18F-DCFPyL PET/CT in advanced high-grade epithelial ovarian cancer: A prospective pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Glutamate carboxypeptidase-II (GCP-II), a zinc metalloenzyme that resides in cell membrane, has been reported as overexpressed in the neovasculature of ovarian cancers. The study objective was to determine whether GCP-II targeted imaging with 18F-DCFPyL PET/CT can detect disease sites in women with advanced high-grade serous ovarian cancer (HGSOC). Materials and methods Twenty treatment-naïve women with advanced HGSOC were recruited (median age 60 years). Prior to commencing therapy (primary cytoreductive surgery [n=9] or neoadjuvant chemotherapy [n=11]), subjects underwent routine staging with contrast-enhanced abdominopelvic CT (=CT), followed by 18F-DCFPyL PET/CT (=PET). CT and PET were reported independently using a standardized reporting template assessing 25 sites. The performance of PET was compared to CT in all subjects and to surgery and surgical histopathology in 9 patients who underwent primary cytoreductive surgery. Results Of the 25 sites assessed in 20 patients, CT detected disease in 292/500 (58.4%) locations and PET detected disease in 171/500 (34.2%). Compared to CT the sensitivity (95% CI) of PET to detect disease in the upper abdomen, the gastrointestinal tract or the peritoneum was 0.29 (0.20,0.40), 0.21 (0.11,0.33) and 0.74 (0.64,0.82), respectively. In the surgical cohort, 220 sites in 9 patients were evaluated. The sensitivity and specificity of CT and PET were 0.85 versus 0.54 (p<0.001) and 0.73 versus 0.93 (p<0.001), respectively. Conclusion Although 18F-DCFPyL has higher specificity than CT in detecting advanced HGSOC tumor sites, it detects less disease sites than CT, especially in the upper abdomen and along the gastrointestinal tract, likely limiting its clinical utility. Clinical trial registration ClinicalTrials.gov , NCT03811899.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».