Artykuł metodologiczny

Półautomatyczna ilościowa ocena 18F-FDG PET-CT u osób stykających się z gruźlicą płuc i jej związek z perspektywicznymi wynikami

23 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/69175

⸱

31 lipca 2026

 ,  ,  ,  , 
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

W tym artykule

Podsumowanie

Przedstawiamy protokół standardyzacji protokołu obrazowania tomografii emisyjnej pozytonów – tomografii komputerowej (PET-CT), interpretacji i analizy w badaniach nad zakażeniem gruźlicą z wykorzystaniem półautomatycznej, wolnej platformy oprogramowania. Takie podejście minimalizuje różnice między operatorami i poprawia powtarzalność w różnych grupach badawczych.

Streszczenie

Tomografia emisyjna z pozytronów-tomografia komputerowa (PET-CT) wykazała potencjał jako narzędzie badawcze do charakteryzacji heterogeniczności zakażenia gruźlicą (TB). Przyszła eksploatacja tej technologii będzie wymagała standaryzacji protokołów obrazowania, interpretacji i analizy obrazów PET-CT w celu poprawy ogólności i asymilacji danych między różnymi grupami badawczymi. Ocena półautomatycznego podejścia za pomocą oprogramowania open-source w celu zminimalizowania zmienności interpretacji obrazów między operatorami i zastosowanie normalizacji narządów referencyjnych w celu zmniejszenia zmienności w fysiologicznym wchłanianiu.

Zmierzyliśmy 18F-Fluorodeksyglukozę (FDG) wchłanianie w węzłach chłonnych śródpiersia (ITLNs) jedenastu kontaktów z gruźlicą dodatnich w badaniu interferonu-gamma (IGRA), którzy zgłosili się do prospektywnego badania obserwacyjnego, w tym ośmiu kontaktów z serią skanów PET-CT. Obrazowanie analizowano za pomocą 3D Slicer, oprogramowania open-source do badań medycznych przeznaczonego do badań biomedycznych i klinicznych, które zapewnia półautomatyczne segmentowanie i automatyczne kwantyfikowanie wątroby. Wyodrębnione dane obejmowały maksymalną wartość wchłaniania standaryzowanego (SUVmax), średnią wartość wchłaniania standaryzowanego (SUVmean), objętość metaboliczną (MV) oraz całkowitą glikolizę zmian (TLG) i średnią wartość wchłaniania wątroby (SUVmean). Porównaliśmy jego wydajność z wydajnością oprogramowania klinicznego, zarówno z normalizacją do wchłaniania wątroby (jako referencji fysiologicznej), jak i bez niej, oraz oceniliśmy zmienność operatora. Następnie oceniliśmy związek między wieloma ilościowymi wskaźnikami PET a prospektywnymi wynikami w kontaktach z gruźlicą płuc.

Raportujemy mocną zgodność między platformami oceny obrazów open-source i klinicznych. Stwierdzamy, że półautomatyczne kwantyfikacja PET może zmniejszyć zmienność między operatorami, a standaryzacja do narządów referencyjnych zwiększa wrażliwość analizy obrazów. Konkretnie, raportujemy wstępne wyniki, że zwiększona aktywność metaboliczna na seryjnych skanах PET-CT we wczesnym stadium zakażenia jest związana z wykrywalnym Mycobacterium tuberculosis (Mtb) w miejscu anatomicznym wchłaniania FDG, co jest zgodne z progresywnym fenotypem zakażenia.

Wprowadzenie

Choroba gruczołowa (TB) jest chorobą zakaźną wywołaną przez bakterie z kompleksu Mycobacterium tuberculosis (MTBC), przy czym Mycobacterium tuberculosis (Mtb) jest najczęstszym patogenem. Choroba gruczołowa nadal stanowi znaczące obciążenie dla zdrowia na świecie, dotykając około 10,7 miliona ludzi w 2024 roku1. W tym samym roku była odpowiedzialna za szacunkowo 1,23 miliona zgonów na całym świecie, w tym 150 000 zgonów wśród osób żyjących z HIV1.

Infekcja gruczołowa jest nabywana, gdy podatni gospodarze wdychają kropelki zawierające MTBC od zakażonej osoby. Mała część zakażonych rozwija czynną chorobę gruczołową, zwaną pierwotną postępującą gruczołową. Jednak w większości przypadków infekcja jest skutecznie kontrolowana przez układ odpornościowy, stan określany jako infekcja gruczołowa lub latentna infekcja gruczołowa (LTBI)2. Infekcja gruczołowa obejmuje spektrum stanów infekcji o różnym ryzyku progresji do czynnej choroby. Zapobieganie progresji infekcji gruczołowej do czynnej choroby jest kluczowe dla osiągnięcia celu strategii End TB w zakresie zwalczenia gruczołowej3,4. Jednak mechanizmy immunologiczne, które decydują o przebiegu infekcji gruczołowej, pozostają słabo poznane.

Tomografia emisyjna pozytonów w połączeniu z tomografią komputerową (PET-CT) stała się obiecującym narzędziem badawczym w celu ujawnienia podstawowej heterogeniczności stanów infekcji gruczołowej i jest coraz częściej rozważana jako biomarker do oceny odpowiedzi na leczenie i stratyfikacji ryzyka nawrotu choroby w badaniach klinicznych nad gruczołową5,6,7,8. Wcześniej opisaliśmy fenotyp oparty na PET-CT preklinicznej infekcji i zasugerowaliśmy, że uwzględnienie charakterystyki metabolicznej i strukturalnej może zapewnić klinicznie istotną stratyfikację9. Jednakże istnieje znaczna różnorodność w analizie obrazowania PET-CT w badaniach nad infekcją gruczołową, co ogranicza możliwość porównania10. Co ważne, zmiany aktywności metabolicznej obserwowane na kolejnych obrazowaniach są prawdopodobnie mniejsze u osób bezobjawowych z infekcją gruczołową, co stwarza potrzebę podejścia, które dokładnie ocenia globalne obciążenie metaboliczne.

