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Sviluppi nelle Tecniche di Imaging Cerebrale Non Invasive

Nuovo metodo fPET migliora la misurazione dell'attività cerebrale senza prelievi di sangue invasivi.

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Indice

La tomografia a emissione di positroni (PET) è una tecnica usata per vedere e misurare vari processi biologici negli organismi viventi. È particolarmente utile per studiare come funziona il cervello durante attività come pensare, sentire e reagire. Un modo comune per farlo è utilizzare un composto chiamato [18F]FDG, che aiuta a identificare come diverse aree del cervello collaborano quando una persona svolge compiti.

PET funzionale (FPET)

Un approccio recente nella scansione PET è noto come PET funzionale o fPET, che analizza più nel dettaglio l'attività cerebrale legata ai cambiamenti metabolici e ai segnali chimici nel cervello. Ad esempio, l'fPET può monitorare come il glucosio viene elaborato nel cervello durante compiti mentali, mostrando come viene utilizzata l'energia. Questo metodo può anche esaminare i cambiamenti nei livelli di dopamina, una sostanza chimica coinvolta nelle sensazioni di piacere e ricompensa.

Importanza della misurazione accurata

Ottenere misurazioni accurate dalle scansioni PET è fondamentale sia per la ricerca di base che per le applicazioni cliniche. Le misurazioni tradizionali possono a volte essere fuorvianti a causa del rumore e della variabilità nei dati delle scansioni. Anche se ci sono metodi per analizzare questi dati, spesso presentano le loro limitazioni, come l'incapacità di separare i vari componenti del tracciante usato nella scansione.

Per migliorare l'accuratezza dei dati ottenuti dalle scansioni PET, i ricercatori di solito devono misurare la funzione di input arterioso (AIF), che riflette come il tracciante si muove nel flusso sanguigno. Questo richiede generalmente di prelevare sangue dal paziente, il che può essere complicato e scomodo.

Funzione di input derivata dall'immagine (IDIF)

Per evitare l'invasività del prelievo di sangue, è stata sviluppata un'alternativa chiamata funzione di input derivata dall'immagine (IDIF). L'IDIF utilizza le immagini delle scansioni PET per stimare come il tracciante è distribuito nel sangue. Questo metodo non invasivo è promettente, specialmente negli studi sul cervello, ma non è stato ampiamente adottato a causa di alcune sfide tecniche, come il modo in cui i tessuti vicini possono influenzare l'accuratezza della misurazione.

Per superare queste sfide, i ricercatori hanno esaminato grandi bacini sanguigni nel corpo che sono più facili da misurare e forniscono dati più stabili rispetto ai vasi più piccoli come le arterie carotidi. Questo approccio si concentra sull'uso di aree nel torace per ottenere migliori misurazioni del flusso sanguigno senza la necessità di accedere direttamente alle arterie.

Nuovo protocollo di scansione fPET

In questo studio, è stato introdotto un nuovo metodo che combina i vantaggi sia dell'IDIF che delle tecniche di misurazione tradizionali. Utilizzando uno scanner PET che può muoversi, i ricercatori hanno alternato l'attenzione tra il cervello e il torace. Questo ha permesso di raccogliere dati da entrambe le regioni contemporaneamente, consentendo una migliore stima dell'attività cerebrale legata ai lavori cognitivi.

Due composti traccianti specifici sono stati utilizzati: [18F]FDG per esaminare il metabolismo del glucosio e 6-[18F]FDOPA per studiare i livelli di dopamina. Utilizzando questo nuovo metodo di scansione, i ricercatori miravano a dimostrare che dati metabolici e di dopamina affidabili potessero essere ottenuti senza la necessità di prelievi di sangue.

Partecipanti allo studio

Ventuno volontari sani hanno partecipato allo studio, sottoponendosi a una singola scansione PET e MRI. A ciascun partecipante è stato somministrato o [18F]FDG o 6-[18F]FDOPA prima dell'inizio del processo di scansione. Hanno anche completato un compito cognitivo progettato per valutare come rispondevano a ricompense e perdite. Questo compito richiedeva loro di rispondere a segnali visivi entro limiti di tempo specifici, incoraggiandoli a impegnarsi attivamente nel compito.

Processo di raccolta dei dati

Durante la scansione, i ricercatori hanno utilizzato un metodo che ha permesso loro di raccogliere dati in modo continuo alternando tra le regioni di interesse. Hanno iniziato dal torace per raccogliere informazioni dal cuore e dalle arterie principali, poi si sono spostati al cervello per catturare dati durante il compito cognitivo. Dopo il compito cerebrale, lo scanner è tornato al torace per raccogliere ulteriori punti dati, aiutando a garantire che i ricercatori avessero abbastanza informazioni per creare stime IDIF affidabili.

Sono stati anche prelevati campioni di sangue dai partecipanti per aiutare a creare l'AIF che servirebbe come confronto per l'IDIF. Questa combinazione di tecniche mirava a migliorare l'accuratezza dei dati raccolti.

Analisi delle funzioni di input

I campioni di sangue raccolti durante le scansioni sono stati utilizzati per creare l'AIF, che ha servito come punto di riferimento standard. I ricercatori hanno posizionato manualmente le regioni di interesse nelle immagini PET per estrarre e misurare l'IDIF dalle aree rilevanti. Confrontando le varie funzioni di input, hanno valutato quanto bene l'IDIF corrispondesse all'AIF in termini di valori di picco e attività complessiva.

