Extracto
Objetivos
resonancia magnética difusión pesada (DW-MRI) e imágenes de metabolismo de la glucosa mediante tomografía por emisión de positrones (PET-FDG) proporcionan información cuantitativa sobre las características del tejido. La combinación de los dos métodos podría proporcionar nuevos conocimientos sobre la heterogeneidad del tumor y la biología. A continuación, presentamos una solución para analizar y visualizar la relación entre el coeficiente de difusión aparente (ADC) y el metabolismo de la glucosa de forma resuelta en el espacio voxel por voxel utilizando software dedicado cuantitativa.
Materiales y Métodos
En 12 pacientes con cáncer de pulmón no microcítico (CPNM), el tumor primario o metástasis fueron examinados con DW-RM y PET utilizando
18 F-FDG (FDG). del ADC de DW-RM se correlacionaron con la captación de valores estandarizados-sobre una base voxel por voxel utilizando el software hecho a medida (Anima M
3P). Para el análisis de conglomerados, hemos utilizado umbrales definidos de forma prospectiva para
18 F-FDG y ADC para definir áreas tumorales de diferente actividad biológica.
Resultados
El análisis combinado y visualización de mapas y datos de ADC PET era factible en todos los pacientes. Análisis espacial mostró valores de ADC relativamente homogéneas en toda la zona del tumor, mientras que FDG mostró una absorción decreciente hacia el centro del tumor. Como era de esperar, la difusividad del agua restringida fue notable en áreas con alto metabolismo de la glucosa, pero también se encontró en las zonas con menor metabolismo de la glucosa. En detalle, el 72% de todos los voxels mostró valores bajos de ADC (& lt; 1.5x10
-3 mm
2 /s) y la elevada captación de trazador de
18 F-FDG (SUV & gt; 3,6). Sin embargo, el 83% de los voxels con baja captación de FDG también mostró valores bajos de ADC, cada vez más hacia el centro del tumor.
Conclusiones
análisis multiparamétrico y visualización de DW-RM y PET-FDG es factible sobre una base clúster voxel por voxel respectivamente espacialmente resuelto utilizando software de imagen dedicado. Nuestros datos preliminares sugieren que la difusividad del agua y el metabolismo de la glucosa en el CPNM metastásico no están necesariamente correlacionados en todas las áreas tumorales
Visto:. Metz S, C Ganter, Lorenzen S, van Marwick S, K Holzapfel, Herrmann K, et Alabama. (2015) Multiparámetrico MR y PET de imágenes de heterogeneidad intratumoral biológica en pacientes con cáncer de pulmón metastásico Usando voxel por voxel Análisis. PLoS ONE 10 (7): e0132386. doi: 10.1371 /journal.pone.0132386
Editor: Arrate-Muñoz Barrutia, Universidad Carlos III de Madrid, ESPAÑA
Recibido: 24 Agosto, 2014; Aceptado el 13 de junio de 2015; Publicado: 17 Julio 2015
Derechos de Autor © 2015 Metz et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del papel y su apoyo a los archivos de información
Financiación:. Este trabajo fue apoyado por la Fundación alemana de investigación (DFG) dentro de la Iniciativa de SFB 824 (centro de investigación colaborativa 824) "Imágenes para la selección, el seguimiento y la individualización de Terapias para el cáncer "(SFB 824, C5 proyecto), y por la Fundación alemana de Investigación (DFG) y la Technische Universität München, dentro del programa de financiación de Publicaciones de Acceso Abierto. Los donantes no desempeñó ningún papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
Debido a los avances en la tecnología de imágenes, hay una oportunidad cada vez mayor para realizar las imágenes oncológica multiparamétrico que resulta en múltiples parámetros cuantitativos que reflejan diferentes aspectos de la biología del tumor. Este enfoque multiparamétrico permite fenotipado no invasiva de la biología del tumor que, mediante la combinación de diferentes métodos de formación de imágenes funcionales y moleculares, podría conducir a una mayor precisión para la detección de tumores, la estratificación de pronóstico, la biopsia y la planificación de la terapia, así como la predicción de la respuesta y la evaluación de la respuesta temprana en el cáncer pacientes [1] [2]. En este contexto, la imagen molecular de ciertos biomarcadores de la biología del tumor tiene varias ventajas en comparación con el análisis histopatológico y por lo tanto podría ser un complemento interesante para histopatología porque imagen proporciona información en vivo sin daño a los tejidos, en las partes tumorales no accesibles, y también permite la evaluación de cambios temporales de biomarcadores cuantitativos de imagen seriadas. Por otra parte, permite la visualización de la heterogeneidad biológica de los tumores
.
