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Enregistrement W4315752769 · doi:10.1186/s13550-023-00950-1

Development of a minimally invasive simultaneous estimation method for quantifying translocator protein binding with [18F]FEPPA positron emission tomography

2023· article· en· W4315752769 sur OpenAlexafffund
Praveen Dassanayake, Udunna Anazodo, Linshan Liu, Lucas Narciso, Maryssa Iacobelli, Justin W. Hicks, Pablo Rusjan, Elizabeth Finger, Keith St. Lawrence

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensDouglas CollegeMcGill UniversityLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesErasmus Medisch CentrumAlzheimer SocietyAlzheimer's Drug Discovery Foundation
Mots-clésMedicineTranslocator proteinPositron emission tomographyCardiac imagingPositron emissionNuclear medicineTomographyPositronRadiologyInternal medicineInflammationNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The purpose of this study was to assess the feasibility of using a minimally invasive simultaneous estimation method (SIME) to quantify the binding of the 18-kDa translocator protein tracer [ 18 F]FEPPA. Arterial sampling was avoided by extracting an image-derived input function (IDIF) that was metabolite-corrected using venous blood samples. The possibility of reducing scan duration to 90 min from the recommended 2–3 h was investigated by assuming a uniform non-displaceable distribution volume ( V ND ) to simplify the SIME fitting. Results SIME was applied to retrospective data from healthy volunteers and was comprised of both high-affinity binders (HABs) and mixed-affinity binders (MABs). Estimates of global V ND and regional total distribution volume ( V T ) from SIME were not significantly different from values obtained using a two-tissue compartment model (2CTM). Regional V T estimates were greater for HABs compared to MABs for both the 2TCM and SIME, while the SIME estimates had lower inter-subject variability (41 ± 17% reduction). Binding potential (BP ND ) values calculated from regional V T and brain-wide V ND estimates were also greater for HABs, and reducing the scan time from 120 to 90 min had no significant effect on BP ND . The feasibility of using venous metabolite correction was evaluated in a large animal model involving a simultaneous collection of arterial and venous samples. Strong linear correlations were found between venous and arterial measurements of the blood-to-plasma ratio and the remaining [ 18 F]FEPPA fraction. Lastly, estimates of BP ND and the specific distribution volume (i.e., V S = V T − V ND ) from a separate group of healthy volunteers (90 min scan time, venous-scaled IDIFs) agreed with estimates from the retrospective data for both genotypes. Conclusions The results of this study demonstrate that accurate estimates of regional V T , BP ND and V S can be obtained by applying SIME to [ 18 F]FEPPA data. Furthermore, the application of SIME enabled the scan time to be reduced to 90 min, and the approach worked well with IDIFs that were scaled and metabolite-corrected using venous blood samples.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,322 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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