I risultati hanno mostrato che l'IDIF proveniente da certe regioni aveva una forte correlazione con l'AIF. Questo indicava che l'IDIF potesse essere un sostituto valido per l'AIF in molti casi, rendendo più facile raccogliere dati senza la necessità di procedure invasive.

Risultati e significato

I risultati hanno mostrato che gli IDIF provenienti da due bacini sanguigni fornivano informazioni altamente accurate, che corrispondevano strettamente ai valori AIF. Questo ha dimostrato che il nuovo protocollo poteva misurare efficacemente il metabolismo cerebrale e i segnali chimici in modo non invasivo.

Lo studio ha anche evidenziato che i grandi bacini ematici toracici potevano aiutare a migliorare l'accuratezza delle misurazioni IDIF. Questo suggerisce che il metodo di scansione proposto potrebbe essere applicato ampiamente in vari contesti sanitari, rendendo meno complesso sia per i pazienti che per il personale medico.

Vantaggi del nuovo approccio

L'approccio introdotto in questo studio offre a ricercatori e professionisti medici uno strumento potente per misurare l'attività cerebrale. Eliminando la necessità di prelievi di sangue invasivi, migliora il comfort del paziente e l'applicazione pratica.

Inoltre, il nuovo metodo di scansione può essere implementato su una gamma di scanner PET attualmente in uso, rendendolo accessibile a più strutture. Questo può portare a una migliore comprensione e trattamento delle condizioni neurologiche, oltre a ulteriori ricerche sulle funzioni cerebrali.

Direzioni future

Sebbene lo studio attuale si sia concentrato su specifici radiotraccianti, i ricercatori credono che queste tecniche possano essere estese ad altri tipi di traccianti. Questo significa che i metodi potrebbero un giorno essere utilizzati per studiare una varietà di processi nel corpo, potenzialmente portando a nuove intuizioni su come funzionano i diversi sistemi.

La possibilità di valutare l'attività cerebrale e i cambiamenti biochimici in tempo reale senza procedure invasive apre la strada a ricerche più ampie e a una migliore assistenza ai pazienti. Sarà importante per i futuri studi affinare questi metodi ed esplorarne l'applicazione in diversi scenari clinici.

In conclusione, i progressi fatti nella scansione fPET e l'uso degli IDIF rappresentano passi significativi avanti nell'imaging cerebrale. Questo approccio non solo semplifica il processo per i pazienti, ma migliora anche l'affidabilità dei dati prodotti. Sviluppando ulteriormente queste tecniche, i ricercatori sperano di approfondire la nostra conoscenza del cervello e migliorare i risultati di salute per le persone con vari problemi neurologici.

Fonte originale

Titolo: Validation of cardiac image derived input functions for functional PET quantification

Estratto: Functional PET (fPET) is a novel technique for studying dynamic changes in brain metabolism and neurotransmitter signaling. Accurate measurement of the arterial input function (AIF) is crucial for quantification of fPET but traditionally requires invasive arterial blood sampling. While, image-derived input functions (IDIF) offer a non-invasive alternative, they are afflicted by drawbacks stemming from limited spatial resolution and field of view. Therefore, we conceptualized and validated a scan protocol for brain fPET quantified with cardiac IDIF. Twenty healthy individuals underwent fPET/MR scans using [18F]FDG or 6-[18F]FDOPA, with bed motion shuttling between the thorax and brain to capture cardiac IDIF and brain task- induced changes, respectively. Each session included arterial and venous blood sampling for IDIF validation, and participants performed a monetary incentive delay task. IDIFs from fixed- size regions of the left ventricle, ascending and descending aorta, and a composite of all 3 blood pools (3VOI) plus venous blood data (3VOIVB) were compared to the AIF. Quantitative task-specific images from both tracers were compared to assess the performance of each input function. For both radiotracer cohorts, moderate to high agreement was found between IDIFs and AIF in terms of area under the curve (r = 0.64 - 0.89) and quantified outcome parameters (CMRGlu and Ki(r)=0.84-0.99). The agreement further increased for composite IDIFs 3VOI and 3VOIVB for AUC(r)=0.87-0.93) and outcome parameters (r=0.96-0.99). Both methods showed equivalent quantitative values and high spatial overlap with AIF-derived measurements. Our proposed protocol enables accurate non-invasive estimation of the input function with full quantification of task-specific changes, addressing the limitations of IDIF for brain imaging by sampling larger blood pools over the thorax. These advancements increase applicability to virtually any PET scanner and to clinical research settings by reducing experimental complexity and increasing patient comfort. Graphical Abstract O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200 HEIGHT=100 SRC="FIGDIR/small/23296343v1_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (28K): [email protected]@18ffadeorg.highwire.dtl.DTLVardef@19f4538org.highwire.dtl.DTLVardef@1799ce2_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG

Autori: Rupert Lanzenberger, M. B. Reed, P. A. Handschuh, C. Schmidt, M. Murgas, D. Gomola, C. Milz, S. Klug, B. Eggerstorfer, L. Aichinger, G. M. Godbersen, L. Nics, T. Traub-Weidinger, M. Hacker, A. Hahn

Ultimo aggiornamento: 2023-09-30 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.29.23296343

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.29.23296343.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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