顔面性腰痛患者における動的骨回転率の評価に関する定量的[18F]-Naf-PET-MRI分析

サマリー

動的な骨のターンオーバーを反映するイメージング技術は、幅広い骨病理の特徴付けに役立つ可能性がある。我々は、目的の原型的領域として腰椎ファセット関節を用いて、顔面性腰痛を有する患者における動的[18 F]-NaF-PET-MRIデータを実行および分析するための詳細な方法論を提示する。

要約

動的な骨のターンオーバーを反映するイメージング技術は、幅広い骨病理の特徴付けに役立つ可能性がある。骨は、新しい骨マトリックスを産生する破骨芽球子と、ミネラル化された骨を排除する機能を持つ破骨球菌の競合する活性を伴う連続的なリモデリングを受けている動的組織である。^[18F]-NaFは骨代謝の視覚化を可能にする陽電子放射断層撮影(PET)放射放射レーサーである。^[18F]-NaFは骨芽細胞によって骨マトリックス中のヒドロキシアパタイトに化学的に吸収され、従って従来のイメージング技術にオカルトである骨芽細胞活性を非侵襲的に検出することができる。^動的[18F]-NaF-PETデータの運動モデリングは、骨代謝の詳細な定量測定を提供します。従来の半定量PETデータは、標準化された取り込み値(SUV)を放射レーサー活動の尺度として利用し、時間のトレーサー取り込みのスナップショットによる静的手法と呼ばれています。 ただし、キネティック モデリングでは、トレーサー レベルが継続的に取得され、トレーサーの取り込み時間分解能が得られる動的な画像データが利用されます。動的データの運動モデリングから、血流および代謝速度などの定量的な値(すなわち、トレーサーダイナミクスの潜在的に有益なメトリック)を抽出することができ、画像データ内の測定された活動に関してすべてである。デュアルモダリティPET-MRIと組み合わせると、領域特異的運動データはMRIによって与えられる解剖学的に登録された高分解能構造および病理学的情報と相関させることができる。この方法論的な原稿の目的は、動的^な[18F]-NaF-PET-MRIデータを実行および分析するための詳細な技術を概説することです。腰椎ファセット関節は、変性関節炎疾患の一般的な部位であり、軸下腰痛の一般的な原因である。 最近の研究^は[18F]-NaF-PETが痛みを伴う顔面疾患の有用なバイオマーカーとして役立つことを示唆している。 したがって、ヒト腰部ファセット関節は、この原稿における動的[18F]-NaF-PET-MRI分析のための目的の原型的領域として使用される。

概要

骨病理学の標準的な臨床イメージング技術は、主に構造変化を特徴付けるに限定され、これは非特異的でありうる。例えば、正常な老化に関連する無症候性形態異常は、重度の疼痛および障害を引き起こす変性変化と区別できない場合がある1。骨は、新しい骨マトリックスを産生する破骨芽球子と骨形成術の競合する活性を伴う連続的なリモデリングを受けている動的組織であり、その機能は、ミネラル化された骨2を排除することである。^[18F]-NaFは、骨組織代謝の可視化を可能にする陽電子放射断層撮影(PET)放射トレーサーです。^[18F]-NaFは骨芽細胞によって骨マトリックス中のヒドロキシアパタイトに化学的に吸収され、従って骨芽細胞活性を非侵襲的に検出することができ、それによって従来のイメージング技術にオカルトである代謝過程を検出することができる。その結果、[18 F]-NaFは、新生物、炎症性、骨および関節の変性疾患を含む骨疾患の増加数における骨病理学の特徴付けに用いられてきた3,4,5.

PETデータは、最も一般的に半定量的な方法で分析され、標準化された取り込み値(SUV)を使用した日常的な臨床実践で容易に行うことができます。メトリックとして、SUVは、身体^の残りの部分に対する組織の取り込み6を表すので、臨床医に有用である。その後のスキャンからの値は、治療または疾患の進行の結果としての取り込みの変化を観察するために使用され得る。SUVの数値性は、患者間および同じ患者の連続したスキャン間の比較にも役立ちます。SUVの計算に使用されるアルゴリズム、式 1は、トレーサーが全身に均等に分布し、リーンボディの質量が正確に全身の体積を表すと仮定します。そのため、SUVは半定量的な測定値です。特定の対象地域(ROI)、SUVマックス(ROI内の最大SUV値)、およびSUV_平均(ROI内のすべてのサンプリングされたSUVの平均)は、臨床実践6で一般的に使用されるSUVメトリックです。

