Abstract
Mål
Diffusion vektet magnetic resonance imaging (DW -MRI) og avbildning av glukosemetabolismen ved positronemisjonstomografi (FDG-PET) gir kvantitativ informasjon om Vevegenskapene. Ved å kombinere de to metodene kan gi ny innsikt i tumor heterogenitet og biologi. Her presenterer vi en løsning for å analysere og visualisere forholdet mellom den tilsynelatende diffusjonskoeffisient (ADC) og glukosemetabolismen på en romlig løst volumelement-for-voxel basis ved hjelp av dedikerte kvantitativ programvare.
Materialer og Metoder
i 12 pasienter med ikke-småcellet lungekreft (NSCLC), primærtumor eller metastaser ble undersøkt med DW-MR og PET bruker
18F-fluorodeoxyglucose (FDG). ADC er fra DW-MR ble korrelert med standardiserte-opptak-verdier på en voxel-by-voxel basis ved hjelp av skreddersydd programvare (Anima M
3P). For klyngeanalyse, brukte vi prospektivt definerte terskler for
18F-FDG og ADC å definere tumor områder med forskjellig biologisk aktivitet.
Resultater
Kombinert analyse og visualisering av ADC kart og PET data var gjennomførbart i alle pasienter. Romlig analyse viste relativt homogene ADC-verdier over hele tumorområdet, mens FDG viste en synkende opptak mot svulsten sentrum. Som forventet, begrenset vann diffusivitet var bemerkelsesverdig i områder med høy glukosemetabolismen, men ble også funnet i områder med lavere glukosemetabolismen. I detalj, 72% av alle lydelementer viste lave ADC verdier ( 1.5×10
-3 mm
2 /s) og høy tracer opptak av
18F-FDG (SUV 3,6). Men 83% av lydelementer med lav FDG opptak viste også lave ADC verdier, i økende grad mot svulsten sentrum.
Konklusjoner
Multiparametric analyse og visualisering av DW-MR og FDG-PET er gjennomførbart på en romlig løst voxel-by-voxel henholdsvis klynge basis ved hjelp av dedikert bildebehandlingsprogrammer. Våre foreløpige data tyder på at vann spredningsevne og glukosemetabolismen i metastatisk NSCLC ikke nødvendigvis korrelert i alle kreft områder
Citation. Metz S, Ganter C, Lorenzen S, van Marwick S, Holzapfel K, Herrmann K, et al. (2015) Multiparametric MR og PET avbildning av intratumorale Biologisk heterogenitet i pasienter med metastatisk lungekreft Bruke voxel-by-voxel Analysis. PLoS ONE 10 (7): e0132386. doi: 10,1371 /journal.pone.0132386
Redaktør: Arrate Muñoz-Barrutia, Universidad Carlos III i Madrid, SPANIA
mottatt: 24 august 2014; Godkjent: 13 juni 2015; Publisert: 17.07.2015
Copyright: © 2015 Metz et al. Dette er en åpen tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Data Tilgjengelighet: All relevant data er i avisen og dens saksdokumenter filer
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av den tyske Research Foundation (DFG) i SFB Initiative 824 (forskningssamarbeid sentrum 824) «Imaging for Selection, Overvåking og Individualisering av Cancer Therapies «(SFB 824, prosjekt C5), og av den tyske Research Foundation (DFG) og Technische Universität München i finansieringsprogram Open Access Publishing. Finansiører spilte ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
introduksjon til
på grunn av utviklingen innen bildeteknologi, er det en økende mulighet til å utføre multiparametric onkologisk bilde resulterer i flere kvantitative parametre som gjenspeiler forskjellige aspekter av tumorbiologi. Dette multiparametric tilnærmingen gjør det mulig for ikke-invasiv fenotyping av tumorbiologi som, ved å kombinere ulike funksjonelle og molekylære bildemetoder, kan føre til en høyere nøyaktighet for svulst deteksjon, prognostisk lagdeling, biopsi og terapi planlegging, samt respons prediksjon og tidlig respons evaluering i kreft pasienter [1] [2]. I denne sammenheng, molekylær avbildning av visse biomarkører for tumorbiologi har flere fordeler sammenlignet med histopatologisk analyse og således kan være et interessant supplement til histopatologi fordi avbildning gir in vivo informasjon uten vevsskade, i ikke tilgjengelige tumor deler, og også gir mulighet for å vurdere tidsmessige endringer av kvantitative biomarkører av seriebilde. Dessuten gir det mulighet for visualisering av biologiske heterogenitet av svulster.
