PET detectives: Molecular imaging for phaeochromocytomas and paragangliomas in the genomics era
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phaeochromocytomas and paragangliomas (PPGLs) are rare tumours that arise from the adrenal medulla or extra‐adrenal sympathetic or parasympathetic paraganglia. Recent advances in genetics have greatly enhanced understanding of the pathogenesis and molecular physiology of PPGL. Concomitantly, advances in molecular imaging mean four techniques are now available for use in PPGLs: [ 123 I]‐MIBG coupled with SPECT/CT; [ 18 F]‐ FDG, [ 68 Ga]‐DOTATATE and [ 18 F]‐FDOPA coupled with PET/CT. Each modality relies on unique cellular uptake mechanisms that are contingent upon the tumour's molecular behaviour—which, in turn, is determined by the tumour's genetic profile. This genotype‐phenotype correlation means the appropriate choice of radiotracer may depend on the known (or suspected) underlying genetic mutation, in addition to the clinical indication for the scan—whether confirming diagnosis, staging disease, surveillance or determining eligibility for radionuclide therapy. Given these rapid recent changes in genetic understanding and molecular imaging options, many clinicians find it challenging to choose the most appropriate scan for an individual with PPGL. To this end, recent guidelines published by the European Association of Nuclear Medicine and the Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (EANM/SNMMI) have detailed the preferred radiotracer choices for individuals with PPGL based on their genotype and/or clinical presentation, providing timely clarity in this rapidly moving field. The current review summarizes the implications of the genotype‐phenotype relationship of PPGL, specifically relating this to the performance of molecular imaging modalities, to inform and enable practising endocrinologists to provide tailored, personalized care for individuals with PPGL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».