Normalizacja z wykorzystaniem narządów referencyjnych może zmniejszyć zmienność w wzięciu 18F-fluorodeoksiglukozy (FDG) w skanowaniach przedziałowych11. Jednak ręczne pomiar wzięcia FDG w narządzie referencyjnym może również wprowadzić zmienność w progu12. Zaproponowano automatyczną technikę do określenia objętości zainteresowania (VOI) w narządzie referencyjnym w celu zminimalizowania zmienności między operatorami13. Ponadto półautomatyczna segmentacja zmian docelowych może dodatkowo zmniejszyć zmienność w pomiarach14, znacząco zmniejszyć czas potrzebny na segmentację i poprawić efektywność15.

Aktywność metaboliczna pochodząca z PET w badaniach nad gruczołową u ludzi jest często oceniana za pomocą maksymalnej znormalizowanej wartości wzięcia (SUVmax). Chociaż SUVmax jest szeroko stosowanym markerem aktywności choroby i odpowiedzi na leczenie, może przeceniać aktywność metaboliczną z powodu szumów obrazowych16, a dwuwymiarowa strefa zainteresowania (ROI) może nie uchwycić piksela o najwyższej wartości17. W tym kontekście parametry objętościowe, takie jak objętość metaboliczna (MV) i całkowita glikoliza zmian (TLG), zostały zgłoszone jako markery prognostyczne wyniku leczenia w czynnej gruczołowej18 i są bardziej wrażliwe niż SUVmax w wykrywaniu wczesnej odpowiedzi na leczenie19. Konkretnie, TLG uwzględnia zarówno średnią znormalizowaną wartość wzięcia (SUVmean) i objętość metaboliczną, oferując tym samym złożony wskaźnik aktywności metabolicznej w obrębie określonej objętości zainteresowania (VOI).

W niniejszym badaniu przedstawiamy metodologię zastosowania otwartej platformy badawczej do obrazowania20, która zapewnia półautomatyczną segmentację zmian i automatyczną kwantyfikację wątroby. Zastosowujemy to podejście do analizy kolejnych skanów PET-CT u bezobjawowych, dodatnich w asacie interferonu gamma (IGRA) kontaktów gruczołowych z gruczołową przebytą u osób włączonych do prospektywnego badania obserwacyjnego9. Wzorzec badania został wcześniej opisany21. W skrócie, niezakażeni HIV-em dorośli (≥16 lat) kontakty domowe bakteriologicznie potwierdzonych przypadków gruczołowej przebytej w Leicester, Wielka Brytania, zostali rekrutaci wkrótce po rozpoznaniu indeksowym. Uczestnicy wypełnili kwestionariusz

Protokół

Badanie zostało zatwierdzone przez Komitet Etyki Badań (REC) dla East Midlands - Nottingham 1, Nottingham, UK (REC 15/EM/0109).

1. Procedury PET-CT

UWAGA: Procedury PET-CT były przeprowadzane zgodnie z lokalnymi standardowymi procedurami operacyjnymi szpitala i zgodnie z Rozporządzeniem o Promieniowaniu Jonizującym 2017 (IRR17)22 oraz zaleceniami Komitetu Doradczego ds. Administracji Substancjami Radioaktywnymi (ARSAC)23.