En lovende metode for avbildning av tumorbiologi er diffusjon vektet magnetic resonance imaging (DW-MRI), som i økende grad brukes for lesjon deteksjon, iscenesettelse og respons vurdering av kreftpasienter [3] [4]. Som en PET biomarkør for biologisk tumor aktivitet, er radiotracer
18F-fluorodeoxyglucose (FDG) mye brukt for svulst staging og svar vurdering [5].
18F-FDG vurderer tumoren glukosemetabolismen og er korrelert med vital tumorvev og aggressivitet [6]. Kombinert bruk av DW-MR og FDG-PET innenfor en avbildning sesjon kan bli stadig mer brukt med den nylige lanseringen av hybrid PET /MR-skannere [7] [8]. Selv om en viss overlapping av informasjonen på
18F-FDG PET og DW-MR kan være en hypotese, begge parametrene er basert på helt forskjellige biophysiological prosesser, og dermed deres kombinasjon kan gi utfyllende informasjon om tumorbiologi og heterogenitet [2].
i denne tekniske rapporten presenterer vi en programvareløsning for en voxel-by-voxel korrelasjon av DW-MR og FDG-PET data for å analysere den romlige fordeling og korrelasjon av parametere avledet av begge bildediagnostikk. Videre er det også mulig for visualisering av kombinerte data og legget over anatomiske data. Perspektivet er å bruke denne metoden i hybrid PET /MR-skannere for ytterligere detaljert evaluering av denne romanen kombinert parameter av tumorbiologi, f.eks for evaluering av pasientprognose, behandling planlegging eller responsevaluering.
Således, i denne studien, presenterer vi en løsning for å analysere og visualisere forholdet mellom den tilsynelatende diffusjonskoeffisient (ADC) og glukosemetabolismen på en romlig løst volumelement -by-voxel basis ved hjelp av dedikerte kvantitativ programvare.
Materialer og metoder
Pasienter
studiet ble godkjent av etisk komité av Technische Universitaet Muenchen. Informert skriftlig samtykke ble innhentet fra alle pasienter. 12 chemo-naive pasienter med histologisk påvist metastatisk NSCLC ble inkludert i studien (4 kvinner, åtte menn, gjennomsnittsalder 65 ± 2 år, range 52-80 år). Dette er en undergruppe av en pasient kollektiv, som også var en del av en tidligere studie [9] [10]. Ytterligere inklusjonskriteriene var alder over 18 år og evnen til å gi skriftlig og informert samtykke. Eksklusjonskriterier var graviditet, amming periode, og nedsatt nyrefunksjon (serumkreatinin 1,2 mg /dl). Gjennomsnittlig tidsintervallet mellom begge prøvene var 2,2 dager
DW-MR
Alle MR-målinger ble utført på en klinisk 1,5 T skanner (Magnetom Avanto, Siemens Medical Solutions, Erlangen, Tyskland). Med faset array-body spoler. DW bildene ble anskaffet ved hjelp av en enkelt-shot ekko-planar bildesekvens (SSEPI). De diffusjon vektfaktorer (
b
verdier) var 50, 300, og 600 s /mm
2. De tekniske parametere var som følger: echo tid 76 ms; ekko tog lengde 175; echo avstand 0,83 ms; spektral fett metning; synsfelt 262 × 350 mm; matrise 108 × 192; NSA 1; § tykkelse 5 mm; ingen gap. For å korte av ekko tog lengde, generalisert integrerte parallelle bildeteknikker (iPAT) ved hjelp av autocalibrating delvis parallelle oppkjøp (Grappa) med en 2-fold akselerasjon faktor ble brukt. For luft trigging, ble potensielle oppkjøp korreksjon (PACE) implementert. Data ble ervervet under slutt ekspirasjonsfase. Tilsynelatende diffusjonskoeffisienten (ADC) kartene ble automatisk rekonstruert for alle diffusjon vektet bilder. ADC verdier ble beregnet ved hjelp av signalintensitet på
b
= 50 s /mm
2 og
b
= 600 s /mm
2 bilder i henhold til formelen: der SI
50 og SI
600 er signalintensitet på de
b
= 50 s /mm
2 og
b
= 600 s /mm
2 bilder, henholdsvis.