Uno de los métodos para obtener imágenes de la biología tumoral prometedor es la resonancia magnética de difusión ponderada (DW-RM), que se utiliza cada vez más para la detección de lesiones, puesta en escena y evaluación de la respuesta en pacientes con cáncer [3] [4]. Como un biomarcador de PET de la actividad biológica del tumor, la radiosonda
18 F-FDG (FDG) es ampliamente utilizado para la estadificación del tumor y la respuesta de evaluación [5].
18 F-FDG evalúa el metabolismo de la glucosa tumor y se correlaciona con el tejido tumoral vital y agresividad [6]. El uso combinado de DW-RM y PET-FDG dentro de una sesión de imágenes podría llegar a ser utilizado cada vez más con la reciente introducción de los escáneres PET /RM híbridos [7] [8]. A pesar de una cierta superposición de la información de
18 F-FDG PET y DW-RM pueden ser hipótesis, ambos parámetros se basan en procesos totalmente diferentes biofisiológicos, por lo tanto su combinación podría proporcionar información complementaria acerca de la biología del tumor y la heterogeneidad [2].
En este informe técnico, se presenta una solución de software para una correlación voxel por voxel de los datos de la FDG-PET-RM y DW para analizar la distribución espacial y la correlación de los parámetros obtenidos por ambas técnicas de imagen. Además, también permite la visualización de los datos combinados y superposición sobre los datos anatómicos. La perspectiva es el uso de esta metodología en los escáneres PET /RM híbridos para la evaluación más detallada de esta novedosa combinación de parámetros de la biología del tumor, por ejemplo, para la evaluación del pronóstico del paciente, la planificación del tratamiento o la evaluación de la respuesta.
Por lo tanto, en este estudio, se presenta una solución para analizar y visualizar la relación entre el coeficiente de difusión aparente (ADC) y el metabolismo de la glucosa en un voxel resolución espacial -por base en voxel utilizando software dedicado cuantitativa.
Materiales y Métodos
los pacientes
el estudio fue aprobado por el comité de ética de la Universidad Técnica de Munich. Consentimiento informado, se obtuvo de todos los pacientes. 12 pacientes no tratados previamente con quimioterapia histológicamente probada CPNM metastásico fueron incluidos en el estudio (4 mujeres y 8 hombres, con una media de edad de 65 ± 2 años, rango 52-80 años). Se trata de una subpoblación de un colectivo de pacientes, que también fue parte de un estudio anterior [9] [10]. Otros criterios de inclusión fueron: edad mayor de 18 años y la capacidad de dar su consentimiento informado por escrito. Los criterios de exclusión fueron el embarazo, lactancia, y el deterioro de la función renal (nivel de creatinina en suero & gt; 1,2 mg /dl). El intervalo de tiempo medio entre ambos exámenes fue de 2,2 días
DW-RM
Todas las mediciones de RM se realizaron en un analizador clínico de 1,5 T (Magnetom Avanto, Siemens Medical Solutions, Erlangen, Alemania). Con bobinas cuerpo phased-array. DW imágenes fueron adquiridas mediante una secuencia de imágenes de eco-planar de toma única (SSEPI). Los factores de ponderación de difusión (
valores de b
) eran 50, 300 y 600 s /mm
2. Los parámetros técnicos fueron las siguientes: tiempo de eco de 76 ms; longitud de los trenes de eco 175; eco espaciamiento de 0,83 m; la saturación de grasa espectral; campo de visión de 262 x 350 mm; matriz de 108 × 192; NSA 1; espesor de corte de 5 mm; ningún espacio. Para el acortamiento de la longitud de los trenes de eco, las técnicas de imagen integrados paralelos (IPAT) por medio de adquisiciones generalizada autocalibrating parcialmente paralelas (GRAPPA) con un factor de aceleración de 2 veces se utiliza. Para la activación de las vías respiratorias, se llevó a cabo la corrección de adquisición prospectivo (PACE). Los datos fueron adquiridos durante la fase final de la espiración. coeficiente de difusión aparente (ADC) Los mapas fueron reconstruidos de forma automática para todas las imágenes potenciadas en difusión. los valores de ADC se calcularon utilizando la intensidad de señal en los
B Opiniones = 50 s /mm
2 y los
B Opiniones = 600 s /mm
2 imágenes de acuerdo con la fórmula: donde SI
50 y SI
600 son intensidades de señal en los
B Opiniones = 50 s /mm
2 y
b
= 600 s /mm
2 imágenes, respectivamente.
