Imaging-derived biomarkers from 68Ga-DOTATOC PET/CT scans to predict survival of patients with neuroendocrine tumors after PRRT with 177Lu-DOTATATE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Neuroendocrine tumors have increased in prevalence and diversity in recent years and are often diagnosed at metastatic stages. Compared with nonradioactive systemic treatment with somatostatin analogs, peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) has shown superior overall survival benefits for well-differentiated neuroendocrine tumor patients. This study aimed to identify biomarkers from 68 Ga‒DOTATOC PET/CT scans to predict survival in patients treated with PRRT in the clinic. Methodology This retrospective study analyzed 68 Ga-DOTATOC PET/CT data from 67 NET patients undergoing PRRT. Tumor volumes and SUV metrics were segmented using standardized protocols. Radiomics features from liver metastases were extracted and preprocessed for analysis. Data were analysed via Kaplan-Meier, Cox regression, and PCA to evaluate the prognostic value of volumetric-, radiomics-, and clinicopathological parameters. Results This study included scans from 67 patients with an average age of 67 years. The mean survival time was 46.5 months, with 43% of patients alive or lost to follow-up at the conclusion of data collection. Despite comprehensive analyses, neither volumetric parameters, including total tumor volume and organ-specific tumor volume, nor SUV values (SUVmax and SUVmean) were robust predictors of overall survival. K‒M and Cox regression analyses revealed no significant differences in survival between the high- and low-risk groups for these parameters. Furthermore, radiomics features extracted from liver metastases did not demonstrate significant prognostic value. Conclusion Quantification of 68 Ga-DOTATOC PET/CT-derived parameters offers limited prognostic value for OS in NET patients who are receiving PRRT in clinical practice. These findings might emphasize the current robust integration of imaging in clinical decision-making for NET management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle