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Enregistrement W3115815050 · doi:10.1186/s40658-021-00369-4

Influence of dosimetry method on bone lesion absorbed dose estimates in PSMA therapy: application to mCRPC patients receiving Lu-177-PSMA-I&T

2021· article· en· W3115815050 sur OpenAlex
Julia Brosch-Lenz, Carlos Uribe, Astrid Gosewisch, Lena Kaiser, Andrei Todica, Harun Ilhan, Franz Josef Gildehaus, Peter Bartenstein, Arman Rahmim, A. Ćeller, Sibylle Ziegler, Guido Böning

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLudwig-Maximilians-Universität MünchenDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicineDosimetryProstate cancerNuclear medicineHounsfield scaleAbsorbed doseLesionVoxelHomogeneousRadiologyCancerInternal medicineSurgeryMathematicsComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with metastatic, castration-resistant prostate cancer (mCRPC) present with an increased tumor burden in the skeleton. For these patients, Lutetium-177 (Lu-177) radioligand therapy targeting the prostate-specific membrane antigen (PSMA) has gained increasing interest with promising outcome data. Patient-individualized dosimetry enables improvement of therapy success with the aim of minimizing absorbed dose to organs at risk while maximizing absorbed dose to tumors. Different dosimetric approaches with varying complexity and accuracy exist for this purpose. The Medical Internal Radiation Dose (MIRD) formalism applied to tumors assumes a homogeneous activity distribution in a sphere with unit density for derivation of tumor S values (TSV). Voxel S value (VSV) approaches can account for heterogeneous activities but are simulated for a specific tissue. Full patient-individual Monte Carlo (MC) absorbed dose simulation addresses both, heterogeneous activity and density distributions. Subsequent CT-based density weighting has the potential to overcome the assumption of homogeneous density in the MIRD formalism with TSV and VSV methods, which could be a major limitation for the application in bone metastases with heterogeneous density. The aim of this investigation is a comparison of these methods for bone lesion dosimetry in mCRPC patients receiving Lu-177-PSMA therapy. RESULTS: In total, 289 bone lesions in 15 mCRPC patients were analyzed. Percentage difference (PD) of average absorbed dose per lesion compared to MC, averaged over all lesions, was + 14 ± 10% (min: - 21%; max: + 56%) for TSVs. With lesion-individual density weighting using Hounsfield Unit (HU)-to-density conversion on the patient's CT image, PD was reduced to - 8 ± 1% (min: - 10%; max: - 3%). PD on a voxel level for three-dimensional (3D) voxel-wise dosimetry methods, averaged per lesion, revealed large PDs of + 18 ± 11% (min: - 27%; max: + 58%) for a soft tissue VSV approach compared to MC; after voxel-wise density correction, this was reduced to - 5 ± 1% (min: - 12%; max: - 2%). CONCLUSION: Patient-individual MC absorbed dose simulation is capable to account for heterogeneous densities in bone lesions. Since the computational effort prevents its routine clinical application, TSV or VSV dosimetry approaches are used. This study showed the necessity of lesion-individual density weighting for TSV or VSV in Lu-177-PSMA therapy bone lesion dosimetry.

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.

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)0,000
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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,345 · 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