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Enregistrement W3195033571

Voxel-wise estimation of nondisplaceable binding (VND) for PET SV2A synaptic density imaging with 11C-UCB-J

2019· article· en· W3195033571 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha Rossano, Richard E. Carson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelNuclear medicineRadioligandBinding potentialPositron emission tomographyPopulationIn vivoVolume of distributionMedicineChemistryPharmacokineticsInternal medicineRadiologyBiologyReceptor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

578 Objectives: For noninvasive quantification of PET images by reference region methods, a region in which the total radioligand uptake is representative of the nondisplaceable (i.e. free + non-specifically bound) volume of distribution (VND) of the radiotracer is used to determine the specific binding of the PET radiotracer to its target, such as the binding potential with respect to the nondisplaceable compartment BPND. VND can be determined in vivo using pairs of baseline and blocking scans using specific pharmaceuticals that compete with the PET tracer at its target. Typically, the occupancy (r) and VND can be estimated from a Lassen Occupancy Plot, in which the difference of volume of distribution VT between baseline and blocking conditions is plotted against the baseline VT. The slope of the best fit line of this data is the estimated occupancy, and the x-intercept represents VND. This analysis requires the assumption that both the occupancy and the nondisplaceable binding are uniform across all brain regions. The objective of this work is to examine the assumption of uniform VND by using a population of baseline and blocking scans to estimate voxel-wise estimates of VND and the specific volume of distribution (VS) using 11C-UCB-J, a PET radioligand that targets the synaptic vesicle glycoprotein-2A (SV2A). Methods: Nine healthy subjects underwent a PET scan with 11C-UCB-J before and after a single dose of the SV2A-specific drug Brivaracetam (BRV). Images were acquired on the High-Resolution Research Tomograph (HRRT) and were reconstructed with OSEM (2 iterations, 30 subsets). Time-activity data and arterial input functions were analyzed using a 1-tissue compartment model. Parametric VT images were created for both baseline and blocking scans and were registered to the Montreal Neurological Institute (MNI) template space. Blood samples were taken at the beginning, middle, and end of the blocking scan to determine drug plasma levels. At each voxel i, using data from baseline and blocking VT images for each subject j, ordinary least squares methods were used to fit the model in Eq. 1 VT,i,j = VND,i + (1-rj) [asterisk] VS,i (Eq. 1) where rj=cj/(cj+IC50) at blocking, where cj is the plasma BRV concentration during each scan (0 for baseline scans) and IC50 is the known BRV concentration at which 50% of SV2A occupancy is reached. Parametric images were created for VND and VS. VND estimates in brain regions were compared to the average extrapolated VND found from the corresponding Lassen Occupancy plots. Results: Across the nine subjects, the average (± SD) Lassen VND was 2.65 (± 0.57) mL/cm3. Using the voxel-wise estimation of VND and VS, the estimated VND was nonuniform within the brain, ranging from an average of 2.81 (± 0.24) ml/cm3 in the gray matter to 3.38 mL/cm3 in the white matter centrum semiovale region (Table 1). On average, the voxel-wise VND estimates in the gray matter regions were consistent with the Lassen VND estimates. VS was also nonuniform, ranging from 1.46 mL/cm3 in the centrum semiovale to an average of 18.2 (± 1.7) mL/cm3 in the gray matter. Conclusions: The current work proposes a voxel-wise method for estimating the VND and VS of SV2A PET radiotracer, 11C-UCB-J using pairs of baseline and blocking scans. With this method, we report variable VND estimates across the brain, which ranged from -6 to +24% different from the average VND from the Lassen Occupancy plot. A non-zero VS estimate in the centrum semiovale, a proposed reference region for 11C-UCB-J, was also observed. Though non-zero VS in the white matter is not ideal, it is a small fraction of what is observed in the gray matter regions (~8%), and may still be useful for reference region quantification methods. The proposed voxel-wise estimation method may also be useful for other PET radiotracers, to validate or explore new reference regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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