폐결핵 접촉자 내 18개의 F-FDG PET-CT의 반자동 정량화와 전망 결과와의 연관성

Jee Whang Kim; Anver Kamil; Joanne Lee; Ismail Novsarka; Pranabashis Haldar

doi:10.3791/69175

방법 논문

폐결핵 접촉자 ^{내 18}개의 F-FDG PET-CT의 반자동 정량화와 전망 결과와의 연관성

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DOI:

10.3791/69175

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2026년 7월 31일

Jee Whang Kim^*¹^,² , Anver Kamil^*³ , Joanne Lee² , Ismail Novsarka² , Pranabashis Haldar¹^,²

¹Department of Respiratory Sciences, University of Leicester, ²Department of Respiratory Medicine, University Hospitals of Leicester NHS Trust, ³Department of Nuclear Medicine, University Hospitals of Leicester NHS Trust

^* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

여기서는 반자동화된 오픈소스 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 결핵 감염 연구에서 양전자 방출 단층촬영-컴퓨터 단층촬영(PET-CT) 영상 프로토콜, 해석 및 분석을 표준화하는 프로토콜을 제시합니다. 이 접근법은 운영자 간 변동성을 최소화하고 연구 코호트 간 재현성을 향상시킵니다.

초록

양전자 방출 단층촬영-컴퓨터 단층촬영(PET-CT)은 결핵(TB) 감염의 이질성을 특성화하는 연구 도구로서 잠재력을 보여주고 있습니다. 이 기술의 전향적 활용을 위해서는 PET-CT 영상의 영상 프로토콜, 해석 및 분석의 표준화가 필요하며, 이를 통해 개별 코호트 간 일반화와 데이터 동화를 개선해야 합니다. 우리는 오픈소스 소프트웨어를 이용한 반자동화 접근법을 평가하여 영상 해석의 운영자 간 변동성을 최소화하고, 기준 장기 정규화를 활용해 생리학적 수용의 변동성을 낮추는 방법을 검토하였습니다.

우리는 전향적 관찰 연구에 등록된 11명의 인터페론-감마 방출 분석법(IGRA) 양성 결핵 접촉자들의 흉부 내 림프절(ITLN)에서 ¹⁸건의 F-플루오로디옥시글루코스(FDG) 흡수를 정량화했으며, 이 중 8명은 연속 PET-CT 스캔과 접촉했습니다. 영상은 생의학 및 임상 연구를 위해 설계된 오픈소스 의료 영상 플랫폼인 3D 슬라이서를 사용하여 분석되었으며, 이 플랫폼은 반자동 세분화와 자동 간 정량화를 제공합니다. 추출된 데이터에는 ITLN 최대 표준화 흡수 값(SUVmax), 평균 표준화 흡수 값(SUVmean), 대사량(MV), 총 병변 당화(TLG), 간 SUV평균이 포함되었습니다. 우리는 간 흡수(생리학적 기준으로서)를 표준화하는 것과 없는 임상 소프트웨어의 성능을 비교하고, 운영자의 변동성을 평가하였다. 그 후 여러 정량적 PET 지표와 폐결핵 접촉자 전향적 결과 간의 연관성을 평가하였습니다.

오픈소스 영상 평가 플랫폼과 임상 영상 평가 플랫폼 간에 강한 일치가 보고되었습니다. 반자동 PET 정량화가 운영자 간 변동성을 낮출 수 있으며, 기준 기관으로 표준화하면 영상 분석의 민감도가 높아진다는 것을 발견했습니다. 구체적으로, 초기 감염에서 연속 PET-CT에서의 대사 활동 증가가 FDG 흡수 해부에서 검출 가능한 결핵균 (Mtb)과 연관되어 있으며, 이는 감염의 진행성 표현형과 일치한다는 예비 결과를 보고합니다.

서론

결핵(TB)은 결핵균 (MTBC) 박테리아에 의해 발생하는 감염병으로, 결핵 균 (Mtb)이 가장 흔한 병원체입니다. 결핵 질환은 2024년에 약 1,070만 명이 영향을 미치는 등 전 세계 보건에 여전히 큰 부담을 주고 있습니다^. 같은 해, 전 세계적으로 약 123만 명의 사망자를 냈으며, 이 중 15만 명은^HIV-1 감염자 사망에 해당했습니다.

결핵 감염은 감염된 사람으로부터 MTBC가 포함된 비말을 흡입하여 감염됩니다. 감염자 중 소수는 원발성 진행성 결핵으로 알려진 활동성 결핵으로 발병합니다. 그러나 대부분의 경우, 감염은 적응 면역 체계에 의해 성공적으로 조절되며, 이를 결핵 감염 또는 잠복성 결핵 감염(LTBI)이라고 합니다². 결핵 감염은 다양한 감염 상태를 포함하며, 진행 위험이 다양합니다. 결핵 감염이 활동성 질환으로 진행되는 것을 방지하는 것은 결핵 근절을 위한 종말 결핵 전략 목표를 달성하는 데 매우 중요합니다 ^3,4. 그러나 결핵 감염의 경로를 결정하는 면역학적 기전은 아직 잘 이해되지 않았습니다.

