在 [¹⁷⁷Lu]Lu-DOTATATE 之后进行剂量计的单一时间点成像:用于降低对时间点选择敏感度的现有方法和新型数据驱动模型的准确性

科学领域:

• 核医学就是核医学.
• 放射性药物治疗剂量计 放射性药物治疗剂量计
• 医学成像分析 医学成像分析

背景情况:

• 精确的时间整合活性 (TIA) 估计对于剂量指导放射性药物治疗至关重要.
• 目前用于TIA估计的单个时间点 (STP) 方法显示了根据所选的成像时间的可变精度.
• 降低对时间点选择的敏感性是剂量计临床转换的关键.

研究的目的:

• 开发和比较TIA估计的患者数据驱动回归模型与常用的STP方法.
• 评估将基线生物标志物纳入预测模型的影响.
• 评估不同STP方法对成像时间点选择的敏感性.

主要方法:

• 开发了两个基于SPECT数据的STP模型:模型1 (活动和非参数的通用添加模型曲线g(t)) 和模型2 (模型1加上基线生物标志物).
• 利用了来自27名接受[177Lu]Lu-DOTATATE治疗的患者的SPECT/CT数据,跨越四个时间段 (TP).
• 评估的模型采用离开一次的交叉验证,计算与参考TIA相比的平均绝对误差 (MAE) 和平均平方误差.

主要成果:

• 所有评估的STP方法在3-5天表现良好 (MAE<7%).
• 在较早的时间点上,马德森方法和数据驱动模型1和2显示出合理的准确性 (脏的MAE<17%,瘤的MAE<32%),优于汉斯海德方法.
• 模型2显示中度改善,特别是在TP1的脏TIA (MAE从15.6%降至11.8%),验证了基线生物标志物的使用.

结论:

• 拟议的数据驱动模型和Madsen方法对时间点选择的敏感性比Hänscheid方法要低.
• 结合基线生物标志物的模型在最早,最实用的时间点 (TP1) 提供了卓越的性能.
• 这些发现支持先进的STP方法的临床实用性,用于放射性药物治疗中的准确剂量测量.