Radiofarmaka
Syntese av forløperen og påfølgende
18F-merking av FDG ble gjennomført som tidligere beskrevet [11] [12].
18F-FDG PET Imaging
Opptak av
18F-FDG ble bestemt med en Biograph Sensation 16 PET /CT-skanner som inkorporerer en ACCEL PET system (CTI /Siemens) og en 16-bit multidetector CT (Siemens, Forchheim, Tyskland). Den radiotracer (456 ± 25 MBq) ble injisert til pasientene etter 6 timer med faste. Ingen av pasientene var diabetikere eller hadde en fastende blodsukker nivå over 120 mg /dl. Datainnsamlingen ble startet 64 ± 3 min etter
18F-FDG administrasjon. En utslipps skanningen ble utført fra hodet til bekkenet (tredimensjonal modus, 7-8 soverom stillinger, 2 minutter per seng posisjon). Deretter ble en unenhanced CT scan lavdose (120 kV, 26 MAS, collimation 16×0.75 mm) gjennomført ut på grunt utløp. For demping korreksjon, ble CT-data omformes fra Hounsfield-enheter (HU) til lineære dempningskoeffisientene for 511 keV med en enkelt CT energiskaleringsmetoden basert på en bilineær transformasjon. Utslippsdata ble korrigert for randoms, dødtid, scatter og demping og samme rekonstruksjon algoritme ble brukt som for konvensjonelle PET data.
Bildeanalyse
De korrigerte utslipps skanner ble kalibrert til standardiserte opptak -verdier (SUV; målte aktivitetskonsentrasjonen (Bq /ml) x kroppsvekt (g) /injisert aktivitet (Bq)) [13]. Dataanalyse ble utført ved hjelp av tilpasset programvare utviklet ved vår institusjon for å effektivt håndtere vilkårlige, tomographic multifunksjonelle datasett (Anima M
3P) [14] [10]. Den brukte programvare håndterer alle sine data i sitt virkelige, faktiske tre dimensjonal koordinere plass (metriske enheter), og dermed holde den sanne dimensjoner intakt, selv med vilkårlige multifunksjonelle data. Bilde fusjon av de para ADC kartene til
18F-FDG PET datasett ble utført i samme vindu, oppskalering PET datasett til oppløsningen av ADC kartene ved lineær interpolasjon. Dette betyr selvfølgelig innebære visse unøyaktig i dataanalysen, men det sikrer best mulig beregning av MRI-baserte statistiske verdier. Bildet fusjon ble utført manuelt og innvendig innrettet med en matematisk trelineær interpolering. Referanse anatomiske landemerker ble manuelt matchet og smeltet. Deretter ble en region av interesse (ROI) trekkes manuelt dekker hele svulsten området på flere seksjoner. Programvaren gir da fordelingen av de kvantitative parametre for hver avbildningsmetode på en voxel-by-voxel basis i svulsten avkastning, som kan vises som korrelasjon av ADC fra DW-MR og SUV-er fra
18F-FDG PET i en scatter-plot (fig 1). Den voxel basert para data ble beregnet og lagret for komparativ analyse.
