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Enregistrement W3012895697 · doi:10.1186/s13550-020-0594-6

Kinetic modeling of 68Ga-PSMA-11 and validation of simplified methods for quantification in primary prostate cancer patients

2020· article· en· W3012895697 sur OpenAlexafffund
Anna Ringheim, Guilherme de Carvalho Campos Neto, Udunna Anazodo, Lumeng Cui, Marcelo Livorsi da Cunha, Taise Vitor, Karine Minaif Martins, Ana Cláudia Camargo Miranda, Marycel Figols de Barboza, Leonardo Lima Fuscaldi, Gustavo Caserta Lemos, José R. Colombo, Ronaldo Hueb Baroni

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesSiemens CanadaSociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert EinsteinMitacs
Mots-clésProstate cancerMedicineNuclear medicineBlood samplingPositron emission tomographyGlutamate carboxypeptidase IIMagnetic resonance imagingProstateCancerImaging biomarkerPathologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The positron emission tomography (PET) ligand 68 Ga-Glu-urea-Lys(Ahx)-HBED-CC ( 68 Ga-PSMA-11) targets the prostate-specific membrane antigen (PSMA), upregulated in prostate cancer cells. Although 68 Ga-PSMA-11 PET is widely used in research and clinical practice, full kinetic modeling has not yet been reported nor have simplified methods for quantification been validated. The aims of our study were to quantify 68 Ga-PSMA-11 uptake in primary prostate cancer patients using compartmental modeling with arterial blood sampling and to validate the use of standardized uptake values (SUV) and image-derived blood for quantification. Results Fifteen patients with histologically proven primary prostate cancer underwent a 60-min dynamic 68 Ga-PSMA-11 PET scan of the pelvis with axial T1 Dixon, T2, and diffusion-weighted magnetic resonance (MR) images acquired simultaneously. Time-activity curves were derived from volumes of interest in lesions, normal prostate, and muscle, and mean SUV calculated. In total, 18 positive lesions were identified on both PET and MR. Arterial blood activity was measured by automatic arterial blood sampling and manual blood samples were collected for plasma-to-blood ratio correction and for metabolite analysis. The analysis showed that 68 Ga-PSMA-11 was stable in vivo. Based on the Akaike information criterion, 68 Ga-PSMA-11 kinetics were best described by an irreversible two-tissue compartment model. The rate constants K 1 and k 3 and the net influx rate constants K i were all significantly higher in lesions compared to normal tissue ( p < 0.05). K i derived using image-derived blood from an MR-guided method showed excellent agreement with K i derived using arterial blood sampling (intraclass correlation coefficient = 0.99). SUV correlated significantly with K i with the strongest correlation of scan time-window 30–45 min (rho 0.95, p < 0.001). Both K i and SUV correlated significantly with serum prostate specific antigen (PSA) level and PSA density. Conclusions 68 Ga-PSMA-11 kinetics can be described by an irreversible two-tissue compartment model. An MR-guided method for image-derived blood provides a non-invasive alternative to blood sampling for kinetic modeling studies. SUV showed strong correlation with K i and can be used in routine clinical settings to quantify 68 Ga-PSMA-11 uptake.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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