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Enregistrement W4317515968 · doi:10.2967/jnumed.122.264594

Toward Single-Time-Point Image-Based Dosimetry of<sup>177</sup>Lu-PSMA-617 Therapy

2023· article· en· W4317515968 sur OpenAlexaff
Julia Brosch-Lenz, Astrid Delker, Friederike Völter, Lena M. Unterrainer, Lena Kaiser, Peter Bartenstein, Sibylle Ziegler, Arman Rahmim, Carlos Uribe, Guido Böning

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryNuclear medicineMedicineRadiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations77
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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