グリーソングレードグループ1における前立腺癌の診断を改善するための前立腺特異的膜抗原PETに基づくアプローチ:多施設レトロスペクティブ研究。

原題
A Prostate-Specific Membrane Antigen PET-Based Approach for Improved Diagnosis of Prostate Cancer in Gleason Grade Group 1: A Multicenter Retrospective Study.
背景:経直腸的超音波ガイド下生検を用いた前立腺癌の術前評価は、癌の重症度を過小評価する可能性がある。低悪性度腫瘍(生検GG1)および低いPETスキャン標準取り込み値(SUV)を有する患者では、臨床的に有意な前立腺癌(csPCa)の検出は困難な場合がある。本研究は、ディープラーニングアルゴリズムを用いた診断モデルを開発し、精度向上における有効性を評価することを目的とした。
方法:この研究には、生検GG1および低SUVを有する56人の前立腺癌患者が含まれていた。PETスキャンは中央病院でレビューされ、ディープラーニングモデルを使用してSUVとグリーソンパターンレベルの重複を評価した。診断モデルは、PRIMARYスコアとSUVの組み合わせを使用して開発された。モデルのパフォーマンスは、内部検証のための交差検証を使用して他の方法と比較された。
結果:生検GG1および低SUVの患者では、異なる病変間で前立腺特異的膜抗原組織化学的スコアに重複があり、csPCaと非csPCaの間のSUV重複につながった。10×PRIMARYスコア+2×SUVのモデルは、csPCaを診断するためのSUV単独、PRIMARYスコア単独、およびProstate Imaging Reporting and Data System(PI-RADS)スコアよりも高い曲線下面積(AUC)を示した。また、このモデルは誤診率を有意に低下させた。
結論:10×PRIMARYスコア+2×SUVのモデルは、生検GG1および低SUVの患者におけるcsPCaの診断精度を高めるのに有望である。PSMA情報の利用を最大化し、誤診率を低下させ、治療の意思決定に役立つ可能性がある。これらの知見を検証するには、さらなる研究が必要である。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.122.265001
PMID: 37652543