Svulsten viser relativt homogent lave ADC verdier og høy
18F-FDG opptak (B bilde fusjon av
18F-FDG PET og ADC kart) med noen brenn flekker. En ROI er plassert rundt svulsten (C) og Anima M
3P Programvaren viser et punktplott av lydelementer innenfor ROI (D). Terskler for lav og høy tracer opptak (y-aksen) og lave og høye ADC-verdier (x-aksen) ble definert (SUV = 3.6 for
18F-FDG og ADC 1,5 x10
-3 mm² /s) og lokalisering av de vokslene i hver kvadrant (gul: SUV
høy /ADC
lav, rød: SUV
høy /ADC
høy, blå: SUV
lav /ADC
lav ; grå: SUV
lav /ADC
høy) kan vises i fusjonen bildet (D). Legg merke til de fleste kreft deler viser intens glukosemetabolismen med begrenset vannspredningsevne (gul), men noen flekker av svulsten viser også intens glukosemetabolismen tross mindre begrenset vannspredningsevne (rød).
Cluster Analysis
for potensielle definisjon av terskelen for lav og høy tracer opptak, brukte vi data fra tidligere studier [9]. Vi bestemte oss for å bruke den nedre 25
th persentil av de tidligere rapporterte data på tracer distribusjon av
18F-FDG som en terskel for definisjon av lav tracer opptak. Dette resulterte i en terskel på SUV 3.6 for
18F-FDG. For ADC, gjennomsnitts data rapportert i litteraturen for lungekreft er 1,22 ± 0,19 x 10
-3 mm
2 /s chemo-naive og 1,76 ± 0,47 x 10
-3 mm
2 /s etter kjemoterapi [15]. Dermed bestemte vi oss for å bruke 1.5×10
-3 mm
2 /s som terskel, med høyere verdier definere (mikro-) nekrotisk vev. Definisjonen av tersklene er imidlertid noe vilkårlig og kan endres av brukeren i henhold til fokus og målet for analysen. Ved denne tilnærmingen, ble det totale tumorområdet delt i opp til fire kreft regioner med ulike «biologisk aktivitet»: områder med høy
18F-FDG opptak og høye ADC-verdier (SUV
høy /ADC
høy) områder med enten høy
18F-FDG opptak og lave ADC verdier (SUV
høy /ADC
lav) eller vice versa (SUV
lav /ADC
høy), og til slutt områder med lave
18F-FDG opptak og lav ADC verdier (SUV
lav /ADC
lav).
voxel ring analyse
For å skille perifere fra sentrale kreft regioner, hver voksel ble tildelt et unikt nummer heltall, som angir den minimale avstanden (i voksler) fra utsiden av tumor som vist i figurene 2A og 3A. Tallene ble beregnet ved en skreddersydde områdevekst algoritme skrevet i Matlab 7,10 (All MathWorks, Inc., Natick, MA).
, avhengig av tumorstørrelsen opp til 12 voxel ringene kan være definert for største svulster. Fra hele kohort av pasienter, er dataene for hver voxel ingen som er vist for ADC (B) og
18F-FDG (C) (grå søyler: median, hvite striper: tjuefemte-syttifemte persentil). Legg merke til at på grunn av partielle volumeffekter, er det en økning av SUV-er i de første ca. 4 voxel ringene (grå-hvitt skyggelagte, som ble utelatt for videre analyse), etterfulgt av et platå. Deretter, SUV gradvis avta i de mer sentrale kreft deler. Dette tyder på at glukosemetabolismen er mer intens i de perifere tumor deler og mindre i svulsten sentrum. Imidlertid er ADC verdier mer jevnt fordelt mellom svulsten
Fargene fra (A) betegne lokalisering av lydelementer (fra rødt: periferien til blå: center).. Lydelementer med høyt opptak av
