Name: Tomographie par émission de positons préclinique avec des moules animaux conformes au corps pour l’analyse automatisée d’images basée sur le cloud chez la souris (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-10-25T14:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 45 s
Description: Découvrez l'imagerie TEP in vivo chez la souris avec des moules conformes au corps pour un positionnement reproductible. Cette méthode accélère l'analyse automatisée des images et améliore la précision des données pharmacologiques.

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<meta charset="utf8"></head><body>Imagerie TEP et analyse de la biodistribution chez la souris à l’aide de BCAM et d’outils SaaS

<ol><li>Huang, R., Wang, M., Zhu, Y., S Conti, P., Chen, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+pet+probes+for+cancer+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Top+Med+Chem%22%5BJournal%5D)">Development of pet probes for cancer imaging.</a> Curr Top Med Chem. 15 (8), 795-819 (2015).</li>
<li>Schwenck, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+pet+imaging+of+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Cancer%22%5BJournal%5D)">Advances in pet imaging of cancer.</a> Nat Rev Cancer. 23 (7), 474-490 (2023).</li>
<li>Matthews, P. M., Rabiner, E. A., Passchier, J., Gunn, R. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Positron+emission+tomography+molecular+imaging+for+drug+development%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Clin+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">Positron emission tomography molecular imaging for drug development.</a> Br J Clin Pharmacol. 73 (2), 175-186 (2012).</li>
<li>Tavaré, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+effective+immuno-pet+imaging+method+to+monitor+CD8-dependent+responses+to+immunotherapy%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">An effective immuno-pet imaging method to monitor CD8-dependent responses to immunotherapy.</a> Cancer Res. 76 (1), 73-82 (2016).</li>
<li>Maresca, K. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preclinical+evaluation+of+89ZR-DF-IAB22M2C+PET+as+an+imaging+biomarker+for+the+development+of+the+gucy2c-cd3+bispecific+pf-07062119+as+a+t-cell+engaging+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Imaging+Biol%22%5BJournal%5D)">Preclinical evaluation of 89ZR-DF-IAB22M2C PET as an imaging biomarker for the development of the gucy2c-cd3 bispecific pf-07062119 as a t-cell engaging therapy.</a> Mol Imaging Biol. 23 (6), 941-951 (2021).</li>
<li>Nisnboym, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immuno-pet+imaging+of+cd69+visualizes+t-cell+activation+and+predicts+survival+following+immunotherapy+in+murine+glioblastoma%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Res+Commun%22%5BJournal%5D)">Immuno-pet imaging of cd69 visualizes t-cell activation and predicts survival following immunotherapy in murine glioblastoma.</a> Cancer Res Commun. 3 (7), 1173-1188 (2023).</li>
<li>Lee, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Efficacy+and+imaging-enabled+pharmacodynamic+profiling+of+Kras+g12c+inhibitors+in+xenograft+and+genetically+engineered+mouse+models+of+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Cancer+Ther%22%5BJournal%5D)">Efficacy and imaging-enabled pharmacodynamic profiling of Kras g12c inhibitors in xenograft and genetically engineered mouse models of cancer.</a> Mol Cancer Ther. 22 (7), 891-900 (2023).</li>
