文摘
目标。生物学上引导放疗需要了解不同的功能成像技术的交互和链接在一起。我们分析三个功能成像技术可以实现这一目标的有效工具。材料和方法。三种不同成像模式从一个选定的病人是ADC地图,DCE-MRI,和18 f-fdg PET / CT,因为他们被广泛使用,给大量的补充信息。我们将展示这三个数据集之间的关系和评价肿瘤的反应或缺氧标记的标记。因此,血管化测量使用DCE-MRI参数可以确定肿瘤缺氧,和ADC地图可用于评估肿瘤的反应。结果。从18岁f-fdg ADC和DCE-MRI包括信息,如葡萄糖代谢与缺氧和肿瘤细胞密度有关,虽然18 f-fdg包括更多信息的恶性肿瘤。ADC地图的主要缺点是失真,我们只用低失真的地区,细胞外容量计算从DCE-MRI可以被认为是相当于ADC well-vascularized地区。结论。数据集对象实现生物引导放疗必须包括肿瘤密度研究缺氧标记。这些信息可以通过使用只核磁共振数据或PET / CT研究或混合这两个数据集。
1。介绍
放射治疗是一个转换的过程从图像引导放射治疗生物引导放疗(1]。这种影响,在过去的几年里,一些商业治疗单位开发,包括核磁共振单元结合直线加速器在单一设备2- - - - - -5),PET / CT(正电子发射断层扫描/计算机断层扫描)已被证明有助于肿瘤分期和目标描述,特别是在头部和颈部肿瘤和肺部肿瘤(6- - - - - -8]。临床实践的主要改变将从治疗剂量的处方规定目标卷和处方的结果的一个函数,如肿瘤控制概率,认为所有的放射生物现象和适应治疗早期肿瘤反应,并使用不同的功能图像作为输入。虽然没有广泛使用,几个工具,方法,和模型已经发展回顾的方式实现这些目标:(1)diffusion-weighted成像定量方法——(DW) MRI提供ADC(表观扩散系数)地图允许确定早期肿瘤反应(9- - - - - -13),(2)体内缺氧(测量14,15[],使用核磁共振数据集16- - - - - -22)或PET / CT (23- - - - - -28),(3)计划优化算法,包括生物标准(29日,30.)和/或功能成像信息(31日,32]甚至放射生物模型适应功能成像信息(33]。本文给出了一个案例研究使用的数据集从18 f-fdg (fludeoxyglucose贴上了18 f) PET / CT, DW-MRI / ADC地图,和动态对比度增强——(DCE) MRI描述肿瘤行为和使用的多峰性参数预测值的肿瘤反应病人ARTFIBio项目中包括(34- - - - - -36]。
18 f-fdg宠物图像每个区域的葡萄糖消耗。肿瘤细胞利用糖酵解而非脂类分解代谢过程产生ATP和他们使用比正常细胞葡萄糖。糖酵解是相当低效的过程,因此需要大量的葡萄糖细胞生存和肿瘤生长。宠物增强(标准摄入值或SUV)在肿瘤是由于三种不同机制:(i)肿瘤细胞产生更多的线粒体ATP外,即使在氧化条件(Warburg效应(37]);(2)癌细胞增殖比正常组织细胞(38),然后他们需要更多的葡萄糖;最后,(3)肿瘤细胞可以在低含氧生存区域比正常组织细胞(39,40),但消耗更多的葡萄糖,因为他们需要通过糖酵解产生ATP缺乏氧气(巴斯德效应)。
DW-MRI措施中质子的扩散。其原理是基于信号的衰减根据Stejskal和坦纳的模型(41]。肿瘤细胞在大小和形状异常与正常细胞相比,他们更紧密和有较高的比与产生它们的组织细胞结构。肿瘤的细胞外体积较小的区域,因此自由运动的质子在肿瘤区域限制(42,43]。信号的对数衰减是一个函数的梯度,梯度脉冲之间的差距,以及脉冲持续时间。通过改变这些参数在收购期间,每个体素的ADC可以计算。