  1. Identyfikacja pacjenta: Potwierdź tożsamość pacjenta za pomocą 3-punktowej weryfikacji ID (pełne imię i nazwisko, data urodzenia i adres) zgodnie z zaleceniem i wnioskiem dotyczącym badania obrazowego.
  2. Kwestionariusz dotyczący bezpieczeństwa pacjenta: Przejrzyj i wypełnij kwestionariusz dotyczący weryfikacji bezpieczeństwa pacjenta, upewniając się, że wszystkie istotne informacje dotyczące historii medycznej, alergi, statusu ciążowego i przeciwwskazań zostały uwzględnione.
  3. Weryfikacja historii klinicznej: Potwierdź i udokumentuj historię kliniczną pacjenta, aby upewnić się, że jest ona zgodna z zaleceniem i wymaganiami dotyczącymi badania obrazowego.
  4. Wyjaśnienie procedury: Wyraźnie wyjaśnij procedurę, w tym cel badania PET, wstrzyknięcie radioaktywnego znacznika i związane z tym ryzyko promieniowania oraz środki ostrożności.
  5. Poinformowana zgoda: Upewnij się, że pacjent rozumie procedurę i ryzyko, a następnie uzyskaj pisemną poinformowaną zgodę.
  6. Kanulowanie dożylne: Włóż 22-24-G dożylny (IV) kateter, najlepiej do żyły łokciowej środkowej, łokciowej lub ramiennej w dole przedłokciowym, stosując technikę aseptyczną.
  7. Potwierdzenie przepuszczalności żyły: Przepłucz kateter 10 ml sterylnego soli fizjologicznej, aby potwierdzić przepuszczalność żyły. W przypadku wątpliwości skonsultuj się z kolegami w celu weryfikacji.
  8. Wyciągnij dawkę zgodnie z protokołem: Wyciągnij obliczoną aktywność radioznacznika: 3,5 MBq/kg ± 10%, nie przekraczając 400 MBq.
  9. Wyciągnij radioznacznik: Używając strzykawki plastikowej o pojemności 1 ml, 3 ml lub 5 ml (w zależności od wymaganej objętości), z odpowiednią osłoną strzykawki, wyciągnij dawkę radioznacznika.
  10. Zapisz aktywność przed wstrzyknięciem: Zmierz i zapisz poziom radioaktywności strzykawki za pomocą kalibratora dawki, zanotuj dokładny czas i umieść strzykawkę w osłonie ołowianej.
  11. Wstrzyknij radioznacznik: Powoli wstrzyknij radioznacznik przez linię dożylną, natychmiast po czym przepłucz 10 ml sterylnego soli fizjologicznej, aby zapewnić całkowite podanie.
  12. Zapisz czas wstrzyknięcia: Dokładnie udokumentuj czas wstrzyknięcia, sprawdzając kalibrowany zegar ścienny.
  13. Zabezpiecz materiały radioaktywne: Po wstrzyknięciu odłącz i umieść użytą strzykawkę w bezpiecznej osłonie ołowianej.
  14. Usuń kateter dożylny: Usuń kateter dożylny ostrożnie, stosując odpowiednie środki ostrożności dotyczące promieniowania, aby zapobiec zanieczyszczeniu.
  15. Zmierz pozostałą aktywność: Umieść użytą strzykawkę z powrotem w kalibratorym dawki, aby zmierzyć pozostałą aktywność i zapisz wartość oraz czas.
  16. Bezpieczne usuwanie odpadów: Usuń strzykawkę i wszelkie odpady radioaktywne w wyznaczonym pojemniku na odpady radioaktywne zgodnie z wytycznymi instytucjonalnymi.
  17. Okres poglądu: Nakaż pacjentowi, aby odpoczywał spokojnie w "gorącej sali oczekiwania" przez 50 minut do 1 godziny, aby zapewnić optymalne pogląd znacznika.
  18. Pozycja do badania: Po okresie poglądu przeprowadź pacjenta do pokoju kamery i pomóż mu położyć się na plecach na stole skanowania PET.
  19. Ostateczna weryfikacja ID pacjenta: Przeprowadź ostateczną weryfikację ID pacjenta i potwierdź szczegóły w konsoli skanera przed kontynuacją.
  20. Rozpocznij skan PET-CT: Po wybraniu właściwego pacjenta w konsoli, rozpocznij skan PET-CT zgodnie z protokołem.
  21. Instrukcje po skanowanie: Po zakończeniu skanowania przeprowadź pacjenta do strefy wyjściowej i poinformuj, że może wrócić do normalnego jedzenia i picia.
  22. Porady dotyczące bezpieczeństwa promieniowania: Powtórz środki ostrożności dotyczące bezpieczeństwa promieniowania:
    Unikaj bliskiego kontaktu z dziećmi i kobietami w ciąży przez co najmniej 8 godzin po badaniu.
  23. Zachęcaj do nawodnienia: Nakaż pacjentowi, aby nawodnił się dobrze przez następne 24 godziny, aby promować wydalanie radioznacznika przez układ moczowy.
  24. Rekonstrukcja obrazu PET: Wykonaj 3D rekonstrukcję obrazu iteracyjnego PET z następującymi parametrami: algorytm rekonstrukcji z penalizacją prawdopodobieństwa Bayesowskiego (PL) z korekcją na podstawie CT, filtr projekcji rampy i korekcją rozproszenia, dając obrazek 310 szybkości.

Wyniki

Kohorta badania

Metody statystyczne zostały przedstawione w Pliku uzupełniającym 1.

Szesnastu kontaktów z dodatnim wynikiem testu IGRA, powiązanych z dziewięcioma mikrobiologicznie potwierdzonymi przypadkami indeksowymi gruźlicy płuc (osiem z dodatnim wynikiem badania plwociny), poddano badaniu PET-CT. U dwunastu uczestników wynik badania PET-CT był dodatni; u jednego uczestnika wychwyt FDG ograniczał się do miąższu płuc. Jedenastu z szesnastu uczestników z dodatnim wynikiem IGRA wykazało wychwyt FDG w węzłach chłonnych wewnątrz klatki piersiowej powyżej progu i zostało włączonych do analizy. Wszystkich jedenastu stanowiły kontakty osób z gruźlicą płuc i dodatnim wynikiem badania plwociny z siedmiu przypadków indeksowych. Mediana wieku wynosiła 32 (IQR 18-46) lata. Pięciu (45,5%) to mężczyźni. Dziewięciu (81,8%) urodziło się poza Wielką Brytanią. Siedmiu (63,6%) nigdy nie paliło, trzech (26,3%) paliło obecnie, a jeden (9,1%) był byłym palaczem.

Ośmioro uczestników poddało się powtórnemu badaniu PET-CT po 3 miesiącach. W związku z tym uwzględniono łącznie 19 skanów PET-CT od jedenastu kontaktów, które wcześniej nie były leczone.

Ilościowe oznaczanie wątroby

W dziewiętnastu badaniach PET-CT automatyczna kwantyfikacja wątroby nie powiodła się w dwóch przypadkach: w jednym automatycznie umieszczony ROI obejmował struktury poza wątrobą, a w drugim algorytm błędnie zidentyfikował wątrobę i zamiast niej dokonał kwantyfikacji mięśnia prawego uda. Analiza Blanda-Altmana wykazała wysoką zgodność między automatycznymi a manualnymi pomiarami SUVmean wątroby oraz SUVmean + 3 SD wątroby, przy minimalnym błędzie systematycznym i wąskich 95% granicach zgodności (Supplementary Figure 1, Supplementary Table 1). Spójność między obiema metodami była doskonała dla obu parametrów (współczynniki korelacji wewnątrzklasowej [ICC] wyniosły odpowiednio 0,989 dla SUVmean i 0,972 dla SUVmean + 3 SD).

Niezawodność międzyplatformowa platform klinicznych i badawczych

Analiza Blanda-Altmana wykazała silną zgodność między platformą kliniczną a badawczą we wszystkich ilościowych parametrach pochodnych PET (Tabela 1, Rycina uzupełniająca 2). SUVmean wątroby oraz parametry wolumetryczne (MV i TLG; po transformacji logarytmicznej) wykazały minimalne odchylenie przy wąskich względnych granicach zgodności. Wśród wskaźników ilościowych SUVmax wykazał największą bezwzględną średnią różnicę między platformami (0,62, 95% CI 0,40 - 0,83), co wskazuje na niewielkie, ale systematyczne przesunięcie wartości SUVmax w górę na platformie klinicznej. Jednakże różnice względne pozostały niskie, a ogólna zgodność była doskonała (CCC = 0,99). SUVmean oraz SUVmean wątroby + 3 SD również wykazały minimalne odchylenie, przy nieco szerszych bezwzględnych granicach zgodności, choć ich granice względne pozostały w dopuszczalnym zakresie.