los radiofármacos
Síntesis del precursor y la subsiguiente
18 F-FDG etiquetado de se llevó a cabo como se describe anteriormente [11] [12].
18 F-FDG PET Imaging
la captación de la
18 F-FDG se determinó con un escáner 16 /CT Biograph sensación de PET que incorpora un sistema de ACCEL PET (CTI /Siemens) y un 16 cortes TC multidetector (Siemens, Forchheim, Alemania). El radiotrazador (456 ± 25 MBq) se inyectó a los pacientes después de 6 horas de ayuno. Ninguno de los pacientes eran diabéticos o tenían un nivel de glucosa en sangre en ayunas superior a 120 mg /dl. La adquisición de datos se inició el 64 ± 3 min después de
administración 18F-FDG. Una emisión de exploración se realizó desde la cabeza hasta la pelvis (tres dimensiones modo, las posiciones 7-8 de cama, 2 minutos por cada posición de la cama). Posteriormente, una tomografía computarizada de baja dosis sin contraste (120 kV, 26 mAs, colimación 16x0.75 mm) se llevó a cabo en la expiración de poca profundidad. Para la corrección de la atenuación, los datos de la TC fueron convertidos de unidades Hounsfield (HU) a los coeficientes de atenuación lineal para 511 keV utilizando un único método de escalado de energía CT basado en una transformación bilineal. Los datos de emisiones se corrigieron para los randoms, tiempo muerto, la dispersión y la atenuación y el mismo algoritmo de reconstrucción se aplicó como para los datos de PET convencionales.
Análisis de Imagen
Las exploraciones de emisiones corregidas fueron calibrados a la captación estandarizada valores (SUV; mide la concentración de actividad (Bq /ml) x peso corporal (g) /actividad inyectada (Bq)) [13]. El análisis de datos se realizó a través de software personalizado desarrollado en nuestra institución con el fin de gestionar de forma eficaz arbitrarias, tomográficas conjuntos de datos multifuncionales (Anima M
3P) [14] [10]. El software utilizado se encarga de todos sus datos en sus bienes, de 3 dimensiones espaciales de coordenadas (unidades métricas) reales, manteniendo así las verdaderas dimensiones intacta, incluso con datos de múltiples funciones arbitrarias. La fusión de imágenes de los mapas CDA paramétricos a los
18 F-FDG PET conjuntos de datos se llevó a cabo en la misma ventana, ampliación de la escala de los conjuntos de datos de PET a la resolución de los mapas CDA por interpolación lineal. Esto, por supuesto, implica cierta inexactitud en el análisis de datos, pero que asegura el mejor cálculo posible de valores estadísticos basados MRI. La fusión de imágenes se realiza de forma manual e internamente adaptado con una interpolación trilineal matemática. Referencia puntos anatómicos fueron agrupados y se fusionan de forma manual. Posteriormente, una región de interés (ROI) se señaló que cubre de forma manual todo el área del tumor en múltiples secciones. Entonces, el programa ofrece la distribución de los parámetros cuantitativos para cada método de imagen sobre una base voxel por voxel en el retorno de la inversión del tumor, que puede ser visualizada como la correlación de la ADC de DW-RM y el SUV de
18 F-FDG PET en un diagrama de dispersión (figura 1). El voxel datos paramétricos se calcularon con base y se guarda para el análisis comparativo.