양전자 방출 단층촬영-컴퓨터 단층촬영(PET-CT)은 결핵 감염 상태의 기저 이질성을 밝히는 유망한 연구 도구로 부상했으며, 결핵 임상시험에서 치료 반응을 평가하고 질병 재발 위험을 층화하는 바이오마커로 점점 더 고려되고 있습니다 5,6,7,8 . 우리는 이전에 PET-CT 기반 전임상 감염의 표현형을 기술했으며, 대사 및 구조적 특성화를 도입하면 임상적으로 중요한 층화를 제공할 수 있다고 제안^{했습니다.} 그러나 결핵 감염 연구에서 PET-CT 영상 분석에는 상당한 이질성이 있어 비교 범위가 제한^됩니다. 특히, 연속 영상에서 관찰되는 대사 활동 변화는 결핵 감염 무증상 환자에서 더 작을 가능성이 높아, 전 세계 대사 부담을 정확히 평가할 수 있는 접근법이 필요합니다.

기준 기관을 이용한 정규화는 간격 스캔에서 ¹⁸F-플루오로디옥시포도당(FDG) 흡수의 변동성을 줄일 수 있습니다¹¹. 그러나 기준 기관에서 FDG 흡수를 수동으로 측정하는 것도 임계값¹²에 변동성을 초래할 수 있습니다. 참조 기관의 관심 부피(VOI)를 자동으로 측정하는 기법이 제안되어 운영자 간 변동성을 최소화하려 한다¹³. 또한, 표적 병변의 반자동 분할^{은 측정 변동}성을 더욱 줄이고, 분할에 소요되는 시간을 크게 단축하며, 효율성을 향상시킬 수 있습니다^.

인간 결핵 연구에서 PET 유래 대사 활동은 종종 최대 표준화 흡수 값(SUVmax)을 사용하여 평가됩니다. SUVmax는 질병 활동성과 치료 반응을 널리 측정하는 지표이지만, 이미지 노이즈¹⁶으로 인해 대사 활동을 과대평가할 수 있으며, 2차원 관심 영역(ROI)은 값이 가장 높은 픽셀을 포착하지 못할 수^{있습니다.} 이와 관련하여 대사량(MV)과 총 병변 당조직(TLG)과 같은 부피 지표가 활동성 결핵에서 치료 결과의 예후 지표로 보고^{되었으며, 조} 기 치료 반응 감지에 있어 SUVmax보다 더 민감하다¹⁹. 구체적으로, TLG는 평균 표준화 흡수 값(SUVmean)과 대사량을 모두 고려하여 정의된 관심 부피(VOI) 내 대사 활동의 복합 측정 지표를 제공합니다.

본 연구에서는 반자동 병변 분할과 자동 간 정량화를 제공하는 오픈 소스 연구 영상 플랫폼²⁰을 활용하는 방법론을 제시합니다. 우리는 이 접근법을 전향적^{관찰 연구에 등록}된 무증상 인터페론-감마 방출 분석(IGRA) 양성 폐결핵 접촉자들의 연속 PET-CT 스캔 분석에 적용합니다. 연구 설계는 이전에²¹년에 설명된 바 있습니다. 간단히 말해, 영국 레스터에서 박테리아학적으로 확진된 폐결핵 환자의 HIV 감염이 없는 성인(≥16세) 가구 접촉자들이 인덱스 진단 직후 모집되었습니다. 참가자들은 증상 설문지, 흉부 방사선 촬영(CXR), IGRA 검사를 완료했습니다. IGRA 양성 참가자들은 기저 시 PET-CT 스캔을 받았습니다. PET-CT 양성 소견을 가진 환자들은 활동성 결핵 여부를 조사하였습니다. 활동성 결핵이 확인되지 않을 경우, 3개월 후 감염 경로를 특성화하기 위해 재검사를 실시했습니다. 참가자들은 12개월 동안 임상 검토와 증상 설문지를 3개월마다 전향적으로 추적 관찰했으며, 이후 추가로 12개월간 수동 추적 관찰을 받았습니다. 이 연구 플랫폼의 성능을 임상 소프트웨어와 비교하고, 운영자 간 변동성을 평가하며, PET 매개변수와 전망 결과 간의 연관성을 탐구합니다.

프로토콜

이 연구는 영국 노팅엄 1 이스트 미들랜즈 - 노팅엄 연구 윤리 위원회(REC)의 승인을 받았습니다(REC 15/EM/0109).

1. PET-CT 시술

참고: PET-CT 절차는 지역 병원 표준 운영 절차에 따라 수행되었으며, 이온화 방사선 규정 2017(IRR17)²² 및 방사성 물질 관리 자문위원회(ARSAC) 권고안²³을 준수하였습니다.