Współczynniki korelacji zgodności potwierdziły te wyniki, wykazując doskonałą zgodność dla ITLN SUVmax, MV oraz TLG (CCC = 0,95-0,99) oraz umiarkowaną do wysokiej zgodność dla SUVmean wątroby i ITLN SUVmean (CCC = 0,90-0,95). Wartość SUVmean wątroby + 3 SD wykazała przeciętną zgodność (CCC = 0,85). Ogólnie rzecz biorąc, program 3D Slicer dostarczył wyników ilościowych, które były wysoce spójne z wynikami uzyskanymi za pomocą oprogramowania klinicznego.

Wiarygodność międzyoperatorowa programu 3D Slicer

Analiza Blanda-Altmana wykazała doskonałą zgodność między obserwatorami dla wszystkich parametrów PET wyekstrahowanych w programie 3D Slicer, z różnicami średnimi bliskimi zeru i konsekwentnie wąskimi granicami zgodności (Tabela 2, Rycina uzupełniająca 3). Parametry wolumetryczne (MV i TLG; po transformacji logarytmicznej) wykazały najwęższe granice zgodności, co odzwierciedla bardzo spójną segmentację i kwantyfikację. Współczynniki korelacji wewnątrzklasowej dodatkowo potwierdziły doskonałą niezawodność między obserwatorami, z wartościami ICC > 0,95 dla wszystkich ilościowych wskaźników pochodzących z PET (Tabela 2). Wyniki te potwierdzają, że program 3D Slicer zapewnia wysoką powtarzalność pomiarów ilościowych między obserwatorami.

Zastosowanie do podłużnych cech PET-CT

Osioro nieleczonych uczestników z dodatnim wynikiem testu IGRA poddano kontrolnym badaniom PET-CT po 3 miesiącach (Supplementary Figure 4 oraz Supplementary Table 2). Z tej grupy trzy osoby otrzymały leczenie przeciwprątkowe. Dwie z nich rozpoczęły leczenie krótko po badaniu kontrolnym: jedna z potwierdzoną infekcją Mtb na podstawie próbki z węzła chłonnego wewnątrzklatkowego, a druga, u której w badaniu PET po 3 miesiącach pojawiła się nowa zmiana w płucach, która ustąpiła po leczeniu. Trzecia osoba rozwinęła objawy gruźlicy w ciągu 2-letniego okresu obserwacji prospektywnej i została poddana kolejnemu klinicznemu badaniu PET-CT, które wykazało zwiększony wychwyt FDG w tym samym węźle chłonnym, który był aktywny w badaniu wyjściowym. Próbka pobrana podczas aspiracji cienkoigłowej przezbronchialnej pod kontrolą endobronchialnego USG (EBUS-TBNA) potwierdziła infekcję Mtb w tym miejscu.

U dwóch uczestników, którzy byli leczeni na gruźlicę po 3 miesiącach, stwierdzono wzrost SUVmax, SUVmean, MV oraz TLG (Rycina 1A1,B1,C1,D1). Jednak u osoby, u której zdiagnozowano gruźlicę po 2 latach, odnotowano spadek SUVmax, SUVmean oraz TLG (Rycina 1A1,B1,D1). Wartość MV u tego pacjenta pozostała bez zmian (z 1,50 cm3 do 1,52 cm3) (Rycina 1C1). Niemniej jednak fizjologiczne wychwyt FDG mierzone jako SUVmean wątroby + 3 SD było znacząco niższe podczas badania po 3 miesiącach (z 3,69 do 2,04), co wskazuje na możliwość wystąpienia zmienności fizjologicznego wychwytu FDG, która może utrudniać interpretację zmian w wychwycie patologicznym. Następnie, aby zniwelować tę zmienność, znormalizowano parametry PET względem aktywności fizjologicznej. Normalizacja do wychwytu FDG w wątrobie wykazała wzrost SUVRmax, a w mniejszym stopniu wzrost SUVRmean oraz znormalizowanego TLG u osoby zdiagnozowanej z gruźlicą po 2 latach (Rycina 1A2, B2, D2). U uczestników, u których nie stwierdzono choroby, zaobserwowano spadek SUVmax, SUVmean, MV oraz TLG między badaniem wyjściowym a badaniem po 3 miesiącach (Rycina 1A1,B1,C1,D1).