動的PETデータの運動モデリングは、より詳細な定量分析のためにも実行できます。SUV データの取得は静的ですが、キネティック モデリングでは、トレーサー レベルが連続的に取得され、時間ディメンションが提供される動的な画像データが利用されます。 動的データのより複雑な運動モデリングから、画像データ内の測定されたアクティビティに関して、トレーサーダイナミクスの定量値と有益なメトリックを抽出できます。動的運動モデリングに使用されるサンプル 2 組織コンパートメント モデルを図 1⁷に示します。 C_pは血漿中のトレーサーの濃度であり、CeおよびCtは、それぞれ標的骨マトリックスにおける非結合間質空間および結合トレーサーにおける濃度を表す。 K_{1,k 2,}k₃, k₄は、トレーサーの洗浄/バインドおよびバインディングの運動モデルを記述する 4 つのレート パラメータです。K₁は、動脈プラズマから間質空間 (C t) に取り込まれたトレーサーを記述し、k₂は間質空間からプラズマに戻って拡散するトレーサーの割合を表し、k₃はから移動するトレーサーを記述します。間質(C_e)空間から骨(C t)、およびk₄は、骨(Ct)から間質空間(C e)に戻るトレーサーを表す。

図 1.動的運動モデリングのためのサンプル2ティッシュコンパートメントモデル。_Cpは、血漿コンパートメントにおけるトレーサー濃度、組織内のCe自由および非特異的結合トレーサー濃度、および組織内のC_t特異的結合トレーサー濃度である。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Patlakキネティックモデルは、血液プールから骨マトリックスへの放射レーサー流入率(mL/ccm/min、立方センチメートル=ccm)の尺度としてK_{i_Patlak}を生成します。血液プールから骨マトリックスへのトレーサー流入率は、K_{i_Patlak}と K_{i_NonLinear}の方程式 2と式 3をそれぞれ使用して計算できます。K_{i_Patlak}と K_{i_Non線形}は、[18 F]-NaF が動脈血中プールを離れ、2 つのモデルを使用してサブサイト ボーン マトリックスに不可逆的に結合する速度です。Patlak モデルと非線形運動モデルの違いは、動的データの利用です。Patlak モデルでは、平衡を満たしてから、確立された線形勾配からの流入率を計算する必要があります。Patlak キネティックモデルは、プラズマプール、C_p、非結合プール、C_uの平衡化に24分の時間を使用して、K i_Patlak流入率を生成します。 24分の時間は、サンプル内のプラズマプールとの平衡に達するために見つかったすべてのサブサイトの時間に応じて変化することができます。より計算的に厳密な非線形モデルでは、時間データ全体をカーブに適合させるために使用します。

この方法論的な原稿の目的は、動的を実行するための詳細な技術を概説することです^[18F]-NaF-PET-MRI. 腰椎ファセット関節は、変性関節炎疾患の一般的な部位であり、軸下腰痛の一般的な原因^である8. 最近の研究は[18 F]-NaF-PET-MRIが痛みを伴う顔面原性疾患9の有用なバイオマーカーとして役立つことを示唆している。 顔面性腰痛を持つ単一の患者からのヒト腰椎ファセット関節は、^動的[18F]-NaF-PET-MRI分析のための原型ROIとして分析されます。

プロトコル

この将来の実現可能性調査は、ヒト研究IRBの承認を取得し、HIPAA規制を遵守した後、患者を募集しました.

1. ファントム

1. ^[18F]-NaFの185 MBqの直径(5-38 mm)の中空シリンダーを持つインサートで中空円筒ファントムを埋めます。
2. CT またはこのファントムに対して以前に生成されたテンプレートを使用して、ファントムの減衰マップを生成します。
3. ファントムをPET/MRの中心に置き、画像コンソールを使用して結果の画像を記録する5-10分間PETデータを取得します。
4. 人間の被写体のイメージングに使用されるのと同じ再構成アルゴリズムと一致するアルゴリズムを使用して、CTベースの減衰マップを使用してイメージングコンソールを使用して再構築します。
5. フリーウェアAMIDEを使用して、すべてのサイズの同じサイズの各シリンダー(左右)の平均活動を計算します。
6. 平均アクティビティとシリンダサイズを集計します。
7. 各シリンダの平均アクティビティを参照円柱平均アクティビティで割って、部分体積誤差(PVE)を計算します。
8. 円柱のサイズで PVE をプロットします。
9. 患者データでPVEを補正する場合は、2本の円筒サイズ間の線形方程式を使用します。