환자 신원 확인: 의뢰 및 영상 요청과 3점 신분증 확인(성명, 생년월일, 주소)을 통해 환자의 신원을 확인합니다.
환자 안전 설문지: 환자 안전 선별 설문지를 검토하고 작성하여 모든 관련 병력, 알레르기, 임신 상태, 금기사항이 모두 반영되도록 하세요.
임상 병력 확인: 환자의 임상 병력을 확인하고 문서화하여 의뢰 및 영상 요구 사항에 부합하도록 합니다.
시술 설명: PET 스캔의 목적, 방사성 추적자 주입, 관련 방사선 위험 및 안전 수칙을 명확히 설명하세요
사전 동의: 환자가 절차와 위험을 이해한 후 서면 동의서를 받으세요.
정맥 캐논레이션: 22에서 24-G 정맥 주사(IV) 카테터를 무균 기법을 사용해 주위부 전미공의 정중정맥, 두정맥 또는 기저정맥에 삽입합니다.
정맥 개폐 확인: 정맥 개폐를 확인하기 위해 멸균 생리식염수 10mL로 카테터를 세척하세요. 확실하지 않으면 동료와 상담해 확인을 받으세요.
프로토콜에 따른 선량 철수: 방사선 추적자의 계산 활성도를 산출합니다: 3.5 MBq/kg ± 10%, 400 MBq를 초과하지 마십시오.
방사선 추적자 채취: 필요한 부피에 따라 1 mL, 3 mL 또는 5 mL 플라스틱 주사기를 적절한 주사기 보호막과 함께 방사선 추적자 용량을 채취합니다.
주사 전 활성 기록: 주사기의 방사능 농도를 용량 교정기를 사용해 측정하고 기록하고, 정확한 시간을 기록한 후 납 차폐된 주사기 운반기에 주사기를 넣습니다.
방사선 추적제 주입: IV 라인을 통해 천천히 주입한 후 즉시 10mL 무균 생리식염수를 세척하여 완전한 투여를 보장합니다.
주입 시간 기록: 보정된 벽시계를 확인하여 주입 시간을 정확히 기록하세요.
방사성 물질 고정: 주입 후 분리하여 사용한 주사기를 납 운반 상자에 안전하게 보관합니다.
정맥주사 카테터 제거: 적절한 방사선 예방 조치를 취하여 오염을 방지하기 위해 조심스럽게 정맥주사 카테터를 제거하세요.
잔류 활성 측정: 사용한 주사기를 다시 용량 교정기에 넣어 잔류 활성을 측정하고 값과 시간을 기록합니다.
폐기물 안전하게 폐기: 주사기와 방사성 폐기물은 기관 지침에 따라 지정된 방사성 폐기물 용기에 폐기합니다.
섭취 기간: 환자에게 최적의 추적자 섭취를 위해 '뜨거운 대기실'에서 50분에서 1시간 정도 조용히 쉬도록 지시하세요.
영상 촬영 자세: 촬영 기간 후 환자를 카메라룸으로 안내하고 PET 스캔 테이블에 누워 눕히도록 돕습니다.
최종 신원 확인: 진행 전에 최종 환자 신분증 확인을 수행하고 스캐너 콘솔과 정보를 확인하세요.
PET-CT 촬영 시작: 콘솔에서 올바른 환자가 선택되면, 프로토콜에 따라 PET-CT 촬영을 시작하세요.
스캔 후 지침: 스캔 후 환자를 출구 구역으로 안내하고 정상적인 식사와 음료를 재개할 수 있음을 알립니다.
방사선 안전 조언: 방사선 안전 주의사항을 다시 한 번 강조하세요:
스캔 후 최소 8시간 동안 어린이 및 임산부와의 밀접 접촉을 피하세요.
수분 섭취 권장: 환자에게 향후 24시간 동안 충분한 수분 섭취를 권장하여 소변을 통해 방사선 추적제가 제거되도록 하세요.
PET 이미지 재구성: CT 기반 감쇠, 램프 투영 필터, 산란 보정을 포함한 베이지안 페널티드 우도(PL) 알고리즘을 사용하여 PET 3D 반복 이미지 재구성을 수행하여 310 슬라이스 이미지를 생성합니다.

2. 3D 슬라이서 플랫폼을 이용한 FDG 비활성 흉부 내 림프절의 정량화

참고: 본 연구에서는 익명화된 PET-CT DICOM 이미지를 3D 슬라이서 버전 5.4.0(https://www.slicer.org/)으로 분석하였습니다. PET 영상 데이터는 전문의 흉부 PET-CT 방사선과 전문의(리더 1)와 훈련된 호흡기 등록 의사(리더 2)에 의해 추출되었습니다. 흉부 내 림프절 내 FDG 수용이 생리학적 기준 FDG 추출보다 높은 PET-CT 영상을 분석용으로 포함하였다. 생리학적 기준은 간 SUV평균 + 3 표준편차(SD)로 결정되었다¹¹.

확장 프로그램을 설치하세요.
1. 확장 관리자를 열어보세요.
2. 다음 확장 프로그램을 설치하세요: PETDICOMExtension, PETTumorSegmentation, PETLiverUptakeMeasurement, PET-IndiC.
3. 설치 후 3D 슬라이서를 재시작하세요.
익명화된 PET-CT DICOM 이미지를 3D 슬라이서에 업로드하세요.
1. DICOM 데이터 추가> DICOM 파일을 가져오기로 가세요.
간 정량화(참조 조직)를 수행하세요.
1. 방법 I (자동 측정)
  1. PET 간 흡수 측정> 정량화로 가세요.
  2. 입력 볼륨 드롭다운 메뉴에서 PET 이미지를 선택하세요.
  3. 출력 볼륨 드롭다운 메뉴에서 Create New LabelMapVolume을 선택하세요.
  4. 세 그먼트 참조 영역을 클릭하세요.
  5. 결과 영역의 정확성을 확인하세요. 자동 간 분절이 실패하면 방법 II로 진행합니다.
  6. 평균 SUV와 표준편차 값은 측정값에 저장하세요.
2. 방법 II (수동 측정)
  1. 세그먼트 에디터로 가세요.
  2. 소스 볼륨 드롭다운 메뉴에서 PET 이미지를 선택하세요.
  3. 추가를 클릭하세요.
  4. 페인트(구형 브러시 선택)를 사용해 간 실질의 균질한 부위에 VOI를 생성하세요.
  5. 세그먼트 통계 > 정량화로 가세요.
  6. 스칼라 볼륨 드롭다운 메뉴에서 PET 이미지를 선택하세요.
  7. 고급 옵션에서 PET 부피 통계(또는 스칼라 부피 통계)를 선택하고 평균 및 표준편차를 선택하세요.
  8. '지원하기'를 클릭하세요.
흉부 내 림프절 분절.
1. 세그먼트 에디터를 사용해 새로운 세분화를 생성하세요.
2. 임계값 도구를 사용하세요. 하한을 SUVmean_간 + 3 × SD_간으로 설정하세요. '지원하기'를 클릭하세요. 이렇게 하면 임계값 이상의 신체 내 모든 부위가 강조됩니다.
3. 흉부 내 림프절 밖 부위는 제외하세요.
4. 방법 I: 수동 정리: 세그먼트 편집기에서 가위 도구를 사용해 Erase Inside 또는 Erase Outside를 사용해 림프절 영역 밖의 영역을 제거합니다
5. 방법 II: 섬 효과: 세그먼트 에디터에서 섬 효과를 적용하세요. 분리된 핫 영역을 별도의 세그먼트로 나누는 섬 분리 기능을 사용하세요. 림프절 부위 밖의 구간은 삭제하세요. 작은 잡음 영역은 추가 청소가 필요할 수 있습니다.
분절된 림프절을 정량화하세요.
1. 세그먼트 통계> 정량화로 가세요.
2. 스 칼라 볼륨 드롭다운 메뉴에서 PET 이미지를 선택하세요.
3. 고급 옵션에서 PET 부피 통계(또는 스칼라 부피 통계)를 선택하고 측정값을 선택하세요. TLG는 스칼라 부피 통계에서 얻은 값을 사용하여 SUVmean과 MV를 곱하여 수동으로 계산해야 합니다.
4. '지원하기'를 클릭하세요.