Wykres postępów leczenia gruźlicy z trendami SUVmax, SUVmean, MV i TLG w ciągu 3 miesięcy.
Rysunek 1: Aktywność metaboliczna węzłów chłonnych wewnątrzklatkowych w punkcie wyjściowym i po 3 miesiącach, w rozbiciu według wyniku klinicznego. (A-D) Badanie PET-CT wykonano w punkcie wyjściowym oraz po 3 miesiącach u ośmiu nieleczonych osób z kontaktu z gruźlicą płuc. SUVRmax (A2), SUVRmean (B2) oraz znormalizowany TLG (D2) obliczono poprzez podzielenie SUVmax (A1), SUVmean (B1) i TLG (D1) przez referencyjny pobór fizjologiczny, zdefiniowany jako SUVmean wątroby + 3 odchylenia standardowe. MV (C1) to objętość metaboliczna węzłów chłonnych wewnątrzklatkowych. Linie czerwone reprezentują osoby z kontaktu, które otrzymały leczenie przeciwgruźlicze (ATT) w 3. miesiącu, linia pomarańczowa reprezentuje osobę z kontaktu, u której po 2 latach rozwinęła się gruźlica, a linie niebieskie reprezentują osoby z kontaktu, które pozostały zdrowe. SUVmax: maksymalna standaryzowana wartość poboru. SUVRmax: maksymalny stosunek SUV (SUVmax znormalizowany do poboru w wątrobie), SUVmean: średnia standaryzowana wartość poboru, SUVRmean: średni stosunek SUV, MV: objętość metaboliczna, TLG: całkowita glikoliza zmiany. Rysunek został zaadaptowany za zgodą Kim et al.(2025)24. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Różnica średnich (95% CI)Dolna granica zgodności (95% CI)Górna granica zgodności (95% CI)Różnica względna (95% CI)Względna granica zgodności (95% CI)Współczynnik korelacji zgodności (95% CI)
Średnie SUV wątroby0,105 (0,023 do 0,187)−0,229 (−0,372 do −0,086)0,439 (0,296 do 0,581)0,045 (0,010 do 0,081)−0,099 do 0,190 (−0,161 do 0,252)0.90 (0.75–0.96)
SUVmean wątroby + 3 SD0,049 (−0,090 do 0,187)−0,515 (−0,756 do −0,274)0,612 (0,371 do 0,854)0,016 (−0,030 do 0,062)−0,170 do 0,202 (−0,249 do 0,281)0.85 (0.64–0.94)
SUVmax0,616 (0,403 do 0,828)−0,195 (−0,566 do 0,176)1,426 (1,055 do 1,797)0,053 (0,035 do 0,071)−0,017 do 0,123 (−0,049 do 0,155)0.99 (0.98–1.00)
średni SUV−0,104 (−0,453 do 0,245)−1,434 (−2,042 do −0,825)1,226 (0,618 do 1,835)−0,020 (−0,088 do 0,047)−0,278 do 0,238 (−0,396 do 0,355)0.91 (0.77–0.96)
MV (log)0,061 (−0,021 do 0,143)−0,252 (−0,394 do −0,109)0,373 (0,230 do 0,516)0,039 (−0,014 do 0,093)−0,164 do 0,242 (−0,257 do 0,335)0.97 (0.93–0.99)
TLG (log)0,056 (−0,014 do 0,125)−0,210 (−0,331 do −0,088)0,321 (0,200 do 0,443)0,018 (−0,004 do 0,040)−0,067 do 0,103 (−0,106 do 0,142)0.99 (0.98–1.00)

Tabela 1: Zgodność między platformą kliniczną a badawczą (3D Slicer). W celu oceny zgodności między platformami kliniczną i badawczą w odniesieniu do parametrów PET przeprowadzono analizy Blanda-Altmana oraz analizy korelacji zgodności. Przedstawiono średnią różnicę, granice zgodności (LoA) i odpowiadające im 95% przedziały ufności (CI), różnice względne oraz współczynniki korelacji zgodności (CCC). Dla wskaźników poddanych transformacji logarytmicznej (objętość metaboliczna [MV] i całkowita glikoliza zmian [TLG]) zgodność oceniano w skali logarytmicznej, aby uwzględnić błąd proporcjonalny. SUVmax: maksymalna standaryzowana wartość wychwytu, SUVmean: średnia standaryzowana wartość wychwytu, SD: odchylenie standardowe.

Różnica średnich (95% CI)Dolna granica zgodności (95% CI)Górna granica zgodności (95% CI)Różnica względna (95% CI)Względna granica zgodności (95% CI)Współczynnik korelacji wewnątrzklasowej (95% CI)
Średnia wartość SUV w wątrobie (SUVmean)0,027 (0,008 do 0,045)−0,048 (−0,080 do −0,016)0,102 (0,070 do 0,134)0,012 (0,004 do 0,020)−0,021 do 0,045 (−0,035 do 0,059)0.995 (0.986–0.998)
Średnie SUV wątroby + 3SD−0,021 (−0,085 do 0,042)−0,279 (−0,390 do −0,169)0,237 (0,127 do 0,348)−0,007 (−0,028 do 0,014)−0,093 do 0,079 (−0,130 do 0,116)0.971 (0.929–0.989)
SUVmax0,071 (−0,071 do 0,212)−0,470 (−0,717 do −0,222)0,611 (0,364 do 0,858)0,006 (−0,006 do 0,019)−0,041 do 0,054 (−0,063 do 0,076)0.999 (0.997–1.000)
średni SUV−0,052 (−0,161 do 0,057)−0,467 (−0,657 do −0,277)0,364 (0,174 do 0,554)−0,010 (−0,031 do 0,011)−0,090 do 0,070 (−0,127 do 0,107)0.991 (0.977–0.997)
MV (log)0,023 (−0,023 do 0,069)−0,153 (−0,234 do −0,072)0,199 (0,119 do 0,280)0,015 (−0,015 do 0,046)−0,101 do 0,131 (−0,154 do 0,184)0.992 (0.979–0.997)
TLG (log)0,018 (−0,014 do 0,049)−0,101 (−0,156 do −0,047)0,137 (0,082 do 0,191)0,006 (−0,004 do 0,016)−0,033 do 0,044 (−0,050 do 0,062)0.998 (0.993–0.999)

Tabela 2: Zgodność między Czytającym 1 a Czytającym 2 w odniesieniu do parametrów PET-CT z wykorzystaniem platformy badawczej (3D Slicer). Przeprowadzono analizy Blanda-Altmana oraz analizy korelacji wewnątrzklasowej w celu oceny zgodności między obserwatorami w odniesieniu do parametrów PET. Przedstawiono średnią różnicę, granice zgodności (LoA) z odpowiadającymi im 95% przedziałami ufności (CI), różnice względne oraz współczynniki korelacji wewnątrzklasowej (ICC). Dla metryk po transformacji logarytmicznej (objętość metaboliczna [MV] i całkowita glikoliza zmian [TLG]) zgodność oceniano w skali logarytmicznej, aby uwzględnić błąd proporcjonalny. SUVmax: maksymalna standaryzowana wartość poboru, SUVmean: średnia standaryzowana wartość poboru, SD: odchylenie standardowe.