El tumor muestra los valores de ADC relativamente homogénea bajos y captación
18 F-FDG alta (B fusión de imagen
18 F-FDG PET y la mapa ADC) con algunos puntos focales. Un retorno de la inversión se coloca alrededor del tumor (C) y el Anima M
software 3P muestra un gráfico de dispersión de los voxels dentro de la ROI (D). Los umbrales para la captación de baja y alta trazador (eje Y) y bajos y altos valores de ADC (eje x) se definieron (SUV = 3.6 para
18 F-FDG y ADC 1.5 x10
-3 mm² /s) y la localización de los voxels de cada cuadrante (amarillo: SUV
alta /ADC
baja; rojo: SUV
alta /ADC
alta; azul: SUV
baja /ADC
baja ; gris: SUV
baja /ADC
alto) se puede visualizar la imagen de fusión (D) en. Tenga en cuenta, la mayoría de las piezas tumorales muestran metabolismo de la glucosa intensa con difusividad restringido de agua (amarillo), sin embargo, algunos puntos del tumor también muestran el metabolismo de la glucosa a pesar de una intensa difusividad del agua menos restringido (rojo).
Análisis de conglomerados
para prospectivo definición del umbral para la absorción de baja y alta trazador, se utilizaron los datos de los estudios anteriores [9]. Decidimos utilizar el inferior 25
percentil de los datos presentados con anterioridad sobre la distribución del indicador de
18 F-FDG como umbral para la definición de baja captación de trazador. Esto dio lugar a un umbral en el SUV de 3,6
18 F-FDG. Para ADC, datos medios reportados en la literatura para el cáncer de pulmón son 1,22 ± 0,19 x 10
-3 mm
2 /s quimioterapia anteriormente y 1,76 ± 0,47 x 10
-3 mm
2 /s después de la quimioterapia [15]. Por lo tanto, decidimos utilizar 1.5x10
-3 mm
2 /s como umbral, con valores más altos de definición (micro) tejido necrótico. La definición de los umbrales sin embargo, es algo arbitrario y puede ser alterada por el usuario de acuerdo con el enfoque y el objetivo del análisis. Por este método, el área total del tumor se divide en un máximo de cuatro regiones del tumor con diferentes "actividad biológica": zonas con alta captación
18 F-FDG y altos valores de ADC (SUV
alta /ADC
alto) , áreas, ya sea con alta captación
18 F-FDG y bajos valores de ADC (SUV
alta /ADC
baja) o viceversa (SUV
baja /ADC
alto), y finalmente áreas con bajos valores
captación de 18F-FDG y baja ADC (SUV
baja /ADC
bajo).
Voxel análisis de los anillos
Para discriminar periférica de las regiones centrales del tumor, cada voxel se le asigna un número entero único, especificando la distancia mínima (en vóxeles) desde el exterior del tumor como se muestra en las figuras 2A y 3A. Las cifras se calcularon mediante un algoritmo región de cultivo de encargo, escrito en Matlab 7,10 (The MathWorks, Inc., Natick, MA).
Dependiendo del tamaño del tumor, hasta 12 anillos voxel podría definirse para el tumores más grandes. A partir de toda la cohorte de pacientes, los datos de cada anillo de voxel se muestran para ADC (B) y
18 F-FDG (C) (barras grises: la mediana; barras blancas: del 25 al 75 por ciento). Tenga en cuenta que debido a los efectos de volumen parcial, hay un aumento de SUV en los primeros anillos de aproximadamente 4 voxel (sombreados en gris-blanco, que fueron omitidos para su posterior análisis), seguido de una meseta. Posteriormente, el SUV de disminuir gradualmente en las partes más centrales del tumor. Esto sugiere que el metabolismo de la glucosa es más intensa en las partes tumorales periféricas y menos en el centro del tumor. Sin embargo, los valores de ADC se distribuyen de manera más uniforme entre el tumor