2. 患者の準備

1. 患者を募集する前に、必要なヒト研究IRBの承認を取得し、HIPPA規制を遵守します。
2. 関心の研究のための適切な包含および除外基準を確立する。
   1. 包含基準は以下の通り:成人、少なくとも18歳、インフォームドコンセントの能力を有する。軸非ラジキュラー腰痛の報告された歴史;脊椎介入放射線科医によって推薦される。
   2. 除外基準は次の通り:脊椎の骨折または腫瘍の歴史;妊娠中または授乳中の女性;MRIまたはトレーサーまたはコントラストの投与を有することへの禁忌;以前の腰椎の外科手術または器械使用。
3. 人間研究委員会の承認を得て、患者の書面によるインフォームドコンセントを収集します。
4. 関心のある研究に関連する臨床検査および/または患者調査データを取得します。
5. ガウンに被験者の変更を持っている、IVアクセスを確立し、患者が女性であり、出産年齢の場合は妊娠検査を管理し、コントラストの安全な使用のためにクレアチニン/GFRをチェックし、[18 F]-NaF用量を取得する。試験の期間を通してまだ残ることの重要性について患者を指導する。
6. PET/MRIで患者の上に患者の上に位置を置きます。

3. イメージングプロトコル

1. 同時PETおよびMR画像集録には、3.0 T PET/MRIスキャナを使用します。
2. MRイメージングのための後アレイ中央分子イメージングアレイコイルを使用してください。
3. MRとPETの両方のイメージングモダリティのFOVが、T12からS3までの下部脊椎領域をカバーするために中央に配置されていることを確認します。
4. 腰椎プロトコルの臨床MRI配列には、矢状T1(繰り返し時間/エコー時間(TR/TE)=510/8.6 ms、平面分解能=0.75mm、スループレーン分解能=4mm)、矢状T2脂肪飽和(Tr/TE= 4208/86.2 ms)が含まれます。解像度 = 0.75mm、スループレーン解像度 = 4mm) 脂肪飽和の有無にかかわらず軸T2高速リラクゼーション高速スピンエコー(FRFSE)、脂肪飽和度あり(TR/TE = 750/9.2 ms、平面分解能=0.7mm、スループレーン解像度=4mm)、軸T1高速スピンエコー(FSE)プレガドルンTE = 575/8.9 ms、面内分解能 = 0.65mm、スループレーン解像度 = 4mm)、軸 T1 FSE ポスト ガドリニウム (TR/TE = 562/8.6 ms、面内分解能 = 0.65 mm、スループレーン解像度 = 4mm)。
5. それを必要とするMRI配列を取得する前に、患者の前立腺フォッサIVに対照するガドブトロール(1M Gadavist)の0.1 mm/kgを直接注入する。
6. 動的PETスキャンの前^に[18F]-NaFの放射性線量を[18 F]-NaFの2.96 MBq/kgの濃度で患者に注入する。
7. 下部脊椎を中心とする3つの別々の時間相(T12~S3)を使用して、60分のダイナミックPETスキャンを実行します。
8. それぞれ 10 秒の 12 フレームで動的スキャンの最初のフェーズを取得します。
9. それぞれ30秒の4フレームの第2段階を取得します。
10. それぞれ4分の14フレームの最後のフェーズを取得します。
11. 標準的な 2 点 Dixon 法を使用して、腰椎領域の MR 減衰補正 (MRAC) を計算します。Dixon法は、脂肪と水のMR信号を空気、軟部組織、肺および脂肪(骨ではないが)にセグメント化する。
12. PETデータが軸T2脂肪飽和FRFSE画像に共登録されていることを確認します。
13. 60 cm の視野 (FOV)、3 mm ポスト フィルター、標準 Z 軸フィルター、256 x 256 マトリックス、28 個のサブセット、および VPFX (飛行時間 - 注文されたサブセットの最大値、TOF-OSEM) を 4 回の反復でコンソール上の PET データを再構築します。.
14. 崩壊、減衰、散乱、およびデッドタイムを修正するための後処理が含まれているように再構築します。