Rycina uzupełniająca 1: Wykresy Blanda-Altmana porównujące zautomatyzowaną i manualną kwantyfikację wątroby w programie 3D Slicer. (A) SUVmean wątroby. (B) SUVmean wątroby + 3 odchylenia standardowe. Oś y przedstawia różnicę między pomiarami zautomatyzowanymi a manualnymi, a oś x przedstawia średnią z obu metod. Ciągła czerwona linia oznacza średnią różnicę, a ciągłe niebieskie linie oznaczają 95% granice zgodności (LoA). Każdy punkt reprezentuje poszczególny obiekt. Kliknij tutaj, aby pobrać tę rycinię.

Rysunek uzupełniający 2: Wykresy Blanda-Altmana porównujące pomiary uzyskane przy użyciu platformy klinicznej (XD3) i badawczej (3D Slicer) dla sześciu parametrów PET-CT. (A) Liver SUVmean, (B) Liver SUVmean + 3 odchylenia standardowe, (C) SUVmean, (D) SUVmax, (E) logarytmicznie przekształcona objętość metaboliczna (MV) oraz (F) logarytmicznie przekształcona całkowita glikoliza zmiany (TLG). Ciągła czerwona linia oznacza różnicę średnią, a ciągłe niebieskie linie oznaczają 95% granice zgodności (LoA). Każdy punkt reprezentuje poszczególnego badanego. Kliknij tutaj, aby pobrać ten rysunek.

Rycina uzupełniająca 3: Wykresy Blanda-Altmana porównujące pomiary wykonane przez Czytelnika 1 i Czytelnika 2. (A) SUVmean wątroby, (B) SUVmean wątroby + 3 odchylenia standardowe, (C) SUVmax, (D) SUVmean, (E) logarytmicznie przekształcona objętość metaboliczna (MV) oraz (F) logarytmicznie przekształcona całkowita glikoliza zmian (TLG). Ciągła czerwona linia oznacza średnią różnicę, a ciągłe niebieskie linie oznaczają 95% granice zgodności (LoA). Każdy punkt reprezentuje poszczególnego badanego. Kliknij tutaj, aby pobrać tę rycinę.

Rycina uzupełniająca 4: Schemat CONSORT przedstawiający przepływ uczestników. W momencie rekrutacji uczestnicy zostali poddani ocenie klinicznej, testowi uwalniania interferonu gamma (IGRA) oraz rentgenowi klatki piersiowej w celu wykluczenia aktywnej gruźlicy (TB). Uczestnikom z pozytywnym wynikiem badania PET-CT zaproponowano dalszą diagnostykę w postaci bronchoskopii z płukaniem pęcherzykowym (BAL) i/lub cienkoigłowej aspiracji przezbronchialnej pod kontrolą endobronchialnego USG (EBUS-TBNA). Uczestnicy nieleczeni byli monitorowani w odstępach 3-miesięcznych za pomocą kwestionariusza objawów i rentgena klatki piersiowej przez 12 miesięcy, po czym nastąpił 12-miesięczny okres obserwacji pasywnej. ATT: leczenie przeciwgruźlicze, Mtb: mycobacterium tuberculosis, PET-CT: pozytonowa tomografia emisyjna z tomografią komputerową. Kliknij tutaj, aby pobrać tę rycinę.

Tabela uzupełniająca 1: Zgodność między zautomatyzowanymi a manualnymi metodami kwantyfikacji wątroby w programie 3D Slicer. Analizy Blanda-Altmana oraz korelacji wewnątrzklasowej porównujące zautomatyzowaną i manualną kwantyfikację wątroby dla SUVmean oraz SUVmean + 3 odchylenia standardowe (SD). Wartości przedstawiono jako średnią różnicę, granice zgodności oraz współczynnik korelacji wewnątrzklasowej (ICC), z 95% przedziałami ufności (CI) dla każdego z parametrów. Różnicę względną oraz względne granice zgodności obliczono w celu oceny błędu proporcjonalnego między metodami. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Tabela uzupełniająca 2: Ilościowe pomiary PET-CT u jedenastu uczestników, w tym ośmiu z seryjnymi skanami PET-CT. Wszystkie skany wykonano przed rozpoczęciem leczenia przeciwgruźliczego (ATT). Badanie PET 1 przeprowadzono w punkcie wyjściowym, a badanie PET 2 po 3 miesiącach. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Plik uzupełniający 1: Metody statystyczne. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Dyskusja

Ocenialiśmy półautomatyczną kwantyfikację PET u osób kontaktujących się z gruźlicą płuc za pomocą platformy badawczej do obrazowania i obserwowaliśmy znaczną zgodność z oprogramowaniem klinicznym w różnych parametrach PET (SUVmax, SUVmean, MV i TLG), oraz umiarkowaną zgodność w przypadku progów wątrobowych SUVmean + 3 SD. Wykazaliśmy doskonałą zgodność między operatorami we wszystkich parametrach PET między dwoma niezależnymi i oślepionymi badaczami z podejście półautomatycznym. Co ważne, osiągnęliśmy to z jednym badaczem będącym nieradiologiem, co wskazuje, że automatyzacja z 3D Slicer może ułatwić niezawodną analizę PET-CT u badaczy o różnym poziomie doświadczenia klinicznego i badawczego.