결과

연구 코호트

통계 방법은 보충 파일 1에 제공되어 있습니다.

9건의 미생물학적 확진된 폐결핵 지수 환자 중 16명의 IGRA 양성 접촉자(8명은 도말 양성)가 PET-CT 스캔을 받았습니다. 12명의 참가자가 PET-CT 스캔에서 양성을 보였으며; 한 참가자에서는 FDG 흡수가 폐 실질에 제한되었습니다. 16명의 IGRA 양성 참가자 중 11명이 흉부 내 림프절에서 FDG가 임계값을 초과하여 검사에 포함되었습니다. 11명 모두 7건의 지례 환자에서 도말 양성 폐결핵 접촉자였습니다. 중앙 연령은 32세(IQR 18-46)였습니다. 5명(45.5%)은 남성이었습니다. 9명(81.8%)은 영국 외 지역에서 태어났습니다. 7명(63.6%)은 흡연자가 아니었고, 3명(26.3%)은 현재 흡연자였으며, 1명(9.1%)은 전 흡연자였습니다.

8명의 참가자는 3개월 후에 재검사 PET-CT를 받았습니다. 따라서 11개의 치료 미숙 접촉자에서 총 19건의 PET-CT 스캔이 포함되었습니다.

간 정량화

19건의 PET-CT 스캔 중 자동 간 정량화는 두 차례 실패했습니다: 한 번은 자동 배치된 ROI가 간 외부의 구조를 포함했고, 다른 한 번은 간을 잘못 식별해 오른쪽 허벅지 근육을 정량화했습니다. Bland-Altman 분석은 간 SUV평균과 간 SUV평균 + 3 SD의 자동 및 수동 측정 간 간 일치율이 높으며, 편향은 최소화되고 일치 한계는 95%로 좁았음을 보여주었다(보충 그림 1, 보충표 1). 두 방법 간 일관성은 두 지표 모두에서 우수했습니다(클래스 간 상관계수 [ICC] = 각각 SUVmean과 0.972, SUV평균 + 3 SD).

임상 및 연구 플랫폼의 플랫폼 간 신뢰성

Bland-Altman 분석은 모든 PET 유도 정량 매개변수에서 임상과 연구 플랫폼 간에 강한 일치를 보여주었습니다(표 1, 보충 그림 2). 간 SUV평균 및 체적 매개변수(MV 및 TLG; 로그 변환)는 최소한의 편향과 좁은 상대적 일치 한계를 보였다. 정량적 지표 전반에 걸쳐 SUVmax는 플랫폼 간 절대 평균 차이가 가장 컸음을 보여주었으며(0.62, 95% CI 0.40 - 0.83), 임상 플랫폼에서 SUVmax 값이 작지만 체계적으로 상승했음을 나타냈다. 그러나 상대적 차이는 낮았고 전체적인 일치도는 매우 우수했습니다(CCC = 0.99). SUVmean과 liver SUVmean + 3 SD도 최소한의 편향을 보여주었으며, 합의 절대 한계가 약간 더 넓었으나 상대적 한계는 허용 가능한 범위 내에 있었습니다.

상관계수 일치는 이러한 결과를 뒷받침했으며, ITLN SUVmax, MV, TLG에 대해 매우 우수한 일치(CCC = 0.95-0.99), 간장 SUVmean과 ITLN SUVmean에 대해서는 중간에서 높은 일치(CCC = 0.90-0.95)를 보였습니다. Liver SUVmean + 3 SD는 공정한 일치를 보였으며(CCC = 0.85). 전반적으로 3D 슬라이서는 임상 소프트웨어에서 얻은 결과와 매우 일치하는 정량적 결과를 산출했습니다.