18F-FDG og lavere ADC verdier kan finnes i alle kreft deler (B). Overraskende er det et betydelig antall voksler med lavt opptak av
18F-FDG og nedre ADC verdier, hovedsakelig lokalisert i den sentrale områder, kanskje på grunn av høy tetthet av celler med lav tumoraktivitet eller lav tetthet av tumorceller, men tett svulst stroma forårsaket av desmoplastic reaksjon (B). For høyere ADC verdier . 1,5 x10-3 mm² /s på
18F-FDG verdier er utbredt (B)
Statistisk analyse
Kvantitative data presenteres som midler og standard feil av gjennomsnittet eller vises i søylediagrammene som median og 25
th-75
th persentil. Distribusjon box-and-whisker analyser av alle n = 12 forskjellige svulster avslørt en avvikende (langt ut verdi større enn den øvre kvartil pluss 3 ganger interkvartilt område) med SUV
18F-FDG på 17,6, som ble ekskludert fra regresjonsanalyse . For lineær regresjonsanalyse, ble Spearmans rang korrelasjonskoeffisient r og p-verdi avledet fra en to-tailed Student t-fordeling beregnet. Statistisk signifikans ble tildelt for p 0,05. Beregninger som ble utført med MedCalc (MedCalc Software, Mariakerke, Belgia)
Resultater
Tumor data
Totalt antall 12 svulster (én per pasient,. N = 7 lunge , n = 3 bein, n = 1 binyrene, og n = 1 lymfeknute) ble evaluert med flere seksjoner per tumor (total n = 76, mener 6,3, range 3-10). Gjennomsnittlig tumorstørrelse i CT bildebehandling var 5,9 cm (spredning 4-10 cm). Totalt ble 43224 lydelementer vurdert (S1-fil) med en gjennomsnittlig seksjon størrelse på 540 lydelementer (voxel oppløsning på 2.4×1.8×5 mm
3). Gjennomsnittlig antall voxel ringer av seksjonene var 7,9, varierer 3-12. Følgende gjennomsnittsverdier for alle lydelementer ble bestemt: ADC = 1,12 ± 0.01×10
-3 mm² /s og SUV
18F-FDG = 6,9 ± 0,2
korrelasjonsanalyse av gjennomsnittet hele svulsten. data
Når det gjelder gjennomsnittsdata for hele svulsten ble ingen signifikant korrelasjon finnes mellom ADC og molekylær PET data (ADC vs. SUV
18F-FDG:
r
= 0,3,
P
= 0,37).
Spatial heterogenitet analyse
Den romlige fordelingen av de ulike kvantitative parametre i hver voxel ring fra tumor periferien (voxel ring 1) til tumorsenter ( maksimum 12) vises i figur 2. ADC verdier viste en forholdsvis homogen fordeling over gjennomsnittet hele svulsten med en median utvalg fra 0.96-1.23×10
-3 mm² /s.
Når det gjelder radiotracer opptak , var det en økning på opptaket bemerkelsesverdig i de mest perifere kreft deler, som sannsynligvis er forårsaket av partielle volumeffekter på grensen av svulstene til omkringliggende vev. Dermed ble de 4 mest perifere ringene ekskludert fra voxel-by-voxel-analyse for å minimere systematisk undervurdering av perifer SUV (voxel ring 1-4).
Bortsett fra disse ytterste tumor deler,
18F-FDG tracer opptak avtar systematisk mot svulsten sentrum. I detalj verdiene øker innledningsvis fra voksel ring 1 (median SUV = 4,5) til et maksimum ved voksel ring 9 (middelverdi SUV = 8,8) med en helling i de første 4 voxel ringer. I de sentrale 3 voxel ringer (10-12) verdiene reduseres til et minimum median SUV på 2,3 i sentrum.