Normalizacja parametrów PET do progu wątrobowego wydaje się zwiększać czułość analizy i ujawnia wzrost aktywności metabolicznej między punktem wyjściowym a 3 miesiącami, który inaczej byłby zasłonięty przez niższy poziom fizjologicznego poboru podczas drugiego skanowania. Pobór FDG może być wpłynięty przez różne czynniki biologiczne i techniczne, w tym stres pacjenta, aktywność fizyczną, poziom glukozy we krwi i odstęp czasu między wstrzyknięciem FDG a skanowaniem25. Zmiany wzdłużne w PET-CT u osób kontaktujących się z gruźlicą są prawdopodobnie mniej wyraźne niż te obserwowane podczas leczenia aktywnej gruźlicy. Dlatego standaryzacja przy użyciu tkanki referencyjnej i ścisłe przestrzeganie protokołu obrazowania są niezbędne, aby poprawić powtarzalność i niezawodność analiz obrazowych w badaniach zakażeń gruźlicą26. W tym kontekście metody półautomatyczne i normalizacja do narządu referencyjnego oferują dodatkową wartość poprzez zmniejszenie zależności od operatora i poprawę spójności ocen ilościowych w różnych punktach czasowych. Konsekwencja w pomiarze referencji fizjologicznej jest szczególnie ważna, ponieważ niedokładne pomiary aktywności referencyjnej prowadzić będą do niewiarygodnej kwantyfikacji. Użyliśmy wątroby jako narządu referencyjnego, ponieważ zapewnia stabilne, możliwe do powtórzenia i łatwe do zmierzenia pobór27. Wątrobowe SUVmean plus trzy odchylenia standardowe zostało użyte, aby zbalansować biologiczną referencję z wykonalnością operacyjną, ponieważ bardzo niskie wartości referencyjne ograniczają kwantyfikację przez niespecjalistycznych czytelników z powodu przypadkowego włączenia sąsiednich tkanek. Takie podejście ma na celu promocję praktycznej, powtarzalnej i dostępnej metodologii kwantyfikacji rozproszonych zmian wewnątrzklatkowych w zakażeniu gruźlicą do celów badawczych i nie jest zweryfikowane do użytku klinicznego.

Zalecany jest automatyczny pomiar wątroby jako preferowana metoda analizy skanów badawczych, ponieważ demonstruje wysoką powtarzalność i wymaga minimalnej interakcji użytkownika. W niewielkiej liczbie przypadków algorytm automatyczny może albo nie wykryć wątroby, albo przypadkowo uwzględnić sąsiednie struktury. Ważne jest wizualne potwierdzenie, że zautomatyzowana strefa ROI nie przekracza wątroby, aby zapewnić dokładną kwantyfikację. W takich przypadkach zalecana jest ręczna mierzy.

Mała, ale spójna przesada SUVmax została zaobserwowana między platformami klinicznymi i badawczymi. Drobne różnice w pomiarach SUV między platformami oprogramowania są dobrze rozpoznane i zwykle wynikają z różnic specyficznych dla oprogramowania w interpretacji informacji DICOM i sposobie reprezentacji danych wokseli28. Te różnice mogą subtelnie wpływać na wartości na poziomie wokseli, szczególnie dla SUVmax. Podkreśla to znaczenie utrzymania spójności platformy w badaniach PET-CT w kwestii minimalizacji różnic w pomiarach. W tym kontekście platformy open-source mogą wspierać standardyzację metodologiczną i zmniejszać różnorodność w badaniach.

Ważnym nieznanym w interpretacji skanów PET-CT w zakażeniu gruźlicą jest zdefiniowanie klinicznie znaczącej aktywności metabolicznej i progów znaczącej zmiany w czasie. W naszym badaniu wszystkie parametry PET zmniejszyły się po trzech miesiącach wśród osób, które pozostały zdrowe. Jednak wartości początkowe ilościowe nakładały się między tymi, którzy pozostali zdrowi a tymi, którzy otrzymali leczenie. Sugeruje to, że trend w czasie może być ważniejszy niż pomiar w pojedynczym punkcie czasowym. Przyszłe badania powinny oceniać wiele ilościowych miar aktywności metabolicznej PET-CT w czasie i korelować je z wstępnie zdefiniowanymi wskaźnikami klinicznymi, aby wyznaczyć optymalne parametry i ustalić progi referencyjne, które ułatwiają standaryzowaną interpretację.

Skupiliśmy się na kwantyfikacji węzłów chłonnych wewnątrzklatkowych ze względu na ograniczony liczby nieprawidłowości parenchymy płuc. Wyniki tego badania wykazały, że wczesne zakażenie gruźlicą jest przeważnie ograniczone do węzłów chłonnych wewnątrzklatkowych, co jest zgodne z badaniem przeprowadzonym w USA6. W naszej kohorcie tylko czterech uczestników wykazało pobór FDG w parenchymie płuc w punkcie wyjściowym, z niską aktywnością metaboliczną (średni SUVmax = 2,7), a zmiany były zbyt małe, aby zapew

Oświadczenia

Wszyscy autorzy nie zgłaszają żadnych potencjalnych konfliktów.

Podziękowania

To jest podsumowanie niezależnego badania sfinansowanego przez Nagrodę MRC dla Zaufania w Koncepcji Uniwersytetu Leicester przyznaną P.H. i przeprowadzone w Narodowym Instytucie Badań nad Zdrowiem i Opieką (NIHR) w Leicester Biomedical Research Centre (BRC). Wyrażone poglądy są poglądami autora(ów) i niekoniecznie poglądami fundatorów, NHS, NIHR lub Departamentu Zdrowia i Opieki Społecznej. ­­­To badanie zostało sfinansowane przez Nagrodę MRC dla Zaufania w Koncepcji. JWK został sfinansowany przez Nagrodę Wellcome dla Badacza przyznaną Anne O'Garra (WT 215628/Z/19/Z). 

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Q.ClearGE HealthcareN/AAlgorytm rekonstrukcji dla PET
https://www.gehealthcare.com/en-sg/products/molecular-imaging/qclear?srsltid=AfmBOooqtkcQJronALLan2Q
rxYYpTTq5qw9PRf0pDJS
HpTUHQk4bUarl
XD3Mirada MedicalN/AOprogramowanie do obrazowania medycznego
https://www.mirada-medical.com/diagnostic-imaging
3D SlicerN/AN/AOtwarta platforma oprogramowania do obrazowania, niekomercyjna
https://www.slicer.org/

