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Enregistrement W2801547046 · doi:10.18433/jpps29788

Positron Emission Tomography (PET) and Pharmacokinetics: Classical Blood Sampling Versus Image-Derived Analysis of [18F]FAZA and [18F]FDG in a Murine Tumor Bearing Model

2018· article· en· W2801547046 sur OpenAlexafffundvenue
Hans-Soenke Jans, Xiaohong Yang, Dion R. Brocks, Piyush Kumar, Melinda Wuest, Leonard I. Wiebe

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPositron emission tomographyBlood samplingPharmacokineticsCardiac PETNuclear medicineBlood volumePet imagingPositronMedicineIsofluranePharmacologyInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Pharmacokinetic (PK) data are generally derived from blood samples withdrawn serially over a defined period after dosing. In small animals, blood sampling after dosing presents technical difficulties, particularly when short time intervals and frequent sampling are required. Positron emission tomography (PET) is a non-invasive functional imaging technique that can provide semi-quantitative temporal data for defined volume regions of interest (vROI), to support kinetic analyses in blood and other tissues. The application of preclinical small-animal PET to determine and compare PK parameters for [18F]FDG and [18F]FAZA, radiopharmaceuticals used clinically for assessing glucose metabolism and hypoxic fractions, respectively, in the same mammary EMT6 tumor-bearing mouse model, is reported here. METHODS: Two study groups were used: normal BALB/c mice under isoflurane anesthesia were intravenously injected with either [18F]FDG or [18F]FAZA. For the first group, blood-sampling by tail artery puncture was used to collect blood samples which were then analyzed with Radio-microTLC. Dynamic PET experiments were performed with the second group of mice and analyzed for blood input function and tumor uptake utilizing a modified two compartment kinetic model. Heart and inferior vena cava vROIs were sampled to obtain image-derived data. PK parameters were calculated from blood samples and image-derived data. Time-activity curves (TACs) were also generated over regions of liver, kidney and urinary bladder to depict clearance profiles for each radiotracer. RESULTS: PK values generated by classical blood sampling and PET image-derived analysis were comparable to each other for both radiotracers. Heart vROI data were suitable for analysis of [18F]FAZA kinetics, but metabolic uptake of radioactivity mandated the use of inferior vena cava vROIs for [18F]FDG analysis. While clearance (CL) and blood half-life (t½) were similar for both [18F]FDG and [18F]FAZA for both sampling methods, volume of distribution yielded larger differences, indicative of limitations such as partial volume effects within quantitative image-derived data. [18F]FDG underwent faster blood clearance and had a shorter blood half-life than [18F]FAZA. Kinetic analysis of tumor uptake from PET image data showed higher uptake and longer tumor tissue retention of [18F]FDG, indicative of the tumor's glucose metabolism rate, versus lower tumor uptake and retention of [18F]FAZA. While [18F]FAZA possesses a somewhat greater hepatobiliary clearance , [18F]FDG clears faster through the renal system which results in faster radioactivity accumulation in the urinary bladder. CONCLUSIONS: The present study provides a working example of the applicability of functional PET imaging as a suitable tool to determine PK parameters in small animals. The comparative analysis in the current study demonstrates that it is feasible to use [18F]FDG PET and [18F]FAZA PET in the same model to analyze their blood PK parameters, and to estimate kinetic parameters for these tracers in tumor. This non-invasive imaging-based determination of tissue kinetic parameters facilitates translation from pre-clinical to clinical phases of drug development. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,358 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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