Impact of [18F]FDG PET/CT in the Assessment of Immunotherapy-Induced Arterial Wall Inflammation in Melanoma Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to investigate the role of [18F]FDG positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) in the early detection of arterial wall inflammation (AWI) in melanoma patients receiving immune checkpoint inhibitors (ICIs). Our retrospective study enrolled 95 melanoma patients who had received ICIs. Inclusion criteria were ICI therapy for at least six months and at least three [18F]FDG PET/CTs, including one pretreatment session plus two scans three and six months after treatment initiation. AWI was assessed using quantitative and qualitative methods in the subclavian artery, thoracic aorta, and abdominal aorta. We found three patients with AWI visual suspicion in the baseline scan, which increased to five in the second and twelve in the third session. Most of these patients’ treatments were terminated due to either immune-related adverse events (irAEs) or disease progression. In the overall population, the ratio of arterial-wall maximum standardized uptake value (SUVmax)/liver-SUVmax was significantly higher three months after treatment than the pretreatment scan in the thoracic aorta (0.83 ± 0.12 vs. 0.79 ± 0.10; p-value = 0.01) and subclavian artery (0.67 ± 0.13 vs. 0.63 ± 0.12; p-value = 0.01), and it remained steady in the six-month follow-up. None of our patients were diagnosed with definite clinical vasculitis on the dermatology follow-up reports. To conclude, our study showed [18F]FDG PET/CT’s potential to visualise immunotherapy-induced subclinical inflammation in large vessels. This may lead to more accurate prediction of irAEs and better patient management.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».