voxel-by-voxel korrelasjonsanalyse respektere romlig fordeling
Den første fire voxel ringene ble ekskludert fra denne analysen som SUV-verdiene kan bli undervurdert på grunn av partielle volumeffekter i PET billeddiagnostikk. Fra alle pasienter, ble 13723 lydelementer inkludert
For lavere ADC verdier. 1.5×10
-3 mm² /s, kan en bred distribusjon av PET-voxel noteres. 9888 vokslene er plassert i SUV
høy klynge (72% av alle volumelementer), som indikerer vital tumor med høy tetthet av levedyktige tumorceller. Overraskende, 83% av SUV
lave klase lydelementer, som i hovedsak lokalisert i svulsten sentrum, viste også lavere ADC verdier ( 1.5×10
-3 mm
2 /sek). For høyere ADC verdier . 1.5×10
-3 mm² /s, både høyt og lavt
18F-FDG verdier kan bli funnet (figur 3)
undergruppe voxel-by-voxel korrelasjonsanalyse for primære lungesvulster bare
totalt antall 7 primære lungesvulster bare kunne bli vurdert, inneholder 22060 lydelementer. Når det gjelder gjennomsnittsdata for hele svulsten ble ingen signifikant korrelasjon finnes mellom ADC og molekylær PET data (ADC vs. SUV
18F-FDG:
r
= 0,25,
P
= 0,62). Følgende gjennomsnittsverdier for alle lydelementer ble bestemt: ADC = 1,21 ± 0.02×10
-3 mm² /s og SUV
18F-FDG = 7.3 ± 0.01
For ytterligere analyse, den første 4. voxel ringene ble ekskludert som SUV-verdiene kan bli undervurdert på grunn av partielle volumeffekter i PET billeddiagnostikk. Derfor, fra alle primære lungesvulster, ble 8318 lydelementer inkludert. Fordelingen av datapunktene i spredningsdiagrammet kan sammenlignes med figur 3 for alle lesjoner. Igjen er de fleste av de volumelementer (75%) er plassert i den SUVhigh /ADClow settet (figur 4). Et bilde eksempel er presentert i figur 1 og 5.
Ingen sammenheng mellom
18F-FDG opptak og ADC kan påvises. Fordelingen av vokselen data kan sammenlignes med figur 3 og 75% av vokslene er plassert i SUVhigh /ADClow klynge.
Det er høy
18F-FDG opptak i periferien av svulsten og også overgangssonen, med lav opptak i sentrum (B bilde fusjon av
18F-FDG PET og kart ADC). En ROI er plassert rundt svulsten (C, blå sirkel) og Anima M
3P Programvaren viser deretter et punktplott av lydelementer innenfor ROI (D). Terskler for lav og høy tracer opptak (y-aksen) og lave og høye ADC-verdier (x-aksen) ble definert (SUV = 3.6 for
18F-FDG og ADC 1,5 x10
-3 mm² /s) og lokalisering av de vokslene i hver kvadrant (gul: SUV
høy /ADC
lav, rød: SUV
høy /ADC
høy, blå: SUV
lav /ADC
lav ; grå: SUV
lav /ADC
høy) kan vises i smeltet bildet (C). Den potensielle biologiske korrelat av hver av de fire grupper blir vist i (D).
Klyngeanalyse
Hver voksel blir tildelt i henhold til terskelverdier for en av de fire grupper (SUV
høy /ADC
lav, SUV
høy /ADC
høy, SUV
lav /ADC
lav, og SUV
lav /ADC
høy). Som det totale antall voksler avtar fra periferien til sentrum, blir de relative voxel tellinger (%) for hver voksel ring gitt i figur 6. For SUV
høy /ADC
lavt, maksimalt 78% kan finnes i voxel ring 5 avtagende til sentrum, med et minimum av 31% i voxel ring 12. Motsatt, SUV
lav /ADC
lav økt kontinuerlig til sentrum, med et maksimum på 60% i voxel ring 12. For SUV
lav /ADC
høy, høyeste verdiene er funnet i sentrale kreft deler (voxel ring 8-12). Det høyeste beløpet av SUV
høy /ADC
høye klase voxel kan ses i overgangssonen (voxel ring 5 og 6).
Her er den relative fordelingen (%) av de forskjellige cluster fra tumor periferi til sentrum er vist. Det relative antall voksler med høyt opptak av
18F-FDG og nedre ADC verdier (gul, vital tumor) avtar til tumoren sentrum, motsatt for voksler med lavt opptak av
18F-FDG og nedre ADC-verdier (turkis , høy tetthet av celler med lav tumoraktivitet eller lav tetthet av tumorceller, men tett tumor stroma forårsaket av desmoplastic reaksjoner). Lydelementer fra klynger med mindre begrenset vannspredningsevne (SUV
høy henholdsvis SUV
lav) finnes i alle kreft deler, indikerer enten for hypoksi (SUV
høy, rød) eller nekrose (SUV
lav, white). Men den høyeste mengden av lydelementer fra SUV
høy /ADC
høy klynge kan bli funnet i overgangssonen, mens voxel av SUV
lav /ADC
høy klynge økning til sentrale svulst deler.