DCE-MRI已经提出的几位作者治疗监测44- - - - - -46和氧化分布的测量19- - - - - -22]。主要问题是数据分析的复杂性和测量和生物之间的通信参数。另一个缺点是一个对比剂的必要性。
为了描述肿瘤和执行新的预测模型基于功能成像数据,我们必须确保我们可以从数据中提取尽可能多的信息。一些主要的参数来描述肿瘤行为,随着放疗治疗,必须初始肿瘤密度,缺氧,恶性肿瘤/扩散,每个体素剂量,剂量和时间。在这个工作中,关注重点是展示ADC图之间的关系,DCE-MRI参数,剂量,18-F-FDG PET / CT SUV(标准摄入值)。许多其他类型的图像可以显示我们感兴趣的主要参数建模(18 f-fluorothymidine扩散47),zr - 89西妥昔单抗对化疗反应31日),和动态FDG (28)和fluoromisonidazole (FMISO) [26]因为缺氧),但这是假设的提出结合肿瘤环境技术可以给我们足够的信息来评估治疗的反应,而不是肿瘤微环境(数据平均到立体像素大小):参数DCE-MRI相关血管化,然后缺氧(18),血管细胞外容量和不均匀的区域有关肿瘤密度(18];SUV肿瘤代谢有关,然后与恶性肿瘤(Warburg效应的增强巴斯德效应),缺氧(巴斯德效应),肿瘤密度和扩散。最后,ADC图与水流动,然后肿瘤密度(12]。我们将探讨ADC之间的关系,DCE-MRI参数,和SUV值并将评估他们对肿瘤的影响反应在一个案例研究,我们在同一个片坏死体积,缺氧区和不同类地血管肿瘤体积。
2。材料和方法
2.1。病人
本研究进行了符合赫尔辛基宣言(48)和研究协议是经当地伦理委员会批准;从所有患者知情同意了。
的目的ARTFIBio项目(http://artfibio.cesga.es/Artfibio/application/)是创建一个网络共享信息和发展个性化的模型预测肿瘤对放射治疗患者的头部和颈部癌症基于体内功能的数据。为此,几项研究MRI和PET / CT表现。病人在ARTFIBio项目(34- - - - - -36)口咽癌(鳞状细胞癌细胞)阶段T3和T4。它们都用放射治疗(调强放射治疗)和规定的剂量是66 Gy - 70 Gy当地PTV。成像协议(图1)如下:(我)预处理:核磁共振研究(DCE-MRI + ADC)和PET / CT研究(18 f-fdg),(2)第一个控制(10 - 30 Gy):核磁共振研究(DCE-MRI + ADC),(3)第二个控制(30 Gy-60 Gy):核磁共振研究(DCE-MRI + ADC),(iv)三个月后治疗:PET / CT和MRI研究(DCE-MRI + ADC)。所有成像研究病人使用RT定位固定设备。核磁共振图像的几何失真和注册过程(严格的登记和变形注册)与核磁共振检查幻影。无论如何,只有中央切片显示低失真进行分析。为每个病人和每组图像ADC值,对比交换系数()、SUV、剂量和Hounsfield单位(胡)每个体积的体素都被记录下来。
本文案例研究突出显示从一个病人有三个明显不同的卷在一片:不均匀血管肿瘤和缺氧坏死区周围地区。这种情况下是非常有用的可视化和调查的不同行为肿瘤卷在葡萄糖代谢和治疗反应。
2.2。先生的图像采集和分析
所有在1.5 t MRI检查扫描仪(阿奇沃;飞利浦医疗保健)病人在仰卧位。常规t2加权,T1, DW-MRI DCE-MRI得到使用的参数显示在表1。Flex-L线圈(飞利浦Flex中感觉)放置在脖子上。图像采集后,pixel-to-pixel ADC图重建成像控制台(使用标准的软件阿奇沃;飞利浦医疗保健)。根据Stejskal和坦纳的模型(41),考虑到monoexponential近似,ADC值可以计算使用以下: 在哪里和信号值是图像吗值,和分别和ADC使用获得的表观扩散系数和。
