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Enregistrement W3197312520

Quantifying Inflammation in Infarcted Myocardial Tissue with Severely Reduced Flow: A Hybrid PET/MRI Approach Using a Prolonged Constant Infusion of 18F-FDG and Gd-DTPA

2018· article· en· W3197312520 sur OpenAlexaff
Benjamin Wilk, Gerald Wisenberg, Jane Sykes, John Butler, Michael S. Kovacs, Robert T. Thompson, Jonathan D. Thiessen, Frank S. Prato

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureInflammationMagnetic resonance imagingMyocardial infarctionBlood flowCardiologyBolus (digestion)PathologyNuclear medicineInternal medicineRadiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

108 Introduction: Cardiovascular disease is the leading cause of death worldwide. Heart failure, specifically, is predominantly caused by disregulation of inflammation often seen after a heart attack [1]. MRI has shown promise in detecting characteristics that can increase the risk of heart failure, including: infarct size, presence of hemorrhage and presence and size of an area of extreme low blood flow within the infarct called the region of microvascular obstruction (MO) [2]. What is needed is an imaging method that can distinguish between pro-inflammatory (neutrophils and M1 macrophages) and anti-inflammatory (M2 macrophages) cells as disregulation occurs when the pro-inflammatory phase is prolonged. It has been shown that 18FDG/PET can, in principle, distinguish between the pro- and anti-inflammatory cell types [3] however post heart attack there are three problems: a) 18FDG cannot penetrate the MO after intravenous bolus injection, b) resting healthy myocardium also has uptake of 18FDG and c) partial volume effects interfere with identification of MO tissue. A constant infusion may be able to penetrate the MO while simplifying kinetic modelling [4,5]. Here we present initial results addressing these three issues using a canine model of heart failure post heart attack and PET/MRI imaging during a simultaneous prolonged constant infusion of 18FDG and an extracellular MRI contrast agent (a gadolinium chelate e.g. Magnevist). Methods: Two animals were imaged at 5 days after a heart attack. During the 150-minute constant infusion of Magnevist and 18FDG, MRI T1-maps and 3D T1 weighted were acquired every 10 minutes; PET images were binned in 3-minute frames. Suppression of 18FDG uptake by cardiomyocytes was initiated at 40 minutes using a heparin injection and the start of a 50-minute lipid infusion. Results: a) The MRI T1-maps allow the identification of the infarcted tissue and the zone of MO with relatively little partial volume (figure 1B). b) The MRI T1-maps can be used to infer the degree of penetration into the MO zone. In one animal, the MO was penetrated after 150 minutes (figure 1C) while the other did not have a visible infarct at any time (not shown). c) The 18FDG uptake in normal heart cells was eliminated after suppression. d) The suppression of myocardial glucose uptake lasted at least 60 minutes after the lipid infusion was stopped (figure 1A and 1G). e) The MRI contrast agent deposition in the infarcted tissue including the MO zone was not affected by suppression. f) The 18FDG uptake in infarcted tissue and the zone of MO was not affected by suppression. Discussion: This PET/MRI protocol can be used in the canine model of heart failure to investigate therapies to regulate the inflammatory response. This PET/MRI protocol can be used in patients to detect disregulation of the inflammatory responses and to evaluate therapy. Future Work: Additional animals need to be studied. [1] Frangogiannis, NG. (2014). Nat Rev Cardiol. 11(5): 255-265. [2] Kali A. (2016). Circulation Cardiovasc Imaging. 9(11): e004996. [3] Thackeray, J. (2017). SNMMI 2017. J Nucl Med. 58:302. [4] Prato, FS. (2015). J Nucl Med. 56(2): 299-304. [5] Wilk, B. (2016). SNMMI 2016. J Nucl Med. 57:120.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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