Bibliografia

  1. Global tuberculosis report 2025. , World Health Organization. Geneva, Switzerland. (2025).
  2. Jasmer, R. M., Nahid, P., Hopewell, P. C. Latent tuberculosis infection. N Engl J Med. 347 (23), 1860-1866 (2002).
  3. Houben, R. M. G. J., Dodd, P. J. The global burden of latent tuberculosis infection: a re-estimation using mathematical modelling. PLoS Med. 13 (10), e1002152(2016).
  4. Dye, C., Glaziou, P., Floyd, K., Raviglione, M. Prospects for tuberculosis elimination. Annu Rev Public Health. 34, 271-286 (2013).
  5. Esmail, H., et al. High resolution imaging and five-year tuberculosis contact outcomes. medRxiv. , (2023).
  6. Ghesani, N., Patrawalla, A., Lardizabal, A., Salgame, P., Fennelly, K. P. Increased cellular activity in thoracic lymph nodes in early human latent tuberculosis infection. Am J Respir Crit Care Med. 189 (6), 748-750 (2014).
  7. White, A. G., et al. Analysis of 18FDG PET/CT imaging as a tool for studying Mycobacterium tuberculosis infection and treatment in non-human primates. J Vis Exp. (127), e56375(2017).
  8. Cross, G. B., Doherty, J. O., Chang, C. C., Kelleher, A. D., Paton, N. I. Does PET-CT have a role in the evaluation of tuberculosis treatment in phase 2 clinical trials. J Infect Dis. 229 (4), 1229-1238 (2024).
  9. Kim, J. W., et al. A structural and metabolic framework for classifying pre-clinical tuberculosis infection phenotypes using 18F-FDG PET-CT: a prospective cohort analysis following M. tuberculosis exposure. Thorax. 79 (12), 1156(2024).
  10. Kim, J. W., Munavvar, R., Kamil, A., Haldar, P. PET-CT for characterising TB infection (TBI) in immunocompetent subjects: a systematic review. J Med Microbiol. 72 (9), (2023).
  11. Wahl, R. L., Jacene, H., Kasamon, Y., Lodge, M. A. From RECIST to PERCIST:evolving considerations for PET response criteria in solid tumors. J Nucl Med. 50 Suppl 1 (Suppl 1), 122s-150s (2009).
  12. Fencl, P., Belohlavek, O., Harustiak, T., Zemanova, M. The analysis of factors affecting the threshold on repeated 18F-FDG-PET/CT investigations measured by the PERCIST protocol in patients with esophageal carcinoma. Nucl Med Commun. 33 (11), 1188-1194 (2012).
  13. Hirata, K., et al. A semi-automated technique determining the liver standardized uptake value reference for tumor delineation in FDG PET-CT. PLoS One. 9 (8), e105682(2014).
  14. Hatt, M., et al. Reproducibility of 18F-FDG and 3'-deoxy-3'-18F-fluorothymidine PET tumor volume measurements. J Nucl Med. 51 (9), 1368-1376 (2010).
  15. Keijzer, K., et al. Semi-automated (18)F-FDG PET segmentation methods for tumor volume determination in non-Hodgkin lymphoma patients: a literature review, implementation and multi-threshold evaluation. Comput Struct Biotechnol J. 21, 1102-1114 (2023).
  16. Boellaard, R., Krak, N. C., Hoekstra, O. S., Lammertsma, A. A. Effects of noise, image resolution, and ROI definition on the accuracy of standard uptake values: a simulation study. J Nucl Med. 45 (9), 1519(2004).
  17. Ziai, P., et al. Role of optimal quantification of FDG PET imaging in the clinical practice of radiology. RadioGraphics. 36 (2), 481-496 (2016).
  18. Malherbe, S. T., et al. Quantitative 18F-FDG PET-CT scan characteristics correlate with tuberculosis treatment response. EJNMMI Res. 10 (1), 8(2020).
  19. Cross, G. B., et al. PET-CT outcomes from a randomised controlled trial of rosuvastatin as an adjunct to standard tuberculosis treatment. Nat Commun. 15 (1), 10475(2024).
  20. 3D Slicer. Pieper, S., Halle, M., Slicer Kikinis, R. 3D. 2004 2nd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: Nano to Macro (IEEE Cat No. 04EX821), Arlington, VA, USA, 1, 632-635 (2004).
  21. Kim, J. W., et al. PET-CT-guided characterisation of progressive, preclinical tuberculosis infection and its association with low-level circulating Mycobacterium tuberculosis DNA in household contacts in Leicester, UK: a prospective cohort study. Lancet Microbe. 5 (2), e119-e130 (2024).
  22. The Ionising Radiations Regulations 2017. , Great Britain. https://www.legislation.gov.uk/uksi/2017/1075/contents (2017).
  23. ARSAC Notes for Guidance: Good Clinical Practice in Nuclear Medicine. , Administration of Radioactive Substances Advisory Committee. https://www.gov.uk/government/publications/arsac-notes-for-guidance (2014).
  24. Kim, J., Kamil, A., Lee, J., Novsarka, I., Haldar, P. M34 Semi-automated quantification of PET-CT in TB contacts and its association with prospective outcomes. Thorax. 80 (Suppl 2), A358-A359 (2025).
  25. Paquet, N., Albert, A., Foidart, J., Hustinx, R. Within-patient variability of 18F-FDG: standardized uptake values in normal tissues. J Nucl Med. 45 (5), 784-788 (2004).
  26. Lodge, M. A. Repeatability of SUV in oncologic (18)F-FDG PET. J Nucl Med. 58 (4), 523-532 (2017).
  27. Zwezerijnen, G. J. C., et al. Reproducibility of [18F]FDG PET/CT liver SUV as reference or normalisation factor. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 50 (2), 486-493 (2023).
  28. Wilson, C. M., Selwyn, R. G., Elojeimy, S. Comparison of PET/CT SUV metrics across different clinical software platforms. Clin Imaging. 89, 104-108 (2022).
  29. Cadena, A. M., et al. Concurrent infection with Mycobacterium tuberculosis confers robust protection against secondary infection in macaques. PLoS Pathog. 14 (10), e1007305(2018).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Immunologia i zaka enianumer 233numer 233W tym miesi cu w JoVEnumer
Film wkrótce dostępny
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.