一个非线性模型(49)是利用信号转换为钆浓度DCE-MRI按宅地[50]。它认为两个不同的隔间:血浆(或血管内空间)和细胞外血管外的空间(ee或间隙空间)。小丘利用生成的参数模型中描述表2。
所有这些参数之间的关系可以获得的 分布灌注分析方法基于修改的宅地模型(49]。一个3 d voxel-wise灌注分析方法(51,52)是应用于DCE-MRI数据生成的灌注参数,,从模型修改的小丘。这种方法也提供了半定量的指标,如曲线下的面积(AUC)和马克斯增强。
变量翻转角度(VFA)被宠坏的梯度召回回波扫描三个翻转角度变化(5°,10°,15°)被用来计算体元体素T10制造中心(肿瘤体积)3种不同的病人。平均T10这些病人(800毫秒)应用在计算分析病人的浓度,不幸的是没有VFA扫描。
动脉输入函数(AIF)附近的颈动脉被选头骨的基础。
2.3。收购PET / CT图像
全身PET / CT扫描进行从头到大腿,静脉注射后60分钟约370兆贝可(±10%)18 f-fdg PET / CT扫描仪(发现,生物科技公司通用电气医疗集团)轴向FOV 70厘米,218×218矩阵。研究了3 d模式。像素间距是5.47毫米切片厚度为3.27毫米。空间分辨率为1厘米从3.99毫米到4.56毫米不等。宠物图像纠正了衰减、散射、衰减、死亡时间、随机的巧合,和敏感性。
计算SUV (53]为选定的病人和体素分布基础上,我们考虑一个活动345兆贝可注射的病人的体重49公斤。
2.4。降噪和注册
减少图像噪声一个3×3近邻平滑滤波器应用于DCE-MRI,磁共振和ADC图像。变形图像、登记与治疗的CT作为参考,使用定制的内部执行软件专门为ARTFIBio开发项目(36)和基于ITK库(54]。使用制造中心的放射治疗,每个立体像素的数值的coregistered图像提取。骨和空气体素(由CT)从分析资料。
3所示。结果与讨论
3.1。SUV和ADC
不同的图像数据集之间的关系和功能参数研究以达到最好的肿瘤内部动态的照片。使用一个代表病人的SUV和ADC图CTV显示在图中2;缺氧区(低ADC、低),周围坏死体积(中ADC、低),和不均匀血管肿瘤(低ADC、高(图)都被单独考虑的问题2)。
3.2。ADC与(DCE-MRI)
从DCE-MRI几个参数可以获得,但是只有之间的关系和细胞外卷进行了调查。
为了执行动态建模的肿瘤健壮动脉输入函数(AIF)需要被选中。
如果被选中的颈动脉的头骨底部附近增加再现性从一个更大的可变性在T1的值0颈动脉在颈部(图的水平3)。
(一)
(b)
(c)
应该是最密切相关的ADC的信息相关的细胞外体积自由水分子的媒介。两组数据比较和他们在图表示4。
的值大于0.02(值小于此值对应于血管严重的区域和低在研究数据),找到一个明确的两个数据集之间的关系,表明一个更小的细胞外容量对应于一个更高的血管肿瘤细胞密度在well-vascularized或不均匀的区域而不是缺氧的区域。
3.3。SUV, ADC与(DCE-MRI)
所有的分析参数,是最相关的血管化。血管化必须与氧化(55- - - - - -59),如图5所示,因为增加值,也就是说,增加灌注,SUV值减少由于减少巴斯德效应(绿点,图5 (c))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