3D 슬라이서의 운영자 간 신뢰성

Bland-Altman 분석은 3D 슬라이서에서 추출한 모든 PET 매개변수에서 우수한 독자 간 일치를 보여주었으며, 평균 차이는 거의 0에 가깝고 일치 한계는 일관되게 좁았습니다(표 2, 보충 그림 3). 체적 매개변수(MV와 TLG; 로그 변환)는 매우 일관된 분할과 정량화를 반영하여 가장 엄격한 일치 한계를 보였다. 클래스 간 상관계수는 또한 우수한 리더 간 신뢰도를 지원했으며, 모든 PET 유도 정량적 지표에서 ICC 값은 0.95> 기록되었습니다(표 2). 이러한 발견은 3D 슬라이서가 리더 간에 매우 재현 가능한 정량적 측정을 제공한다는 것을 확인시켜 줍니다.

종단 PET-CT 특징에 대한 적용

8명의 미치료인 IGRA 양성 참가자는 3개월 후 추적 PET-CT 스캔을 받았습니다(보충 그림 4 및 보충 표 2). 이 중 3명은 항결핵 치료를 받았습니다. 추적 검사 직후 두 명은 치료를 시작했는데, 한 명은 흉부 내 림프절 샘플로 확인된 Mtb 감염이었고, 다른 한 명은 3개월 PET 스캔에서 새로운 폐 병변이 발생했으나 치료로 해결되었습니다. 세 번째 환자는 2년간의 전향적 추적 관찰 기간 동안 결핵 증상을 보였고, 추가 임상 PET-CT 스캔을 받았으며, 기저 시점에 발병했던 동일한 림프절에서 FDG 흡수가 증가하는 것이 나타났습니다. 기관지 내막 초음파 유도 기관지 바늘 흡인(EBUS-TBNA) 샘플로 이 부위에서 Mtb 감염이 확인되었습니다.

3개월 후 결핵 치료를 받은 두 명의 참가자는 SUVmax, SUVmean, MV, TLG 증가를 보였습니다(그림 1A1, B1, C1, D1). 하지만 2년 때 결핵 진단을 받은 사람은 SUVmax, SUVmean, TLG 수치가 감소하는 모습을 보였습니다(그림 1A1, B1, D1). 이 환자의 심실은 변함이 없었으며(1.50 cm3에서 1.52 cm³) (그림 1C1). 그러나 간 SUV평균 + 3 SDs로 측정된 생리학적 FDG 흡수는 3개월 스캔에서 유의하게 낮아(3.69에서 2.04) 생리적 FDG 흡수에 변동이 있어 병리학적 수용 변화 해석을 흐릴 가능성이 제기되었습니다. 다음으로, PET 매개변수를 생리적 활동에 맞게 표준화하여 이러한 변동을 완화했습니다. 간 내 FDG 흡수에 정상화하면 2년 때 결핵 진단을 받은 사람의 SUVRmax가 증가했고, 어느 정도는 SUVR평균과 정상화된 TLG가 증가했습니다. (그림 1A2, B2, D2). 질병이 없는 참가자들은 기저선부터 3개월 사이에 SUVmax, SUVmean, MV, TLG가 감소하는 모습을 보였다(그림 1A1, B1, C1, D1).

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그림 1: 임상 결과를 기준으로 계층화된 기저선 및 3개월 시점의 흉부 내 림프절 대사 활동 . (A-D) PET-CT는 8건의 치료받지 않은 폐결핵 접촉에서 기저선과 3개월 시점에 시행되었습니다. SUVRmax(A2), SUVRmean(B2), 정규화된 TLG(D2)는 SUVmax(A1), SUVmean(B1), TLG(D1)를 Liver SUVmean + 3 표준편차로 정의된 기준 생리학적 흡수로 나누어 계산하였습니다. MV(C1)는 흉부 내 림프절 대사량입니다. 빨간 선은 3개월에 항결핵(ATT)을 접한 접촉자를 나타내며, 주황색 선은 2세에 결핵에 걸린 접촉자를, 파란 선은 건강을 유지한 접촉자를 나타냅니다. SUVmax: 최대 표준화된 흡수 값. SUVRmax: SUV 비율 최대값(SUVmax는 간 흡수에 정규화), SUVmean: 평균 표준화된 섭취 값, SUVR평균: SUV 비율 평균, MV: 대사량, TLG: 총 병변 당당분해. 이 도표는 Kim 등(2025)²⁴의 허가를 받아 수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

	평균 차이 (95% 신뢰구간)	합의 하한선 (95% CI)	합의 상한선 (95% CI)	상대 차이 (95% 신뢰구간)	상대적 합의 한계 (95% CI)	일치 상관계수 (95% CI)
리버 SUVmean	0.105 (0.023에서 0.187까지)	−0.229 (−0.372에서 −0.086)	0.439 (0.296에서 0.581)	0.045 (0.010에서 0.081까지)	−0.099에서 0.190에서 (−0.161에서 0.252)	0.90 (0.75–0.96)
리버 SUVmean+ 3 SD	0.049 (−0.090에서 0.187)	−0.515 (−0.756에서 −0.274)	0.612 (0.371에서 0.854)	0.016 (−0.030에서 0.062)	−0.170에서 0.202 (−0.249에서 0.281)	0.85 (0.64–0.94)
SUV맥스	0.616 (0.403에서 0.828)	−0.195 (−0.566에서 0.176)	1.426 (1.055에서 1.797)	0.053 (0.035에서 0.071)	−0.017에서 0.123 (−0.049에서 0.155)	0.99 (0.98–1.00)
SUVmean	−0.104 (−0.453에서 0.245)	−1.434 (−2.042에서 −0.825)	1.226 (0.618에서 1.835)	−0.020 (−0.088에서 0.047)	−0.278에서 0.238 (−0.396에서 0.355)	0.91 (0.77–0.96)
MV (로그)	0.061 (−0.021에서 0.143)	−0.252 (−0.394에서 −0.109)	0.373 (0.230에서 0.516)	0.039 (−0.014에서 0.093)	−0.164에서 0.242 (−0.257에서 0.335)	0.97 (0.93–0.99)
TLG (로그)	0.056 (−0.014에서 0.125)	−0.210 (−0.331에서 −0.088)	0.321 (0.200에서 0.443)	0.018 (−0.004에서 0.040)	−0.067에서 0.103 (−0.106에서 0.142)	0.99 (0.98–1.00)