4. 画像解析

1. 盲目の放射線科医は臨床MRI配列を解釈した。
2. Czervionkeおよびフェン^トン10で前述したように、脂肪抑制T2重み付けおよび脂肪抑制T1加重ポストコントラスト配列を評価するファセット性膜炎を評価する。
   1. 以下のファセットグレーディングを使用する:MRIグレード0=ファセット関節の異常なし、1=関節カプセルに限定された異常増強またはT2過強度、2=異常な超高強度、50%を含む外的増強またはT2過剰強度、および神経フォラメン、リゲメンタムフラバム、ペディクル、横プロセス、または椎体への浮腫の延長を伴うグレード3。refで説明したように:チェルヴィオンケLF、フェントンDS。腰椎における炎症性顔面関節症(ファセット血管炎)の検出における脂肪飽和MRイメージング。^10歳

5. データ分析

1. PETおよびMRI画像を専用ワークステーションに転送し、ソフトウェアPMODなどの動的PETデータを解析します。L1-L2 から L5-S1 までの腰椎のファセット ジョイントを解析します。
2. ^[18F]-NaF取り込み測定値のために評価される領域を見つける:各レベルの両側ファセットジョイント。解剖学T2 MRイメージを使用して関心のあるボリューム(VOI)を選択し、PET画像に転送します。
3. 矢状面と軸面 T2 MR 画像で視覚的に三角測量し、近似中心のスライス番号を記録することにより、各腰椎ファセット ジョイントの中心点を識別します。
4. [表示] タブで患者データを開いた後、サイドバーから VOI ボタンをクリックし、SPHERE (オブジェクト)を選択します。
5. ポップアップ表示される定義済みウィンドウ内で、半径として 7.5 mm と入力し、[新しい VOI を作成]をクリックします。
6. ファセットを左クリックして、各ファセット ジョイントの中央に球状 VOI(直径 7.5 mm)を配置します。フェーセットを視覚的に中央に配置するまで、左クリックしてドラッグして球を調整します。
7. [新しい VOIを作成] をクリックし、手順 5.5 を実行して、関心のあるすべてのファセットに必要に応じて繰り返します。
8. 中央骨髄腔の右腸口に球状VOI(直径5mm)を配置します(皮質関与を除外する)。[新しい VOI を作成]をクリックし、右腸内線の骨髄を左クリックします。
9. 位置VOIのエッジが完全に骨髄内にあるように位置。
10. VOI が図2の脊椎体ファセット ジョイント (FJ) VOI を示す画像と同様に配置されていることを確認します。

6. SUV計算と動態データ

1. 動脈入力関数を計算するには、腹部大動脈の2つの軸スライスを覆う円筒状のVOIを配置する。直径が大通りの直径と等しいことを確認します。
2. 軸画像を右クリックし、データ検査を選択します。
3. 腹部大動脈の分岐に近い直径を測定します。
4. 大動脈壁の右側を左クリックし、大動脈壁の左側にカーソルを移動します。
5. [データ インスペクタ]ウィンドウで、大動脈壁の直径の距離を記録します。これは、部分体積補正(PVC)係数の計算に使用されます。
6. サイドバーからVOIボタンを左クリックし、[CIRCLE(ROI)]を選択します。
7. ステップ 6.5 で以前に測定した直径の半分の指定された半径を持つ円 ROI を作成します。
8. [新しい VOI を作成]をクリックし、大動脈の中央を左クリックし、必要に応じて位置を変更して、円が大動脈壁の位置に近似していることを確認します。
9. 軸面で 1 つのスライスを降りて手順 6.7~6.9 を繰り返し、2 つの円形 ROI から円柱を作成します。

7. PET部分容積補正

注: PVE により、トレーサーアクティビティはターゲットのサイズに関連して過小評価されます。したがって、PVE を修正するための手順が実行されます。

1. シリンダー直径のサイズと回収されたアクティビティと真のアクティビティの比率をプロットして、PET/CT ファントムを使用して以前に導出された回復係数を使用します。
2. 回復係数を降下大動脈上の画像ベースの測定に適用し、部分体積補正された動脈入力を作成します。
3. 運動モデリングおよびトレーサー運動学の正確な定量化に使用するために、この部分体積補正動脈入力をPMODに置き換えます。

8. SUV計算と動態データ

注: 標準取り込み値 (SUV) の計算に使用されるアルゴリズムは、トレーサーが全身に均等に分布し、リーンボディの質量が全身の体積を正確に表すと仮定します。したがって、SUVは半定量測定と呼ばれます。
式 1: 標準取り込み値

