デュアルタイムウィンドウ獲得プロトコルを使用した18F-フロルベタベンPETの非侵襲的トレーサー運動分析の検証

アミロイド-βの蓄積と治療に対する反応を監視するには、正確なアミロイドPETの定量化が必要です。現在、ほとんどの研究は、その単純さのために静的SUV比（SUVR）アプローチを使用して分析されています。ただし、このアプローチは、脳の血流（CBF）または放射性除去剤のクリアランスの変化に影響される可能性があります。完全なトレーサーの運動モデルには、動脈血サンプリングと動的な画像の獲得が必要です。この作業の目的は、第一に、定量化の精度とシンプルさとの間の最良の妥協を伴う買収プロトコルを使用して、18F-フロルベタベンPETの非侵襲的運動モデリングアプローチを検証することでした。方法：20人の被験者（可能性のあるアルツハイマー病の認知症と10人の健康なボランティアの10人の患者）からのデータを使用して、完全な運動分析から得られた非分解性結合電位（BPND）をSUVRおよび非侵襲的トレーサー動態法（単純化された参照組織モデルおよびマルチリニア参照組織モデル2）と比較しました。短縮または中断の取得を使用したさまざまなアプローチを、完全な買収の結果（0-140分）と比較しました。シミュレーションは、SUVRおよび非侵襲的な運動モデリング出力に対するCBFおよびラジオ型クリアランスの変化の影響を評価するために実行されました。結果：0-30および120-140分の時間ウィンドウを使用した取得プロトコルは、欠落している時点を適切に補間し、患者の快適性と定量化精度の最良の妥協を提供しました。完全なプロトコルとデュアルウィンドウプロトコルを使用して取得したBPNDとBPNDの間で優れた一致が見つかりました（多重線形参照組織モデル2、BPND [Dual-Window] = 0.01 + 1.00・BPND [Full]、R2 = 0.97;[フル]、R2 = 0.93）。シミュレーションは、多重線形参照組織モデルのパラメーターとSUVRにCBFとラジオ型のクリアランスの変化に限られた影響を示しました。結論：この研究では、デュアルウィンドウの獲得を使用して18F-フロルベタベンPETデータの正確な非侵襲的運動モデリングを実証したため、定量化精度、スキャン期間、患者の負担の間に良い妥協点が得られました。アミロイド-β負荷の推定値に対するCBFおよび放射性レーサークリアランスの変化の影響は少なかった。ほとんどの臨床研究アプリケーションでは、SUVRアプローチが適切です。ただし、最大の定量化精度が望まれる縦断的研究には、運動分析によるこの非侵襲的なデュアルウィンドウの獲得が推奨されます。

Accurate amyloid PET quantification is necessary for monitoring amyloid-β accumulation and response to therapy. Currently, most of the studies are analyzed using the static SUV ratio (SUVR) approach because of its simplicity. However, this approach may be influenced by changes in cerebral blood flow (CBF) or radiotracer clearance. Full tracer kinetic models require arterial blood sampling and dynamic image acquisition. The objectives of this work were, first, to validate a noninvasive kinetic modeling approach for 18F-florbetaben PET using an acquisition protocol with the best compromise between quantification accuracy and simplicity and, second, to assess the impact of CBF changes and radiotracer clearance on SUVRs and noninvasive kinetic modeling data in 18F-florbetaben PET. Methods: Using data from 20 subjects (10 patients with probable Alzheimer dementia and 10 healthy volunteers), the nondisplaceable binding potential (BPND) obtained from the full kinetic analysis was compared with the SUVR and with noninvasive tracer kinetic methods (simplified reference tissue model and multilinear reference tissue model 2). Various approaches using shortened or interrupted acquisitions were compared with the results of the full acquisition (0-140 min). Simulations were performed to assess the effect of CBF and radiotracer clearance changes on SUVRs and noninvasive kinetic modeling outputs. Results: An acquisition protocol using time windows of 0-30 and 120-140 min with appropriate interpolation of the missing time points provided the best compromise between patient comfort and quantification accuracy. Excellent agreement was found between BPND obtained using the full protocol and BPND obtained using the dual-window protocol (for multilinear reference tissue model 2, BPND [dual-window] = 0.01 + 1.00·BPND [full], R2 = 0.97; for simplified reference tissue model, BPND [dual-window] = 0.05 + 0.92·BPND [full], R2 = 0.93). Simulations showed a limited impact of CBF and radiotracer clearance changes on multilinear reference tissue model parameters and SUVR. Conclusion: This study demonstrated accurate noninvasive kinetic modeling of 18F-florbetaben PET data using a dual-window acquisition, thus providing a good compromise between quantification accuracy, scan duration, and patient burden. The influence of CBF and radiotracer clearance changes on amyloid-β load estimates was small. For most clinical research applications, the SUVR approach is appropriate. However, for longitudinal studies in which maximum quantification accuracy is desired, this noninvasive dual-window acquisition with kinetic analysis is recommended.