표 1: 임상 및 연구(3D 슬라이서) 플랫폼 간의 합의. Bland-Altman 및 concordance 상관관계 분석을 수행하여 PET 매개변수 간 임상 및 연구 플랫폼 간의 일치를 평가하였습니다. 평균 차이, 일치 한계(LoA), 대응하는 95% 신뢰구간(CI), 상대 차이, 그리고 일치 상관계수(CCC)가 표시됩니다. 로그 변환 지표(대사량[MV] 및 총 병변 당해[TLG])의 경우, 비례 편향을 고려하기 위해 로그 척도로 일치를 평가하였다. SUVmax: 최대 표준화 흡입력, SUVmean: 평균 표준화 흡수 값, SD: 표준편차.

	평균 차이 (95% CI)	합의 하한선 (95% CI)	합의 상한선 (95% CI)	상대 차이 (95% 신뢰구간)	상대적 합의 한계 (95% CI)	학급 내 상관계수 (95% 신뢰구간)
리버 SUVmean	0.027 (0.008에서 0.045까지)	−0.048 (−0.080에서 −0.016)	0.102 (0.070에서 0.134)	0.012 (0.004에서 0.020)	−0.021에서 0.045 (−0.035에서 0.059)	0.995 (0.986–0.998)
리버 SUVmean+3SD	−0.021 (−0.085에서 0.042)	−0.279 (−0.390에서 −0.169)	0.237 (0.127에서 0.348)	−0.007 (−0.028에서 0.014)	−0.093에서 0.079 (−0.130에서 0.116)	0.971 (0.929–0.989)
SUV맥스	0.071 (−0.071에서 0.212)	−0.470 (−0.717에서 −0.222)	0.611 (0.364에서 0.858)	0.006 (−0.006에서 0.019)	−0.041에서 0.054 (−0.063에서 0.076)	0.999 (0.997–1.000)
SUVmean	−0.052 (−0.161에서 0.057)	−0.467 (−0.657에서 −0.277)	0.364 (0.174에서 0.554)	−0.010 (−0.031에서 0.011)	−0.090에서 0.070 (−0.127에서 0.107)	0.991 (0.977–0.997)
MV (로그)	0.023 (−0.023에서 0.069)	−0.153 (−0.234에서 −0.072)	0.199 (0.119에서 0.280)	0.015 (−0.015에서 0.046)	−0.101에서 0.131 (−0.154에서 0.184)	0.992 (0.979–0.997)
TLG (로그)	0.018 (−0.014에서 0.049)	−0.101 (−0.156에서 −0.047)	0.137 (0.082에서 0.191)	0.006 (−0.004에서 0.016)	−0.033에서 0.044 (−0.050에서 0.062)	0.998 (0.993–0.999)

표 2: 연구 플랫폼(3D 슬라이서)을 사용한 PET-CT 매개변수 간 리더 1과 리더 2 간의 일치. Bland-Altman 및 클래스 간 상관관계 분석을 수행하여 PET 매개변수 간 리더 간 일치를 평가하였다. 평균 차이, 일치 한계(LoA)와 대응하는 95% 신뢰구간(CI), 상대 차이, 그리고 클래스 간 상관계수(ICC)가 나타난다. 로그 변환 지표(대사량[MV] 및 총 병변 당해[TLG])의 경우, 비례 편향을 고려하기 위해 로그 척도로 일치를 평가하였다. SUVmax: 최대 표준화 흡입력, SUVmean: 평균 표준화 흡수 값, SD: 표준편차.

