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Enregistrement W4396780056 · doi:10.2967/jnumed.123.267208

Assessing Response to PSMA Radiopharmaceutical Therapies with Single SPECT Imaging at 24 Hours After Injection

2024· article· en· W4396780056 sur OpenAlexaff
Surekha Yadav, Fei Jiang, Sara Kurkowska, Rachelle Saelee, A. H. Morley, Felix Y. Feng, Rahul Aggarwal, Courtney Lawhn-Heath, C. Uribe, Thomas A. Hope

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineNuclear medicineMedical physicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the relationship between lesion-absorbed dose and tumor response in 177Lu-PSMA-617 radiopharmaceutical therapies (RPTs) remains complex. We aimed to investigate whether baseline lesion-absorbed dose can predict lesion-based responses and to explore the connection between lesion-absorbed dose and prostate-specific antigen (PSA) response. Methods: In this retrospective study, we evaluated 50 patients with 335 index lesions undergoing 177Lu-PSMA-617 RPT, who had dosimetry analysis performed on SPECT/CT at 24 h after cycles 1 and 2. First, we identified the index lesions for each patient and measured the lesion-based absorbed doses. Lesion-based response was calculated after cycle 2. Additionally, PSA50 response (a decline of 50% from baseline PSA) after cycle 2 was also calculated. The respective responses for mean and maximum absorbed doses and prostate-specific membrane antigen (PSMA) volumetric intensity product (VIP-PSMA) at cycles 1 and 2 were termed SPECTmean, SPECTmaximum, and SPECTVIP-PSMA, respectively. Results: Of the 50 patients reviewed, 46% achieved a PSA50 response after cycle 2. Of the 335 index lesions, 58% were osseous, 32% were lymph nodes, and 10% were soft-tissue metastatic lesions. The SPECT lesion-based responses were higher in PSA responders than in nonresponders (SPECTmean response of 46.8% ± 26.1% vs. 26.2% ± 24.5%, P = 0.007; SPECTmaximum response of 45% ± 25.1% vs. 19% ± 27.0%, P = 0.001; SPECTVIP-PSMA response of 49.2% ± 30.3% vs. 14% ± 34.7%, P = 0.0005). An association was observed between PSA response and SPECTVIP-PSMA response (R2 = 0.40 and P < 0.0001). A limited relationship was found between baseline absorbed dose measured with a 24-h single time point and SPECT lesion-based response (R2 = 0.05, P = 0.001, and R2 = 0.03, P = 0.007, for mean and maximum absorbed doses, respectively). Conclusion: In this retrospective study, quantitative lesion-based response correlated with patient-level PSA response. We observed a limited relationship between baseline absorbed dose and lesion-based responses. Most of the variance in response remains unexplained solely by baseline absorbed dose. Establishment of a dose–response relationship in RPT with a single time point at 24 h presented some limitations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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