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<li>Everitt, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+cellular+proliferation+during+chemo-radiotherapy%3A+A+pilot+study+of+serial+18f-flt+positron+emission+tomography%2Fcomputed+tomography+imaging+for+non-non-small-cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Radiat+Oncol+Biol+Phys%22%5BJournal%5D)">Imaging cellular proliferation during chemo-radiotherapy: A pilot study of serial 18f-flt positron emission tomography/computed tomography imaging for non-non-small-cell lung cancer.</a> Int J Radiat Oncol Biol Phys. 75 (4), 1098-1104 (2009).</li>
<li>Rashidian, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+the+response+to+CTLA-4+blockade+by+longitudinal+non-invasive+monitoring+of+cd8+t+cells%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Med%22%5BJournal%5D)">Predicting the response to CTLA-4 blockade by longitudinal non-invasive monitoring of cd8 t cells.</a> J Exp Med. 214 (8), 2243-2255 (2017).</li>
<li>Klose, A. D., Paragas, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+quantification+of+bioluminescence+images%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Automated quantification of bioluminescence images.</a> Nat Commun. 9 (1), 4262(2018).</li>
<li>Gu, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Performance+Evaluation+of+G8%2C+a+high-sensitivity+benchtop+preclinical+PET%2FCT+Tomograph%5BTitle%5D)+AND+%22J+Nucl+Med%22%5BJournal%5D)">Performance Evaluation of G8, a high-sensitivity benchtop preclinical PET/CT Tomograph.</a> J Nucl Med. 60 (1), 142-149 (2019).</li>
<li>Bongratz, F., Rickmann, A. -M., Wachinger, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Abdominal+organ+segmentation+via+deep+diffeomorphic+mesh+deformations%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Abdominal organ segmentation via deep diffeomorphic mesh deformations.</a> Sci Rep. 13 (1), 18270(2023).</li>
<li>Wang, H., Stout, D. B., Chatziioannou, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mouse+atlas+registration+with+non-tomographic+imaging+modalities-a+pilot+study+based+on+simulation%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Imaging+Biol%22%5BJournal%5D)">Mouse atlas registration with non-tomographic imaging modalities-a pilot study based on simulation.</a> Mol Imaging Biol. 14, 408-419 (2012).</li>
<li>Montgomery, M. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mouse+lung+automated+segmentation+tool+for+quantifying+lung+tumors+after+micro-computed+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Mouse lung automated segmentation tool for quantifying lung tumors after micro-computed tomography.</a> PLoS One. 16 (6), e0252950(2021).</li>
<li>Montgomery, M. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Applying+deep+learning+to+segmentation+of+murine+lung+tumors+in+preclinical+micro-computed+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Transl.+Oncol%22%5BJournal%5D)">Applying deep learning to segmentation of murine lung tumors in preclinical micro-computed tomography.</a> Transl. Oncol. 40, 101833(2024).</li>
<li>Van Sluis, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Manual+versus+artificial+intelligence-based+segmentation+as+a+pre-processing+step+in+whole-body+pet+dosimetry+calculations%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Imaging+Biol%22%5BJournal%5D)">Manual versus artificial intelligence-based segmentation as a pre-processing step in whole-body pet dosimetry calculations.</a> Mol Imaging Biol. 25 (2), 435-441 (2023).</li>
<li>Nazari, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+and+robust+organ+segmentation+for+3D-based+internal+dose+calculation%5BTitle%5D)+AND+%22EJNMMI+Res%22%5BJournal%5D)">Automated and robust organ segmentation for 3D-based internal dose calculation.</a> EJNMMI Res. 11, 1-13 (2021).</li>