보조 그림 1: 3D 슬라이서에서 자동화와 수동 간 정량화를 비교한 Bland-Altman 플롯. (A) 리버 SUV를 의미합니다. (B) 리버 SUV평균 + 3 표준편차. y축은 자동 측정과 수동 측정의 차이를, x축은 두 방법의 평균을 나타냅니다. 빨간색 선은 평균 차이를, 파란색 선은 95% 일치 한계(LoA)를 나타냅니다. 각 점은 개별 주제를 나타냅니다. 이 수치를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 그림 2: Bland-Altman 플롯, 임상(XD3) 및 연구(3D 슬라이서) 플랫폼을 이용한 측정값을 6개 PET-CT 지표에 걸쳐 비교한 그림. (A) 간 SUV평균, (B) 간 SUV평균 + 3 표준편차, (C) SUV평균, (D) SUVmax, (E) 로그 변환 대사량(MV), (F) 로그 변환 전병변 당화(TLG) 빨간색 선은 평균 차이를, 파란색 선은 95% 일치 한계(LoA)를 나타냅니다. 각 점은 개별 주제를 나타냅니다. 이 수치를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 그림 3: 리더 1과 리더 2 간의 측정을 비교한 블랜드-알트만 그래프. (A) 간 SUV평균, (B) 간 SUV평균 + 3 표준편차, (C) SUVmax, (D) SUV평균, (E) 로그 변환 대사부피(MV), (F) 로그 변환 총 병변 당해(TLG)입니다. 빨간색 선은 평균 차이를, 파란색 선은 95% 일치 한계(LoA)를 나타냅니다. 각 점은 개별 주제를 나타냅니다. 이 수치를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 그림 4: 참가자들의 흐름을 보여주는 CONSORT 도표. 참가자들은 임상 평가, 인터페론 감마 방출 검사(IGRA) 검사, 그리고 등록 시 흉부 엑스레이를 통해 활동성 결핵(TB)을 배제하였습니다. PET-CT 검사에서 양성 반응을 보인 참가자들은 기관지경 검사와 기관지 폐포 세척(BAL) 및/또는 기관지내막 초음파 유도 경주바늘흡인술(EBUS-TBNA)을 통한 추가 검사를 제안받았습니다. 치료받지 않은 참가자는 3개월 간격으로 증상 설문지와 흉부 엑스레이를 12개월간 추적 관찰한 후 12개월간 수동 추적 관찰을 받았습니다. ATT: 항결핵 치료, Mtb: 결핵균, PET-CT: 양전자 방출 단층촬영-컴퓨터 단층촬영. 이 수치를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 1: 3D 슬라이서에서 자동화와 수동 간 정량화 방법 간의 일치. Bland-Altman 및 클래스 간 상관 분석으로, SUV평균 및 SUV평균 + 3 표준편차(SD)에 대한 자동 간 및 수동 간 정량화를 비교했습니다. 값은 평균 차이, 일치 한계, 클래스 간 상관계수(ICC)로 제시되며, 각각 95% 신뢰구간(CI)을 가지고 있습니다. 상대적 차이와 상대적 일치 한계를 계산하여 방법 간 비례 편향을 평가하였다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충표 2: 11명의 참가자(이 중 8명은 연속 PET-CT 스캔을 받은 참가자)의 정량적 PET-CT 측정. 모든 스캔은 항결핵 치료(ATT) 시작 전에 수행되었습니다. PET 1은 기저 시점에, PET 2는 3개월 시점에 시행되었습니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 파일 1: 통계적 방법. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

토론

연구용 영상 플랫폼을 사용하여 폐결핵 접촉자에서 반자동 PET 정량화를 평가했으며, PET 매개변수(SUVmax, SUVmean, MV, TLG)에서 임상 소프트웨어와 상당한 일치를 관찰했으며, 간 SUV평균 + 3 SD 임계값에서는 중간 정도의 일치를 관찰하였습니다. 우리는 반자동 접근법을 통해 두 명의 독립적이고 블라인드 리더 간에 모든 PET 매개변수에서 우수한 상호작용 일치를 보여주었습니다. 특히, 이 과정은 한 명의 리더가 비방사선 전문의 의사임을 반영하여 3D 슬라이서를 통한 자동화가 임상 및 연구 경험이 다양한 리더들 사이에서 신뢰할 수 있는 PET-CT 분석을 촉진할 수 있음을 시사합니다.

PET 매개변수를 간 임계값으로 정규화하면 분석의 민감도가 높아졌고, 기저선과 3개월 사이에 대사 활동이 증가했는데, 이는 두 번째 스캔 시 생리학적 흡수량이 낮아 가려졌던 점입니다. FDG 수용은 환자의 스트레스, 신체 활동 등 다양한 생물학적 및 기술적 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 혈당 수치와 FDG 주사와 스캔 사이의 간격²⁵. 결핵 접촉자의 PET-CT에서의 종방향 변화는 활동성 결핵 치료 중 관찰된 것보다 덜 뚜렷할 가능성이 큽니다. 따라서 기준 조직을 이용한 표준화와 영상 프로토콜 준수는 결핵 감염 연구에서 영상 분석의 반복성과 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다²⁶. 이 맥락에서 반자동화 방법과 기준 기관에 대한 정규화는 운영자 의존적 변동성을 줄이고 시간대에 걸친 정량적 평가의 일관성을 개선함으로써 추가적인 가치를 제공합니다. 생리학적 기준 측정의 일관성이 특히 중요한데, 기준 활동의 부정확한 측정은 신뢰할 수 없는 정량화로 이어질 수 있습니다. 우리는 간을 기준 기관으로 사용했는데, 간은 안정적이고 재현 가능하며 쉽게 측정할 수 있는 흡수를 제공하기 때문입니다²⁷. 간 SUVmean과 3표준편차를 더한 값은 생물학적 기준과 운영 타당성을 균형 있게 조정하는 데 사용되었으며, 매우 낮은 기준값은 인접 조직의 우연한 포함으로 인해 비전문 리더가 정량화를 제한합니다. 이 접근법은 연구 목적으로 결핵 감염의 확산성 흉부 내 변화를 정량화하는 실용적이고 재현 가능하며 접근 가능한 방법론을 촉진하는 데 목적이 있으며, 임상적 사용에 대한 검증은 이루어지지 않았습니다.

우리는 연구 스캔 분석에 있어 자동 간 정량화를 선호하는 접근법으로 권장하는데, 이는 높은 반복성을 보여주고 사용자 간이 최소한의 상호작용으로 필요하기 때문입니다. 그러나 소수의 경우에는 자동화 알고리즘이 간을 감지하지 못하거나 인접 구조물을 의도치 않게 포함시킬 수 있습니다. 정확한 정량화를 위해 자동 투자 수익률(ROI)이 간 범위를 넘어 확장되지 않는지 시각적으로 확인하는 것이 중요합니다. 이런 경우에는 수동 측정이 권장됩니다.

