原題
Digital Biopsy and Network Analysis of Dynamic [(68)Ga]Ga-FAPI-46 Data in Patients with Malignant and Benign Pancreatic Lesions.
背景:FAPはPDAC、炎症性および術後反応性膵臓組織によって発現される;静的[68 Ga]Ga FAPI PET/CTはそれらを区別できないが、動的画像は動態の違いを捉える。
方法:動的[68 Ga]Ga FAPI 46 PET/CTを受けた不確定な膵臓病変を有する47人の成人の後ろ向き研究。病変および対照からのボクセル単位のデジタル生検(300ボクセル)をネットワーク化し(ピアソンr≧0.7)、k-NNを減少させ、マルコフクラスター化し、動態を分析した。
結果:47の個別および2つの組み合わされたネットワークは、高いVOI純度および病変内不均一性を有する健康、排除臓器、および病変領域を分離するクラスターを生成した。悪性ボクセルはより遅いFAPIクリアランスを示し、良性病変と区別できた。
結論:ネットワーククラスタリングを用いたボクセル単位の動態プロファイリングは、健康、良性、および悪性の特徴を区別し、診断に役立つ可能性があり、検証が必要である。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.125.270185
PMID: 41266254
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