Diskusjoner
i denne rapporten har vi med hell innført en ny programvareplattform for kombinert romlig løst voxel-by-voxel analyse og visualisering av kvantitative MR og PET-bilder og testet den med DW-MR og FDG-PET data. Våre resultater viste at vann diffusivitet og glukosemetabolisme i NSCLC ikke nødvendigvis korrelert, noe som tyder på at kombinasjonen av DW-MR og FDG-PET kan gi utfyllende informasjon om tumorbiologi. Denne romanen kombinert parameter for tumorbiologi kan nå bli analysert og visualisert ved hjelp av present dedikert bildebehandlingsprogrammer, spesielt for fremtidig bruk i hybrid PET /MR-systemer.
Romlig løst cluster analyse av PET og DW-MRI data
for analyse av multiparametric, multimodalitet bildedata, brukte vi dedikert bildebehandlingsprogrammer å spesielt ta svulst heterogenitet på en voxel-by-voxel basis. Tissue heterogenitet er i økende grad anerkjent som av stor betydning for riktig å beskrive tumorbiologi ved molekylær avbildning [16]. Ved bruk av enkle ROI tilnærminger omfatter store områder av tumoren, signalet fra f.eks for det meste nekrotiske områder og fra mer aktive og levedyktige områder kan være blandet, og det resulterende signal er en blanding av biologisk helt forskjellige områder. For den romlige analyse, vokselen økende algoritmen startet fra periferien til tumoren sentrum og gir voxel ringer. Med denne løsning en oppsummering av de data fra de perifere delene tumor uavhengig av tumorstørrelse, forutsatt at en tilsvarende biologisk oppførsel.
I vår studie vi brukte kombinasjonen av
18F-FDG opptak og vann diffusivitet til definere opptil fire områder innenfor en gitt svulst med ulike biologiske egenskaper: områder med høy
18F-FDG opptak og lave ADC verdier, med enten høy
18F-FDG og høy ADC verdier og vice versa, og til slutt områder med lav
18F-FDG opptak og høy ADC verdier (tabell 1).
Områder med høy glukose metabolisme og begrenset vann diffusivitet indikere for vital tumor med høy tetthet av levedyktige kreftceller og en invers korrelasjon mellom ADC fra DW-MR og SUV fra
18F-FDG er antatt. Følgelig, i vår studie, 72% av alle lydelementer viste lavere ADC verdier ( 1.5×10
-3 mm
2 /s) og høy tracer opptak av
18F-FDG (SUV 3,6), men ingen korrelasjon ble funnet mellom de gjennomsnittlige ADC og SUV data. Resultatene var tilsvarende for alle lesjoner og ved analyse bare de primære svulster separat. Dette er i tråd med andre resultater fra studier med NSCLC [17], ble imidlertid en signifikant invers korrelasjon funnet for andre ADC og SUV beregninger som ADCmin og SUVmax [17] og lignende funn er rapportert i studier av andre neoplastiske lesjoner [18 ] [19] [20]. Ikke desto mindre, den romlig løst volumelement-for-voxel klyngeanalyse i vårt studium reflektert tumoren heterogenitet og detekteres flere områder av forskjellige uttrykk i voxel fenotyper, som ikke kan oppnås ved summerte dataene av samlede tumorlesjoner.
Videre romlig fordeling analyse viste at sporstoffopptak
18F-FDG var mer uttalt i perifere tumor deler og systematisk redusert mot tumor midten viser en reduksjon i biologisk tumoraktivitet i tumor mer sentrale deler, som ikke er uventet. Vanligvis mer sentral tumor deler spesielt i større svulster er mindre godt perfused og kan inneholde mindre aktive eller ikke-levedyktige kreftceller, forklarer nedgang på
18F-FDG opptak. Tvert imot, ADC-verdiene ble forholdsvis homogent fordelt over hele midlere tumorområdet. I vår studie inkluderte vi chemo-naive svulster og utdeling av ADC verdier indikerer ikke for (makro-) nekrotiske områder i de mer sentrale kreft deler. Følgelig SUV
lav /ADC
høy klynge, en indikasjon for makroskopisk nekrose, besto bare av et lite antall av lydelementer, øker fortsatt mot svulsten sentrum (se også figur 6).