Los colores de (A) indican la localización de los voxels (de rojo: periferia al azul: Centro).. Voxels con alta absorción de
18 F-FDG y los valores más bajos de ADC se pueden encontrar en todas las partes del tumor (B). Sorprendentemente, hay un número considerable de voxels con baja absorción de
18 F-FDG y los valores de ADC inferiores, que se encuentra principalmente en las zonas centrales, tal vez debido a la alta densidad de células con actividad tumoral baja o baja densidad de las células tumorales, pero densa estroma tumoral causada por reacciones desmoplásico (B). Para mayores valores de ADC & gt;. X10-3 1,5 mm² /s el
valores de 18F-FDG se encuentran ampliamente distribuidas (B) guía empresas
El análisis estadístico
Los datos cuantitativos se presentan como los medios y el error estándar de la media o se muestran en los diagramas de barras como la mediana y el 25
th-75
percentil. caja y bigotes distribución de los análisis de todos los n = 12 diferentes tumores revelaron un valor atípico (lejos valor mayor que el cuartil superior, más 3 veces el rango intercuartil) con SUV
18 F-FDG de 17,6, que fue excluido del análisis de regresión . Para el análisis de regresión lineal, de Spearman coeficiente de correlación de rango r y el p-valor derivado de una distribución t de Student de dos colas se calcularon. La significación estadística se asigna para p & lt; 0,05. Los cálculos se realizaron utilizando MedCalc (MedCalc Software, Mariakerke, Bélgica)
Resultados
Tumor de datos
Un total de 12 tumores (uno por paciente;. N = 7 pulmón , n = 3 hueso, n = 1 de la glándula suprarrenal, y n = 1 de los ganglios linfáticos) se evaluaron con múltiples secciones por tumor (en total n = 76, media 6,3, intervalo 3-10). El tamaño medio del tumor en la TC fue de 5,9 cm (rango 4-10 cm). En total, se evaluaron los voxels 43224 (Archivo S1) con un tamaño de la sección media de 540 voxels (voxel resolución de 2.4x1.8x5 mm
3). El número medio de anillos de voxel de las secciones fue de 7,9, el intervalo 3-12. Se determinaron los siguientes valores medios de todos los voxels: ADC = 1,12 ± 0.01x10
-3 mm² /s y SUV
18 F-FDG = 6,9 ± 0,2
Análisis de correlación del tumor entero media. datos
En cuanto a los datos de la media de todo el tumor, no se encontró correlación significativa entre los datos de ADC y PET molecular (ADC vs. SUV
18 F-FDG:
r
= 0,3,
P
= 0,37).
La heterogeneidad espacial análisis
La distribución espacial de los diferentes parámetros cuantitativos en cada voxel anillo de la periferia del tumor (voxel anillo 1) al centro del tumor ( máximo 12) se muestra en la figura 2. los valores de ADC mostraron una distribución homogénea comparable sobre el área del tumor toda una gama media con la mediana de 0.96-1.23x10
-3 mm² /s.
en cuanto a la captación del radiotrazador , hubo un aumento de la captación de notable en las partes tumorales más periféricas, lo que probablemente es causada por los efectos de volumen parcial en la frontera de los tumores en el tejido circundante. De este modo, los 4 anillos más periféricas fueron excluidos del análisis voxel por voxel para minimizar la subestimación sistemática de (anillo voxel 1-4) SUV periférica.
Además de estas partes más externas del tumor,
18 F-FDG la captación del marcador disminuye sistemáticamente hacia el centro del tumor. En detalle, los valores aumentan inicialmente del anillo de voxel 1 (SUV mediana = 4,5) hasta un máximo en el anillo voxel 9 (SUV mediana = 8,8) con una pendiente en los primeros 4 anillos voxel. En los 3 anillos centrales voxel (10-12) los valores disminuyen a una SUV mediana mínimo de 2.3 en el centro.
