adenocarcinoma was used to assess the impact of transport on surrogate metrics of hypoxia: the tumour-to-blood ratio [TBR(t)] at time t post-tracer injection and the trapping rate k 3 inferred from a two-tissue compartment model. Transport quantities obtained from this model included the vascular influx and efflux rate coefficients, k 1 and k 2, and the distribution volume v d ≡k 1/(k 2+k 3). Correlations between voxel- and whole tumour-scale k 3 and TBR values were weak to modest: the population average of the Pearson correlation coefficients (r) between voxel-scale k 3 and TBR (1 h) [TBR(2 h)] values was 0.10 [0.01] in the 20 patients, while the correlation between tumour-scale k 3 and TBR(2 h) values was 0.58. Using Patlak’s formula to correct uptake for the distribution volume, correlations became strong (r=0.80[0.52] and r=0.93, respectively). The distribution volume was substantially below unity for a large fraction of tumours studied, with v d ranging from 0.68 to 1 (population average, 0.85). Surprisingly, k 3 values were strongly correlated with v d in all patients. A model was proposed to explain this in which k 3 is a combination of the hypoxia-sensitive tracer binding rate k b and the rate k eq of equilibration in slow-equilibrating regions occupying a volume fraction 1−v d of the imaged tissue. This model was used to calculate the proposed hypoxia surrogate marker k b. Hypoxia-sensitive PET tracers are slow to reach diffusive equilibrium in a substantial fraction of pancreatic tumours, confounding quantification of hypoxia using both static (TBR) and dynamic (k 3) PET imaging. TBR is reduced by distribution volume effects and k 3 is enhanced by slow equilibration. We proposed a novel model to quantify tissue transport properties and hypoxia-sensitive tracer binding in order to improve the sensitivity of hypoxia-PET imaging.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,350 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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