1. 60 分の時点を使用して、SUV_の最大値と SUV_平均値を計算します。
   注: 運動モデリングに使用される 2 つの組織コンパートメント モデルを図 1 に示します。C_pは血漿中のトレーサーの濃度であり、CeおよびCtは、それぞれ標的骨マトリックスにおける非結合間質空間および結合トレーサーにおける濃度を表す。 K_1, k₂, k₃, k₄は、トレーサーの洗浄/バインドおよびバインディングの運動モデルを記述する 4 つのパラメータです。
2. 運動解析中に Patlak 線形モデルと非線形回帰モデルに不可逆的な 2 つの組織コンパートメントを使用する
   注:^[18F]-NaF¹¹の領域固有の流入率定数 (分^-1)を計算するために、2 組織の不可逆的なコンパートメント モデルが使用されます。
3. Patlak キネティックモデルを使用する場合、平衡までの時間が24分に設定されていることを確認します。
4. 非線形回帰モデルを使用して K_{i_非線形}流入率を生成する場合の入力 k₄ = 0。
5. K_{i_Patlak}と K_{i_Non線形}の方程式 2と方程式 3を使用して、血液プールからボーン マトリックスへのトレーサーの流入率をそれぞれ計算します。K_{i_Patlak}と K_{i_Non線形}は、[18 F]-NaF が動脈血中プールを離れ、2 つのモデルを使用してサブサイト ボーン マトリックスに不可逆的に結合する速度です。
   1. 式 2: パトラクグラフィカルキネティックモデル
      + インターセプト
   2. 式 3: 非線形回帰運動モデル
      

9. 統計分析

1. 線形回帰分析を使用して、[18F]-NaF K_{i_Patlak}の流入率が、SUV 平均、SUV 最大、K_{i_NonLinear、}および研究に固有の臨床スコアリング グレードに相関しているかどうかを評価します。
2. 前の相関における統計的有意性を検定するには、両尾t検定とピアソン相関を使用します。

結果

^18歳NaF-PETの取り込み値は軸腰痛の単一の代表的な患者の合計10のROIのためのL1-L2からL5-S1脊椎レベルの両側のファセットの接合箇所で測定される。代表^[18F]-NaF-PET、軸T2脂肪抑制、および軸T1ポストコントラスト脂肪抑制MR画像をL3-L4ファセット関節のレベルを通して図2に示す。 代表的な患者の10のサンプリングされたファセット関節のそれぞれについて、K_{i_Patlak、SUV}平均、SUV_{マックス、}およびMRIファセット関節グレードを表1にまとめます。K_{i_Patlak}の流入率は、図3のSUV_平均とMRIベースのファセット関節症グレードを再びプロットする。 この代表的なケースでは、変性ファセット関節症の最高MRIグレード(左側L3-L4)を有するファセットジョイントは、最も高いK_{i_Patlak...}

ディスカッション

この方法論的な原稿では、広範囲の骨病理を評価するための^動的[18F]-NaF-PET-MRIの潜在的な有用性に関する背景を提供し、動的[18F]-NaF-PET-MRI画像の技術を概説した。対象の原型的な領域としてヒト腰椎ファセット関節を用いて取得および分析する。デュアルモダリティPET-MRIにより、MRデータ取得のみに必要とされるのと同様の期間で動的PETデータを取得できるため、スキャン時間の重複を最大化できます。MRIは、幅広い骨病理を容易に同定できる脊椎の高解像度構造イメージングを提供する一方で、ハイブリッドPET-MRIを用いた定量的動的PETの添加は、活性骨ターンオーバーの機能的バイオマーカーとして利益を追加する可能性がある。デュアルモダリティPET-MRIの手法について説明しますが、PETのみまたは組み合わせたPET-CTデータセットに簡単に適応できます。

SUV値は、放射トレーサーが全身に均等に分布し、無駄のないボディ質量係数から測定値を基にすることを前提としています。一方、K_{i_Patlak}のような...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
ガドリニウム造影剤(Gadovist)	バイエル	na	1.0mmol/mlのIV注射用溶液。
[18F]-NaF 放射性トレーサー		na 2.96 MBq/kg
GE Signa PET-MRI スキャナー	ゼネラル エレク		na 3.0Tesla 60cm ボア PET-MRI スキャナー
PMOD キネティック モデリング ソフトウェア	PMOD Technologies, LLC	na	バージョン 3.8