CXCR4-Targeted PET Imaging in Hematologic Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aims of this study were to perform a comprehensive review and meta-analyses and to report pooled diagnostic results on CXCR4-targeted PET, particularly considering detection, visualization, and prognostication. PATIENTS AND METHODS: This study followed PRISMA-DTA. A systematic search was conducted on major medical literature databases up to March 1, 2024. The search strategy was designed to include CXCR4 PET studies in hematologic malignancies. A random-effects model combined sensitivity values derived from 2-by-2 contingency tables. Pooled means for SUV max were computed. Analyses were performed by R software. RESULTS: The initial search resulted in a total of 1428 studies. Ultimately, 18 were eligible for systematic review and meta-analytic calculations. Twelve studies (320 patients) included B-cell lymphoma. The pooled detection rate of CXCR4 PET was 99.4% (95% confidence interval [CI]: 88.3%-100%). Marginal zone lymphoma was investigated in 5 studies (209 patients), with a pooled sensitivity of 97.6% (95% CI: 79.7%-99.8%). In studies on central nervous system lymphoma, CXCR4 PET demonstrated 100% accuracy at both patient and lesion levels. Also, it demonstrated a significantly higher tumor-to-background ratio than 18 F-FDG PET. For multiple myeloma, 5 studies (116 patients) showed a patient-level pooled sensitivity of 77.8% (95% CI: 64.4%-87.2%), whereas 18 F-FDG PET had 65.0% (95% CI: 55.2%-73.7%). The pooled SUV max for CXCR4 PET was 13.6 (95% CI: 9.3-17.8) versus 9.0 (95% CI: 6.3-11.7) for 18 F-FDG PET. Additionally, CXCR4 PET-derived parameters were significant predictors of survival in multiple myeloma. CONCLUSIONS: CXCR4 PET can be a helpful imaging tool for evaluating hematologic malignancies, particularly in B-cell lymphoma and multiple myeloma patients. In specific clinical scenarios, it appears to be superior compared with the current standard-of-care imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».