<li>Goel, S., England, C. G., Chen, F., Cai, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Positron+emission+tomography+and+nanotechnology%3A+A+dynamic+duo+for+cancer+theranostics%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Drug+Deliv+Rev%22%5BJournal%5D)">Positron emission tomography and nanotechnology: A dynamic duo for cancer theranostics.</a> Adv Drug Deliv Rev. 113, 157-176 (2017).</li>
<li>Campbell, D. O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preclinical+evaluation+of+an+anti-nectin-4+immunopet+reagent+in+tumor-bearing+mice+and+biodistribution+studies+in+cynomolgus+monkeys%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Imaging+Biol%22%5BJournal%5D)">Preclinical evaluation of an anti-nectin-4 immunopet reagent in tumor-bearing mice and biodistribution studies in cynomolgus monkeys.</a> Mol Imaging Biol. 18, 768-775 (2016).</li>
<li>Bednarz, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Murine-specific+internal+dosimetry+for+preclinical+investigations+of+imaging+and+therapeutic+agents%5BTitle%5D)+AND+%22Health+Phys%22%5BJournal%5D)">Murine-specific internal dosimetry for preclinical investigations of imaging and therapeutic agents.</a> Health Phys. 114 (4), 450-459 (2018).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>[18F]FDG</td><td>PETNet Solutions, Culver City, CA</td><td>NA</td><td>Radiotraceur utilisé pour l’imagerie TEP</td></tr><tr><td>Aiguille 27 G&nbsp ;</td><td>Becton, Dickinson and Company, San Diego, Californie</td><td>305136</td><td>Utilisé pour l’injection cellulaire.</td></tr><tr><td>app.invivo.ax/login</td><td>Invivo Analytics, Seattle, WA</td><td>NA</td><td>Page Web du logiciel en tant que service</td></tr><tr><td>Moules animaux conformes au corps</td><td>Invivo Analytics, Seattle, WA</td><td>NA</td><td>BCAM avec une plage de poids de 18 à 26 g</td></tr><tr><td>Calibrateur de dose ; CRC-55tw</td><td>Capintec, Florham Park, NJ</td><td>CRC-55tw</td><td>Mesure des doses radioactives</td></tr><tr><td>G8 Scanner TEP/CT</td><td>Sofie Biosciences/Xodus Imaging, Torrence, CA</td><td></td><td>NA Scanner de paillasse avec quai de chargement</td></tr><tr><td>G8-Station d’accueil</td><td>Sofie Biosciences/Xodus Imaging, Torrence, CA</td><td>NA</td><td>Station d’accueil pour la mise en scène</td></tr><tr><td>Modèle de moule d’implantation</td><td>Invivo Analytics, Seattle, WA</td><td>NA</td><td>Modèle pour une implantation tumorale optimale</td></tr><tr><td>Pommade oculaire lubrifiante</td><td>BAUSCH & LOMB, Ontario, Canada</td><td>Soothe Nighttime</td><td>Lubrifiant pour les yeux pour souris</td></tr><tr><td>Navette G8 modifiée</td><td>Invivo Analytics, Seattle, WA</td><td>NA</td><td>Navette pour l’hébergement BCAM</td></tr><tr><td>Anesthésie de souris Boîte d’induction</td><td>Patterson Scientific, Waukesha, WI</td><td>78933388</td><td>Utilisé pour anesthésier une souris</td></tr><tr><td>PRE-Clip</td><td>Invivo Analytics, Seattle, WA</td><td>NA</td><td>Adaptateur BCAM pour connexion</td></tr> <tr><td>d’anesthésiePremiere Chauffe-lames</td><td>LabScientific, Danvers, MA</td><td>XH-2001</td><td>Réchauffeur de température réglable utilisé pour la dilatation de la veine de la queue et l’induction de l’anesthésie</td></tr><tr><td>Seringue (1 mL)</td><td>Becton, Dickinson and Company, San Diego, CA</td><td>309659</td><td>Utilisé pour l’injection cellulaire&nbsp ;</td></tr><tr><td>Plateforme d’injection de la veine caudale&nbsp ;</td><td>Braintree Scientific, Pembroke, MA</td><td>IL-300</td><td>Restrainer utilisé pour l’administration d’injections intraveineuses.</td></tr><tr><td>Vivoqaunt Software&nbsp ;</td><td>Invicro, Needham, MA</td><td>NA</td><td>Logiciel utilisé pour la segmentation manuelle</td></tr></tbody></table>