voxel por voxel análisis de correlación respetando la distribución espacial
Los 4 primeros anillos voxel se excluyeron de este análisis como los valores de SUV podría ser subestimado debido a los efectos de volumen parcial en imágenes de PET. De todos los pacientes, se incluyeron 13723 voxels
Para los más bajos valores de ADC. & Lt; 1.5x10
-3 mm² /s, una amplia distribución de los voxels de PET, pueden utilizar. 9888 voxels se encuentran en el SUV
alta clúster (el 72% de todos los voxels), lo que indica tumoral vital con alta densidad de células tumorales viables. Sorprendentemente, el 83% de los SUV
voxels racimo bajas, que se encuentran principalmente en el centro del tumor, también mostró los valores más bajos de ADC (& lt; 1.5x10
-3 mm
2 /seg). Para mayores valores de ADC & gt;. 1.5x10
-3 mm² /s, tanto de alta como de baja
valores de 18F-FDG se pueden encontrar (Figura 3)
subgrupos de análisis de correlación voxel por voxel para los tumores primarios de pulmón solamente
Un total de 7 tumores primarios de pulmón no podía apreciarse, que contiene 22060 voxels. En cuanto a los datos de la media de todo el tumor, no se encontró correlación significativa entre los datos de ADC y PET molecular (ADC vs. SUV
18 F-FDG:
r = 0,25
,
P
= 0,62). Se determinaron los siguientes valores medios de todos los voxels: ADC = 1,21 ± 0.02x10
-3 mm² /s y SUV
18 F-FDG = 7,3 ± 0,01
Para un análisis más detallado, los 4 primeros. anillos voxel se excluyeron los valores de SUV podría ser subestimado debido a los efectos de volumen parcial en imágenes de PET. Por lo tanto, de todos los tumores primarios de pulmón, se incluyeron 8318 voxels. La distribución de los puntos de datos en el gráfico de dispersión es comparable a la figura 3 para todas las lesiones. Una vez más, la mayoría de los vóxeles (75%) se encuentran en el grupo de SUVhigh /ADClow (Fig 4). Un ejemplo de una imagen se presenta en las figuras 1 y 5.
No hay correlación entre la captación
18 F-FDG y ADC puede ser demostrada. La distribución de los datos voxel es comparable a la figura 3 y el 75% de los voxels se encuentra en el grupo /ADClow SUVhigh.
Hay una alta captación
18 F-FDG en la periferia de la tumor y también la zona de transición, con baja captación en el centro (B fusión de imagen
18 F-FDG PET y el mapa ADC). Un retorno de la inversión se coloca alrededor del tumor (C, círculo azul) y el Anima M
software 3P a continuación, muestra un gráfico de dispersión de los voxels dentro de la ROI (D). Los umbrales para la captación de baja y alta trazador (eje Y) y bajos y altos valores de ADC (eje x) se definieron (SUV = 3.6 para
18 F-FDG y ADC 1.5 x10
-3 mm² /s) y la localización de los voxels de cada cuadrante (amarillo: SUV
alta /ADC
baja; rojo: SUV
alta /ADC
alta; azul: SUV
baja /ADC
baja ; gris: SUV
baja /ADC
alto) se puede visualizar en la imagen fusionada (C). La correlación biológica potencial de cada uno de los cuatro grupos se muestra en (D).
El análisis de conglomerados
Cada voxel se asigna de acuerdo con los umbrales para uno de los cuatro grupos (SUV
alta /ADC
baja, SUV
alta /ADC
alta, SUV
baja /ADC
baja, y SUV
baja /ADC
alto). A medida que el número total de voxels disminuye desde la periferia al centro, los recuentos de voxel relativas (%) de cada anillo de voxel se dan en la Fig 6. Para SUV
alta /ADC
bajo, un máximo de 78% puede se encuentra en el anillo de 5 voxel disminuyendo al centro con un mínimo de 31% en el anillo voxel 12. en contraposición, el SUV
baja /ADC
baja aumentó de forma continuada al centro con un máximo de 60% en el anillo voxel 12. Para SUV
baja /ADC
altos, los valores más altos se encuentran en las partes centrales del tumor (anillo voxel 8-12). La cantidad más alta de SUV
alta /ADC
voxels altos de racimo se puede ver dentro de la zona de transición (anillo voxel 5 y 6).
A continuación, la distribución relativa (%) de los diferentes clúster desde la periferia del tumor hacia el centro se muestra. El número relativo de voxels con alta absorción de
18 F-FDG y los valores de ADC inferior (amarillo, tumorales vitales) disminuye hacia el centro del tumor, opuesto para los voxels con baja absorción de
valores de ADC inferiores 18F-FDG y (turquesa , alta densidad de células con actividad tumoral baja o baja densidad de las células tumorales, pero estroma tumoral densa causada por reacciones desmoplásico). Voxels de las agrupaciones con difusividad del agua menos restringido (SUV
alta, respectivamente SUV
baja) se puede encontrar en todas las partes del tumor, indicativa ya sea por la hipoxia (SUV
alto, de color rojo) o necrosis (SUV
bajo, blanco). Sin embargo, la cantidad más alta de voxels de la SUV
alta /ADC
alta clúster se puede encontrar dentro de la zona de transición, mientras que el voxel de los SUV
baja /ADC
aumento alta clúster para tumoral centro partes.