另一方面,没有明确已经发现和ADC图之间的关系值,虽然ADC值似乎是常数(蓝色圆点,图5 (d)),因为他们是选择从一个小均匀区域。此外,肿瘤细胞能够严重氧化的地区生存和肿瘤细胞密度不变量在这些领域。
3.4。ADC与剂量的影响
我们已经生成了ADC值在治疗期间不同类地血管肿瘤体积。在这种情况下,剂量达到ADC值远低于相应的正常组织血管体素。血管化的影响/ ADC的氧化反应可以观察到DCE-MRI研究,如图6。
3.5。讨论
给出的结果有一些相似之处获得的那些Atuegwu et al。12),表明ADC值可以是一个很好的标记的肿瘤反应11,12]。此外,生物信息的组合来自不同的形式可以提高肿瘤的特征行为。从我们的角度来看,至少两组不同的数据必须考虑:一个用于肿瘤反应,另一个用于测量缺氧。如果不考虑几何失真或可以纠正60],ADC地图可以选择一个合适的肿瘤反应。
极谱电极已经被一些作者认为是测量肿瘤体内缺氧的黄金标准(61年),虽然理论模拟表明,它只给了一个定性的描述。只考虑放射性药物和PET / CT,最常见的是FMISO [24,26,32,33),动态FDG (28],Cu-ATSM [47]。当考虑核磁共振,通常大胆(17]和DCE-MRI [19,20.,22,62年)是最广泛使用的方法;但是我们还没有发现任何研究使用它们修改治疗(与FMISO [26,33,63年])。多血管测量从DCE-MRI数据可以提供一个替代标记的肿瘤缺氧,纽伯尔德就是一个说明等。20.),唐纳森et al。21在头部和颈部癌症。这些测量可能指导治疗(22),容易获得;但是需要更多的研究以应用于临床实践,作为输入数据的剂量绘画或缺氧的划定卷。
18 f-fdg显示肿瘤的不同方面的行为,主要与肿瘤细胞密度有关,恶性肿瘤,和氧化,商之间的ADC和运动型多功能车(SUV)提出了测量乳房肿瘤(恶性肿瘤的64年)和浸润性导管癌(65年]。这些最后的论文发现相关性最大的SUV和糟糕的预测可以解释,因为高SUV可能与缺氧相关领域我们已经观察到。
利用生物力学模型(66年),同时考虑肿瘤和肿瘤密度变化的动态(包括扩散)和氧化处理,而不是静态的模型,可以增加模型的可预测性而言非常有用。
ADC地图似乎是一个很好的选择对于评估肿瘤反应;但是他们的缺点是图像失真。不幸的是,这不能纠正使用标准的可变形的注册算法,但反梯度方法看起来像一个非常有前途的算法来解决这个问题60]。可能是细胞外容量计算从DCE-MRI可以作为相当于well-vascularized区域的ADC值。
4所示。结论
多峰性肿瘤成像提供了更多的信息比单个数据集在自己的行为。不同类型的图像之间的关系必须详细研究为了建立一个最小的数据集需要个性化放疗治疗和优化治疗每个病人。这不仅可以组成一个梯度的剂量治疗,而且每个体素的不同分离。
多中心研究可以用于招聘大量的病人,增加结果的统计力量,如果成像遵循标准和协议的一致性67年]。
体素分布分析可能如果我们考虑小卷和不失真区域ADC地图或修正数据。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
作者提供他们诚挚的感谢患者自愿参与本研究。作者也要感谢尼尔·伯内特和迈克尔·西蒙斯对他们有用的评论关于这个文字和编辑委员会邀请他们合作在这个特殊的问题。作者必须感谢西班牙社会的交流项目的医学物理学(SEFM)资助的第一作者访问玛格丽特公主癌症中心。作者感谢西班牙的国家健康研究所支持这项工作与ISCIII格兰特PI11/02035和加利西亚政府通过项目CN 2012/260”整合研究单位:AtlantTIC。”