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Enregistrement W4250448185 · doi:10.21203/rs.3.rs-50788/v1

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

2020· preprint· en· W4250448185 sur OpenAlexaff
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

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryAbsorbed doseNuclear medicineMedicineRadionuclide therapyMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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 quantification 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 relatively simple OLINDA method applied to tumors assumes a homogeneous activity distribution in a sphere with unit density. Voxel S value (VSV) approaches can account for heterogeneous activities but are simulated for a specific tissue. Full patient-individual Monte Carlo (MC) dose simulation addresses both, heterogeneous activity and density distributions. Subsequent CT-based density correction has the potential to overcome the assumption of homogeneous density in OLINDA 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 deviation (PD) of absorbed lesion doses compared to full MC was + 7 ± 13% (min: -60%; max: +47%) for the OLINDA unit density sphere model. With an applied CT-based density weighting to account for density differences in bone lesions, PD was − 15 ± 6% (min: -54%; max: -2%). For a soft tissue VSV approach, large PDs of + 16 ± 13% (min: -56%; max: +57%) were found; after voxel-wise density correction this was reduced to -5 ± 2% (min: -15%; max: -2%). The use of a combination of standard soft tissue and cortical bone VSVs showed deviations of -35 ± 8% (min: -76%; max: +5%). With additional voxel-wise density weighting, the PD was − 3 ± 2% (min: -13%; max: 0%). Conclusion Based on our bone lesion dosimetry results, a VSV approach with subsequent CT-based, voxel-wise density correction enabled dose estimates, that closely replicate computationally-demanding gold-standard full MC dose simulations.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,336 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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