Toward Single-Time-Point Image-Based Dosimetry of<sup>177</sup>Lu-PSMA-617 Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Radiopharmaceutical therapies (RPTs) with <sup>177</sup>Lu-prostate-specific membrane antigen (PSMA) ligands have demonstrated promising results for the treatment of metastatic castration-resistant prostate cancer. The lack of absorbed-dose–effect relationships currently prevents patient-specific activity personalization. To ease the implementation of dosimetry in the routine clinical workflow for RPT, simplified methods such as single-time-point (STP) instead of multiple-time-point (MTP) imaging protocols are required. This work aimed at assessing differences in the time-integrated activity (TIA) of STP versus MTP image-based dosimetry for <sup>177</sup>Lu-PSMA-617 therapy. <b>Methods:</b> Twenty metastatic castration-resistant prostate cancer patients with MTP quantitative <sup>177</sup>Lu-SPECT imaging data (∼24, 48, and 72 h post injection (p.i.)) available on first and second <sup>177</sup>Lu-PSMA-617 therapy cycles were included in this study. Time–activity curves were fitted for kidneys and lesions to derive effective half-lives and yield a reference TIA. STP approaches involved the formula by Hänscheid (STP<sub>H</sub>) and a prior-information method (STP<sub>prior</sub>) that uses the effective half-lives from the first therapy cycle. All time points were considered for the STP approaches. Percentage differences (PDs) in TIA between STP and MTP were compared for the second therapy cycle. <b>Results:</b> Using STP<sub>H</sub> at 48 h p.i. for kidneys showed a −1.3% ± 5.6% PD from MTP, whereas STP<sub>prior</sub> showed a PD of 4.6% ± 6.2%. The smallest average PDs for the 56 investigated individual lesions were found using STP<sub>prior</sub> at 48 h p.i., at only 0.4% ± 14.9%, whereas STP<sub>H</sub> at 72 h p.i. had a smallest PD of −1.9% ± 14.8%. <b>Conclusion:</b> STP dosimetry for <sup>177</sup>Lu-PSMA-617 therapy using a single SPECT/CT scan at 48 or 72 h p.i. is feasible, with a PD of less than ±20% compared with MTP. The validity of both STP<sub>H</sub> and STP<sub>prior</sub> has been demonstrated. We believe this finding can increase the adoption of dosimetry and facilitate implementation in routine clinical RPT workflows. Doing so will ultimately enable the finding of dose–effect relationships based on fixed therapy activities that may, in future, allow for absorbed-dose–based RPT activity personalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».