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目的：この研究の目的は、脳腫瘍における18F-FDOPA PETの静的、動的、および放射性パラメーターに対する炭化物の前投薬の影響を決定することを目的としています。 方法：この研究には54人の患者が含まれ、そのうち18人はカルビドパを受け、新たに診断された神経膠腫のために18F-FDOPA PETを受けました。SUV由来の105の放射性機能とTTP動的パラメーターは、健康な脳と腫瘍の関心のある量から抽出されました。時間活性曲線に対する炭化物の効果のシミュレーションが生成されました。 結果：すべての静的およびTTP動的パラメーターは、前提患者の健康な脳領域で有意に高かった（ΔSuvmean= +53％、ΔTtp= +48％、p <0.001）。さらに、Carbidopaは放射線の特徴の81％に影響を与え、そのうち92％がSUVMEANと相関していました（絶対相関係数≥0.4）。腫瘍では、Carbidopaによる前提条件は、suvmean（ΔSuvmean= +52％、p <0.001）およびTTP（Δttp= +24％、p = 0.025）の独立した予測因子でした。すべてのパラメーターは、健康な脳に比率を使用する場合、炭酸パスの前投薬によって大幅に変更されなくなりました。シミュレートされたデータにより、炭酸パが比率によって補正された腫瘍TTP値が高いことが確認されました。 結論：18F-FDOPA PETでは、Carbidopaは同様にSUVおよびTTPの動的パラメーターが高くなり、同様に健康な脳および腫瘍領域のSUV依存性放射線に影響を及ぼします。これは、多室中心の研究の調和の重要な利点です。
目的：この研究の目的は、脳腫瘍における18F-FDOPA PETの静的、動的、および放射性パラメーターに対する炭化物の前投薬の影響を決定することを目的としています。 方法：この研究には54人の患者が含まれ、そのうち18人はカルビドパを受け、新たに診断された神経膠腫のために18F-FDOPA PETを受けました。SUV由来の105の放射性機能とTTP動的パラメーターは、健康な脳と腫瘍の関心のある量から抽出されました。時間活性曲線に対する炭化物の効果のシミュレーションが生成されました。 結果：すべての静的およびTTP動的パラメーターは、前提患者の健康な脳領域で有意に高かった（ΔSuvmean= +53％、ΔTtp= +48％、p <0.001）。さらに、Carbidopaは放射線の特徴の81％に影響を与え、そのうち92％がSUVMEANと相関していました（絶対相関係数≥0.4）。腫瘍では、Carbidopaによる前提条件は、suvmean（ΔSuvmean= +52％、p <0.001）およびTTP（Δttp= +24％、p = 0.025）の独立した予測因子でした。すべてのパラメーターは、健康な脳に比率を使用する場合、炭酸パスの前投薬によって大幅に変更されなくなりました。シミュレートされたデータにより、炭酸パが比率によって補正された腫瘍TTP値が高いことが確認されました。 結論：18F-FDOPA PETでは、Carbidopaは同様にSUVおよびTTPの動的パラメーターが高くなり、同様に健康な脳および腫瘍領域のSUV依存性放射線に影響を及ぼします。これは、多室中心の研究の調和の重要な利点です。
PURPOSE: This study aimed to determine the impact of carbidopa premedication on static, dynamic and radiomics parameters of 18F-FDOPA PET in brain tumors. METHODS: The study included 54 patients, 18 of whom received carbidopa, who underwent 18F-FDOPA PET for newly diagnosed gliomas. SUV-derived, 105 radiomics features and TTP dynamic parameters were extracted from volumes of interest in healthy brains and tumors. Simulation of the effects of carbidopa on time-activity curves were generated. RESULTS: All static and TTP dynamic parameters were significantly higher in healthy brain regions of premedicated patients (ΔSUVmean = +53%, ΔTTP = +48%, p < 0.001). Furthermore, carbidopa impacted 81% of radiomics features, of which 92% correlated with SUVmean (absolute correlation coefficient ≥ 0.4). In tumors, premedication with carbidopa was an independent predictor of SUVmean (ΔSUVmean = +52%, p < 0.001) and TTP (ΔTTP = +24%, p = 0.025). All parameters were no longer significantly modified by carbidopa premedication when using ratios to healthy brain. Simulated data confirmed that carbidopa leads to higher tumor TTP values, corrected by the ratios. CONCLUSION: In 18F-FDOPA PET, carbidopa induces similarly higher SUV and TTP dynamic parameters and similarly impacts SUV-dependent radiomics in healthy brain and tumor regions, which is compensated for by correcting for the tumor-to-healthy-brain ratio. This is a significant advantage for multicentric study harmonization.
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