Det er flere mulige forklaringer på hypotetiske nærvær av lavere ADC verdier og således begrenses vann diffusivitet også i områder med lav tumor-aktivitet og i mer sentralt tumor deler (tabell 1). På den ene side, kan dette skyldes et forholdsvis lavt antall viktige tumorceller innenfor tett tumor stroma forårsaket av desmoplastic reaksjoner. En annen forklaring kan være et forholdsvis høyt antall tumorceller med forholdsvis lav glukoseforbruk pr celle og således lavere tumoraktivitet, f.eks på grunn av begrenset blodgjennomstrømning og begrenset tilgang på næringsstoffer i flere sentrale kreft deler. Dette har å bli forfulgt i fremtidige prospektive studier med histopatologisk korrelasjon
Uttales i overgangssonen, fant vi en klynge med høyere ADC verdier . 1.5×10
-3 mm² /s og høyt opptak av
18F-FDG. Dette tyder på at også i områder med mindre begrenset diffusivitet og således potensielt celleødem eller en lavere tetthet av tumorceller, kan en høy glukosemetabolisme funnet (tabell 1). Igjen, kan ingen klar forklaring bli presentert, kan imidlertid dette misforholdet være veiledende for tilpasning til hypoksi ( «Warburg effekten»). Den hypoksi-indusert oppførsel av kreftceller er mediert av et heterodimerisk transkripsjonsfaktor, hypoksi induserbar faktor 1α (HIF-1), som fører blant annet til oppregulert glykolyse og økt angiogenese [21] [22]. HIF-1 øker uttrykk for GLUT-1 glukosetransportører og heksokinaseløsning, som er viktige determinanter av glukoseopptak og metabolisme som kan være direkte avbildes ved hjelp av
18F-FDG PET. Dette kan forklare at til tross for en potensielt lavere tetthet av tumorceller,
18F-FDG-opptak er fortsatt intense. Dette vil også være i tråd med funn at denne kombinasjonen ble hovedsakelig funnet i overgangssonen mellom periferi og tumor sentrum og potensielt høy celle snu, men ikke så mye i de mest sentrale kreft deler seg.
Begrensninger
en viktig begrensning om tolkningen av våre data er det aspektet av manuell bilde fusion utført for dataanalyse i dagens tilnærming. Videre, på grunn av forskjellige pasient stillinger i MR og PET, nøyaktig sammenfall av de forskjellige tumorområdene analyserte ikke kan garanteres, potensielt begrenser tolkningen av våre data. Videre ble ingen skikkelig luft bevegelse korreksjon brukes til PET billeddiagnostikk. Også lite antall pasienter inkludert i vår studie og vurdering av primære svulster samt metastaser begrenser kraften i våre resultater. Men mange av begrensningene kan overvinnes i fremtiden ved den nylige lanseringen av hybrid hele kroppen PET /MR-skannere [8].
Konklusjoner og perspektiver
Multimodalitet bilde fusjon og multiparametric voxel -by-voxel analyse av svulster er mulig med den dedikerte bildebehandlingsprogrammer brukes i vår studie. Vår tilnærming til å håndtere slike multiparametric datasett inkluderte en romlig løst voxel-by-voxel og klyngeanalyse. Slike multiparametric indekser av tumorbiologi kan være av klinisk relevans i forhold til en bedre evaluering av tumor invasivitet, metastatisk potensial og pasient prognose og kan være av interesse for målretting biopsier eller strålebehandling planlegging. Mange av begrensningene i retrospektiv bilde fusjon brukt i denne studien kan overvinnes ved kombinert PET /MR-skannere, som i økende grad brukes preklinisk og klinisk [23].
Hjelpemiddel Informasjon
S1 fil. Datasett av lydelementer
doi:. 10,1371 /journal.pone.0132386.s001 plakater (TXT)