Discusión
En este informe hemos introducido con éxito una plataforma de software novedoso para la combinación de resolución espacial análisis y visualización de imágenes de resonancia magnética cuantitativa y PET voxel por voxel y probamos con DW-MRI y PET-FDG datos. Nuestros resultados mostraron que la difusividad del agua y el metabolismo de la glucosa en el CPNM no están necesariamente correlacionados, lo que sugiere que la combinación de DW-RM y PET-FDG puede proporcionar información complementaria sobre la biología del tumor. Esta novedosa combinación de parámetros de la biología tumoral puede ahora ser analizada y visualizan mediante el uso del software de imágenes dedicada presentado, especialmente para su uso futuro en sistemas PET /RM híbridos.
análisis de conglomerados con resolución espacial de los datos de PET y MRI-DW
para el análisis de los datos multiparamétricos, proyección de imagen multimodalidad, se utilizó el software de imágenes dedicada a tratar específicamente la heterogeneidad del tumor en una base voxel por voxel. la heterogeneidad del tejido se reconoce cada vez más como de gran importancia para describir correctamente la biología del tumor por imagen molecular [16]. Cuando se utiliza ROI sencilla enfoques que abarca grandes áreas del tumor, la señal de, por ejemplo principalmente áreas necróticas y de las áreas más activas y viables pueden ser mezclados y la señal resultante es una mezcla de biológicamente completamente diferentes áreas. Para el análisis espacial, la creciente algoritmo voxel comenzó desde la periferia hasta el centro del tumor proporcionar anillos de voxel. Por este método, se resumen los datos de las partes periféricas del tumor, independientemente del tamaño del tumor, asumiendo un comportamiento biológico similar.
En nuestro estudio hemos utilizado la combinación de
captación de 18F-FDG y la difusividad del agua a definir hasta cuatro áreas dentro de un determinado tumor con diferentes características biológicas: las zonas con alta captación
18 F-FDG y bajos valores de ADC, ya sea con altos valores
18F-FDG y alta ADC y viceversa, y, finalmente, las zonas con Los valores bajos de absorción
18 F-FDG y alta ADC (Tabla 1).
Las áreas con alto metabolismo de la glucosa y la difusividad del agua indican restringido para el tumor vital con alta densidad de células tumorales viables y una correlación inversa entre el ADC de DW-RM y el SUV se asume desde
18 F-FDG. De acuerdo con ello, en nuestro estudio, el 72% de todos los voxels mostró valores de ADC más bajos (& lt; 1.5x10
-3 mm
2 /s) y la elevada captación de trazador de
18 F-FDG (SUV & gt; 3,6), pero no se encontró correlación entre los datos de la media de ADC y SUV. Los resultados fueron similares para todas las lesiones y al analizar sólo los tumores primarios por separado. Esto está en línea con otros resultados de estudios con NSCLC [17], se encontró sin embargo una correlación inversa significativa para otros ADC y cálculos de SUV, como ADCmin y SUVmáx [17] y hallazgos similares se reportan en estudios de otras lesiones neoplásicas [18 ] [19] [20]. Sin embargo, la resolución espacial análisis de conglomerados voxel por voxel en nuestro estudio refleja la heterogeneidad tumoral y detecta áreas adicionales de diferentes expresiones en fenotipos voxel, que no pueden ser alcanzados por los datos resumidos de lesiones totales tumorales.
Además, análisis de distribución espacial reveló que la captación del trazador de
18 F-FDG fue más pronunciada en las partes periféricas del tumor y sistemáticamente disminuye hacia el centro del tumor que demuestra una disminución en la actividad biológica del tumor en las partes más centrales del tumor, lo cual no es inesperado. Por lo general, más central piezas tumorales especialmente en los tumores más grandes son menos bien perfundidos y podrían contener células tumorales menos activos o no viables, lo que explica la disminución de
captación de 18F-FDG. Por el contrario, los valores de ADC se distribuyeron relativamente homogénea sobre el área del tumor entero media. En nuestro estudio, se incluyeron tumores quimioterapia anteriormente y la distribución de los valores de ADC no indica por (macro) en áreas necróticas en las partes más centrales del tumor. En consecuencia, el SUV
baja /ADC
alta clúster, indicativo de necrosis macroscópica, consistía sólo en un pequeño número de voxels, siendo cada vez mayor hacia el centro del tumor (véase también la figura 6).
