Influence of dosimetry method on bone lesion absorbed dose estimates in PSMA therapy: application to mCRPC patients receiving Lu-177-PSMA-I&T
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».