임상 플랫폼과 연구 플랫폼 간에 소소하지만 일관된 SUVmax 편향이 관찰되었습니다. 소프트웨어 플랫폼 간 SUV 측정의 미세한 차이는 잘 인식되며, 일반적으로 DICOM 정보 해석 방식과^{내부적으로 복}셀 데이터 표현 방식의 소프트웨어 특유의 차이에서 비롯됩니다. 이러한 차이는 특히 SUVmax의 경우 복셀 레벨 값에 미묘하게 영향을 줄 수 있습니다. 이는 정량적 PET-CT 연구에서 측정 변동성을 최소화하기 위해 플랫폼 일관성을 유지하는 것이 중요함을 강조합니다. 이러한 맥락에서 오픈소스 플랫폼은 방법론적 표준화를 지원하고 연구 간 변동성을 줄일 수 있습니다.

결핵 감염에서 PET-CT 스캔 해석에서 중요한 미지의 점은 임상적으로 의미 있는 대사 활동과 시간에 따른 의미 변화의 임계값을 정의하는 것입니다. 우리 연구에서는 건강한 사람들 중 3개월 후 모든 PET 수치가 감소했습니다. 그러나 기초 정량 수치는 건강을 유지한 사람들과 치료를 받은 사람들 사이에 겹쳤다. 이는 시간에 따른 추세가 단일 시점에서의 측정보다 더 중요할 수 있음을 시사합니다. 향후 연구에서는 시간에 따른 PET-CT 대사 활동의 여러 정량적 측정값을 평가하고, 이를 미리 정의된 임상 지표와 상관시켜 최적의 매개변수를 결정하고 표준화된 해석을 용이하게 하는 기준 임계값을 설정해야 합니다.

폐 실질의 이상이 제한적이었기 때문에 흉부 내 림프절의 정량화에 집중했습니다. 이 연구 결과는 초기 결핵 감염이 주로 흉부 내 림프절에 국한된다는 것을 보여주었으며, 이는 미국에서 수행된 연구와 일치합니다. 우리 코호트에서 기저 시점에 폐 실질의 FDG 흡수를 보인 참가자는 단 4명뿐이며, 대사 활동은 낮았고(평균 SUVmax = 2.7), 병변이 너무 작아 신뢰할 수 있는 체적 분석 및 특성 분석이 불가능했습니다. 또한, 연쇄 스캔을 받은 IGRA 양성 참가자 8명 중 단 1명만이 기저 시 폐 실질의 FDG 흡수를 보였습니다. 반면, 남아프리카공화국의 고결핵 부담 환경에서 실시된 연구에서는 가구 결핵 접촉자의 약 절반에서 폐 실질 이상이 보고되었으며, FDG 비활성 흉부 내 림프절은 21.2%, 정상 폐 환자 중 9.3%가 관찰^되었다. 우리 코호트(저결핵 부담)와 고결핵 부담 지역 코호트 간 PET-CT 특징 차이의 이유는 명확하지 않습니다. 한 가지 가능성은 남아프리카 코호트에서 과거 결핵 감염이 높은 점으로, IGRA 양성 비율이 82%로 입증됩니다. 비인간 영장류(NHP) 연구에서는 Mtb 재감염과 Mtb 경험이 없는 NHP의 감염을 비교한 결과, 1차 감염이 재감염으로부터 보호를 제공하며, 흉부 내 림프절로의 전파를 방지하는 효과가 있음이 밝혀졌습니다²⁹. 기타 잠재적 기여 요인으로는 Mtb 균주 차이, 숙주 유전적 요인, 연구 코호트 내 흡연 유병률, 환경 요인 등이 있습니다. 향후 PET-CT를 활용한 결핵 감염 연구에서는 Mtb 및 코호트의 특성을 고려하여 폐 실질과 흉부 내 림프절의 변화를 통합하는 접근법을 개발해야 합니다.

요약하자면, 반자동 PET 정량화는 결핵 감염의 대사 변화를 평가하는 데 높은 운영자 간 신뢰성을 제공하는 유용한 접근법을 제공할 수 있습니다. 기준 조직으로의 정규화는 초기 대사 진행을 감지하는 분석 민감도를 향상시킵니다. 초기 감염에서 기준 기관으로 교정할 때 대사 활동이 증가하는 것은 진행성 결핵 감염의 유망한 지표입니다.

공개 사항

모든 저자는 신고할 잠재적 충돌이 없다고 보고했습니다.

감사의 글

이 문서는 레스터 대학교 MRC 개념 신뢰 수상으로 P.H.에게 수여된 독립 연구의 요약이며, 국립보건 및 의료 연구소(NIHR) 레스터 생의학 연구 센터(BRC)에서 수행되었습니다. 표현된 견해는 저자의 개인적인 것이며, 반드시 자금 지원자, NHS, NIHR, 또는 보건사회복지부의 입장을 반드시 반영하지는 않습니다. 이 연구는 MRC Confidence in Concept 상금의 지원을 받았습니다. JWK는 웰컴 조사관상의 지원을 받아 앤 오가라(Anne O'Garra, WT 215628/Z/19/Z)에게 수여되었습니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름	회사	카탈로그 번호	댓글
Q.Clear	GE Healthcare	N/A	PET 용 재구성 알고리즘 https://www.gehealthcare.com/en-sg/products/molecular-imaging/qclear?srsltid=AfmBOooqtkcQJronALLan2Q rxYYpTTq5qw9PRf0pDJS HpTUHQk4bUarl
XD3	Mirada Medical	N/A	의료 영상 소프트웨어 https://www.mirada-medical.com/diagnostic-imaging
3D Slicer	N/A	N/A	오픈 소스 비상업용 이미징 소프트웨어 플랫폼 https://www.slicer.org/

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