tomographie par émission de positons préclinique avec des moules animaux conformes au corps pour l’analyse automatisée d’images basée sur le cloud chez la souris

Preclinical Positron Emission Tomography with Body Conforming Animal Molds for Cloud-Based Automated Image Analysis in Mice

Une fois téléchargées, les données TEP peuvent être visualisées sur le site Web SaaS sous la forme d’un panel d’images coronales, sagittales et transversales superposées aux ROI des organes sélectionnés qui sont dictés par l’OPM (Figure 3A). Non seulement le logiciel peut charger des images individuelles, mais plusieurs souris d’un groupe ou d’une étude entière peuvent être visualisées à la fois comme une seule image réduite. Dans cette fenêtre d’analyse, il existe des options pour personnaliser les couleurs de ROI, l’intensité de la barre d’échelle et d’autres paramètres courants. Une fois les mesures analytiques idéales sélectionnées, le SaaS génère un graphique à barres de biodistribution téléchargeable des organes sélectionnés (Figure 3B).
Pour évaluer les performances de la plate-forme SaaS basée sur OPM, les résultats de l’analyse automatisée ont été comparés à ceux obtenus par un analyste d’imagerie expérimenté comme référence. Une régression linéaire d’ajustement a été effectuée sur les valeurs d’absorption de [18F]FDG du cerveau, du cœur, des reins (à droite) et de la rate. Il convient de noter que la plate-forme propose une liste complète d’organes parmi lesquels les utilisateurs peuvent choisir, notamment le squelette, le cerveau, la vessie, le cœur, les reins (droit et gauche), le foie, la rate, les poumons et les muscles quadriceps (droit et gauche). Les quatre organes ci-dessus ont été sélectionnés dans cette étude à des fins d’illustration seulement. De plus, en raison de la taille, de la forme et de la profondeur/emplacement variables des tumeurs implantées, la tumeur n’est pas incluse en tant qu’organe dans l’OPM, et donc exclue de cette analyse comparative. Comme le montre la figure 4, l’analyse automatisée et l’analyse manuelle ont donné des résultats globalement cohérents, le cerveau montrant la corrélation la plus élevée (r2 = 0,8466). Cela est attendu en raison de la grande taille de l’organe et de la position très constante du cerveau dans le crâne. Le rein droit et le cœur ont également montré des valeurs raisonnables de r2 de 0,6874 et 0,4849, respectivement. En revanche, l’analyse de corrélation pour la rate a généré une valeur r2 de 0,3922, ce qui est la plus basse parmi les organes testés. Ce n’est pas surprenant car la rate est imbriquée dans le pancréas et les tissus adipeux qui n’ont pas de morphologie définie et supposent la même densité de tissus mous sur la TDM. La rate est donc difficile à segmenter manuellement, et l’OPM peut présenter un moyen plus précis de délimiter cet organe (c’est-à-dire surpasser l’étalon-or). La pente et l’ordonnée à l’origine de ces analyses de corrélation sont également illustrées à la figure 4. Conformément aux valeurs de r2 , le cerveau avait une pente la plus proche de 1 (c’est-à-dire une corrélation parfaite entre l’OPM et les résultats manuels) et la plus petite ordonnée à l’origine (c’est-à-dire un biais systémique minimal), tandis que les autres organes présentaient un écart plus important et variable par rapport à une corrélation parfaite.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67370/67370fig01.jpg"> 
Figure 1 : Implantation tumorale guidée par un BCAM et un modèle. (A) Le pré-clip (1) est fixé à la pièce inférieure d’un moule BCAM (2) avec une ligne d’anesthésie connectée (3). Cela sert de base d’implantation tumorale. (B) Une souris dont le site d’implantation cible est rasé (dans ce cas, l’épaule droite) est placée sur la base sous anesthésie avant l’injection de cellule. (C) Modèle d’implantation tumorale (4) avec des découpes prédéfinies pour guider la mise en place de l’inoculation des cellules tumorales. (D) Réalisation d’une marque de référence temporaire avant l’injection de la cellule avec le moule de gabarit placé sur le côté dorsal de la souris. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67370/67370fig01large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67370/67370fig02.jpg"> 
Figure 2 : Positionnement d’une souris dans un BCAM. (A) Vue de dessus - Placez une souris bien ajustée dans un BCAM de taille appropriée (5). (B) Vue latérale - Du ruban adhésif est utilisé pour fixer les pattes arrière aux plates-formes (6). La queue est fixée à l’aide d’un ruban adhésif à la plate-forme de queue (7) directement sous la souris. (C) La souris, dans le BCAM, est insérée dans la navette d’imagerie (8). (D) La souris, le BCAM et la navette sont reliés à une station d’accueil pour l’anesthésie (9). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67370/67370fig02large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67370/67370fig03.jpg"> 
Figure 3 : Images représentatives et sorties de données telles qu’elles sont visualisées et analysées par l’outil SaaS, respectivement. (A) Images représentatives telles qu’elles sont visualisées sur le site Web SaaS. Vues coronales, sagittales et transversales de l’image TEP/TDM superposées aux ROI des organes sélectionnés à partir de la carte de probabilité des organes (OPM). Rose : cerveau ; rouge : cœur ; bleu foncé : poumon ; saumon : foie ; orange : rein (à droite). La tumeur n’est pas définie par l’OPM. (B) Un graphique représentatif téléchargeable généré à partir de l’analyse automatisée. Une liste des organes sélectionnés peut être consultée dans le panneau supérieur gauche. Les données sont présentées en % ID/ml. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67370/67370fig03large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67370/67370fig04.jpg"> 
Figure 4 : Analyse de régression linéaire comparant les valeurs d’absorption de F]FDG dérivées de l’organe [18] par l’analyse manuelle et le flux de travail d’automatisation basé sur l’OPM. Dix tomographies TEP/TDM de souris femelles C57BL/6 ont été utilisées. Les valeurs r2, les lignes de confiance à 95 %, la pente et les points à l’origine sont affichés sur le graphique pour chaque organe indiqué. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67370/67370fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>

Tomographie par émission de positons préclinique avec des moules animaux conformes au corps pour l’analyse automatisée d’images basée sur le cloud chez la souris

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