varias explicaciones hipotéticas potenciales para la presencia de valores de ADC más bajos y por lo tanto restringido difusividad de agua también en las zonas de baja actividad de tumor y en más partes tumorales central (Tabla 1). Por un lado, esto podría ser causado por un número relativamente bajo de células tumorales vitales dentro de estroma tumoral densa causada por reacciones desmoplásico. Otra explicación podría ser un número relativamente alto de células tumorales con comparativamente bajo consumo de glucosa por las células y la actividad tumoral de este modo inferior, por ejemplo debido a la perfusión y el acceso limitado a los nutrientes en las partes más centrales del tumor. Esto tiene que ser perseguido en futuros estudios prospectivos con correlación histopatológica
pronunciado en la zona de transición, encontramos un grupo con mayores valores de ADC & gt;. 1.5x10
-3 mm² /s y alta absorción de
18F-FDG. Esto indica que también en las zonas con difusividad menos restringido y por lo tanto potencialmente célula edema o una menor densidad de las células tumorales, un metabolismo alto nivel de glucosa se puede encontrar (Tabla 1). Una vez más, ninguna explicación definitiva se puede presentar, sin embargo esta discrepancia puede ser indicativa para la adaptación a la hipoxia ( "efecto de Warburg"). El comportamiento inducido por la hipoxia de las células cancerosas está mediada por un factor de transcripción heterodimérico, hipoxia 1α inducible factor (HIF-1), lo que lleva entre otros a la glucólisis upregulated y aumento de la angiogénesis [21] [22]. HIF-1 aumenta la expresión de GLUT-1 y los transportadores de glucosa hexoquinasa, que son los principales determinantes de la captación de glucosa y el metabolismo que se pueden obtener imágenes directamente utilizando
18 F-FDG PET. Esto podría explicar que a pesar de una densidad potencialmente más bajos de las células tumorales, captación
18 F-FDG sigue siendo intensa. Esto también estaría en consonancia con la conclusión de que esta combinación se encuentra predominantemente en la zona de transición entre la periferia y el centro del tumor y potencialmente elevado de células vuelta, pero no tanto en las partes más centrales del tumor sí mismos.
Limitaciones
Una limitación importante en relación con la interpretación de nuestros datos es el aspecto de la fusión de imágenes manual realizada para el análisis de datos en el enfoque actual. Por otra parte, debido a las diferentes posiciones de los pacientes en la RM y PET, la congruencia exacta de las diferentes áreas tumorales analizadas no se puede garantizar, que podría limitar la interpretación de nuestros datos. Por otra parte, no se utilizó la corrección de movimiento respiratorio adecuado para la formación de imágenes PET. Además, el pequeño número de pacientes incluidos en nuestro estudio y la evaluación de los tumores primarios así como metástasis restringe el poder de nuestros resultados. Sin embargo, muchas de las limitaciones podrían superarse en el futuro por la reciente introducción de híbridos en todo el cuerpo escáneres PET /RM [8].
Conclusiones y Perspectivas
la fusión de imagen
La multimodalidad y voxel multiparamétrico el análisis -por voxel de los tumores es factible con el software de imágenes dedicada utilizado en nuestro estudio. Nuestro enfoque para manejar este tipo de datos multiparamétricos incluye un voxel por voxel resolución espacial y análisis de conglomerados. Tales índices multiparamétricos de la biología del tumor puede ser de relevancia clínica con respecto a una mejor evaluación de la capacidad de invasión del tumor, el pronóstico potencial y paciente metastásico y pueden ser de interés para la orientación biopsias o la planificación de la radioterapia. Muchas de las limitaciones de la fusión de imágenes retrospectiva utilizada en este estudio podría ser superado por los escáneres PET /RM combinados, que se utilizan cada vez más los estudios preclínicos y clínicos [23].
Apoyo Información
S1 Archivo. Conjunto de datos de voxels
doi:. 10.1371 /journal.pone.0132386.s001 gratis (TXT)