MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415495732 · doi:10.5603/nmr.107203

Comparison of the averaged biodistribution and pharmacokinetics between [99mTc]Tc-HYNIC-TOC and [177Lu]Lu-DOTA-TATE in neuroendocrine tumor patients

2025· article· en· W4415495732 sur OpenAlexaff
Sara Kurkowska, Bożena Birkenfeld, Hanna Piwowarska-Bilska

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodistributionPharmacokineticsLesionNeuroendocrine tumorsTissue distributionScintigraphyClearanceKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate pre-therapeutic dosimetry can potentially help optimize peptide receptor radionuclide therapy in patients with neuroendocrine tumors. While positron emission tomography (PET) imaging with [68Ga]Ga-DOTA-peptides has been previously studied for predicting therapeutic absorbed dose, it is limited by its single-time-point nature. In contrast, [99mTc]Tc-HYNIC-TOC offers advantages such as lower cost and multi-time-point imaging capability, but its potential to predict [177Lu]Lu-DOTA-TATE biodistribution remains underexplored. The study objective was to evaluate pharmacokinetics, isolating biological clearance from physical decay effects, and compare relative organ uptake ratios between the compounds. This work lays the foundation for future studies exploring [99mTc]Tc-HYNIC-TOC as a predictive tool for treatment planning - particularly in regions where [68Ga] Ga-DOTA-peptides are less accessible. MATERIAL AND METHODS: The study compared the biodistribution and pharmacokinetics of [99mTc]Tc-HYNIC-TOC and [177Lu]Lu-DOTA-TATE in neuroendocrine tumor (NET) patients by modeling pharmacokinetics, analyzing time-integrated activity coefficients, and biological half-lives in the kidneys, liver, spleen, and lesions from 11 diagnostic and 8 therapeutic studies. RESULTS: [177Lu]Lu-DOTA-TATE showed significantly higher kidney-to-spleen and lesion-to-spleen uptake ratios compared to [99mTc]Tc-HYNIC-TOC, indicating greater relative accumulation in these organs. There was no statistically significant difference in liver-to-spleen uptake between the two compounds. The biological half-life in the kidneys was longer for [99mTc]Tc-HYNIC-TOC than for [177Lu]Lu-DOTA-TATE, suggesting faster renal clearance of the therapeutic agent. Liver and spleen kinetics were comparable between the two tracers. CONCLUSIONS: While [99mTc]Tc-HYNIC-TOC and [177Lu]Lu-DOTA-TATE show similar biodistribution patterns in the liver and spleen, they differ in renal and lesion uptake and clearance kinetics. The ability of [99mTc]Tc-HYNIC-TOC to capture dynamic behavior through multi-time-point imaging may offer improved prediction of [177Lu]Lu-DOTA-TATE absorbed dose.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNuclear Medicine Review→Même sujetNeuroendocrine Tumor Research Advances→Travaux en français237 207→