Cuantitativo [¹⁸F]-Naf-PET-MRI Análisis para la evaluación de la rotación ósea dinámica en un paciente con dolor de espalda baja facetogénico

Summary

Las técnicas de imagen que reflejan la rotación ósea dinámica pueden ayudar a caracterizar una amplia gama de patologías óseas. Presentamos metodologías detalladas para realizar y analizar datos dinámicos [¹⁸F]-NaF-PET-MRI en un paciente con dolor de espalda baja facetogénico utilizando las articulaciones de la faceta lumbar como región prototípica de interés.

Abstract

Las técnicas de imagen que reflejan la rotación ósea dinámica pueden ayudar a caracterizar una amplia gama de patologías óseas. El hueso es un tejido dinámico sometido a una remodelación continua con la actividad competidora de los osteoblastos, que producen la nueva matriz ósea, y osteoclastos, cuya función es eliminar el hueso mineralizado. [¹⁸F]-NaF es una radiosonda de tomografía por emisión de positrones (PET) que permite la visualización del metabolismo óseo. [¹⁸F]-NaF se absorbe químicamente en hidroxiapatita en la matriz ósea por osteoblastos y por lo tanto puede detectar no invasivamente la actividad osteoblástica, que es oculta a las técnicas de imagen convencionales. El modelado cinético de los datos dinámicos [¹⁸F]-NaF-PET proporciona medidas cuantitativas detalladas del metabolismo óseo. Los datos PET semicuantitativos convencionales, que utilizan valores de absorción estandarizados (SUV) como medida de la actividad de la radiosonda, se conocen como una técnica estática debido a su instantánea de la absorción del trazador en el tiempo.  El modelado cinético, sin embargo, utiliza datos de imagen dinámicos donde los niveles de trazador se adquieren continuamente proporcionando resolución temporal de absorción del trazador. A partir del modelado cinético de datos dinámicos, se pueden extraer valores cuantitativos como el flujo sanguíneo y la velocidad metabólica (es decir, métricas potencialmente informativas de la dinámica del trazador), todo ello con respecto a la actividad medida en los datos de imagen. Cuando se combinan con la modalidad dual PET-MRI, los datos cinéticos específicos de cada región pueden correlacionarse con la información estructural y patológica de alta resolución registrada anatómicamente que ofrece la RMN. El objetivo de este manuscrito metodológico es esbozar técnicas detalladas para realizar y analizar datos dinámicos [¹⁸F]-NaF-PET-MRI. La articulación de la faceta lumbar es un sitio común de la enfermedad de la artritis degenerativa y una causa común para el dolor de espalda baja axial.  Estudios recientes sugieren que [¹⁸F]-NaF-PET puede servir como un biomarcador útil de la enfermedad facetogénica dolorosa.  Por lo tanto, la articulación de la faceta lumbar humana se utilizará como una región prototípica de interés para el análisis dinámico [¹⁸F]-NaF-PET-MRI en este manuscrito.

Introduction

Las técnicas de diagnóstico por imágenes clínicas estándar de la patología ósea se limitan principalmente a caracterizar los cambios estructurales, que pueden ser inespecíficos. Por ejemplo, las anomalías morfológicas asintomáticas relacionadas con el envejecimiento normal pueden ser indistinguibles de las alteraciones degenerativas que son responsables del dolor intenso y la discapacidad¹. El hueso es un tejido dinámico sometido a remodelación continua con la actividad competitiva de los osteoblastos,que producen la nueva matriz ósea, y osteoclastos, cuya función es eliminar el hueso mineralizado 2. [¹⁸F]-NaF es una radiosonda de tomografía por emisión de positrones (PET) que permite la visualización del metabolismo del tejido óseo. [¹⁸F]-NaF se absorbe químicamente en hidroxiapatita en la matriz ósea por osteoblastos y por lo tanto puede detectar de forma no invasiva la actividad osteoblástica, detectando así un proceso metabólico que es oculto para las técnicas de imagen convencionales. Como resultado, [¹⁸F]-NaF se ha utilizado para caracterizar la patología ósea en un número creciente de trastornos óseos incluyendo neoplasias, enfermedadinflamatoria y degenerativa del hueso y las articulaciones^3,4,5 .

Los datos PET se analizan más comúnmente de manera semicuantitativa, que se puede realizar fácilmente en la práctica clínica de rutina con valores de admisión estandarizados (SUV). Como métrica, los SUV son útiles para los médicos, yaque representan la acumulación de tejido en relación con el resto del cuerpo 6. Los valores de las exploraciones posteriores se pueden utilizar para observar cambios en la ingesta como resultado del tratamiento o la progresión de la enfermedad. La naturaleza numérica de los SUV también ayuda en comparación entre pacientes y entre exploraciones sucesivas en el mismo paciente. El algoritmo utilizado para calcular SUVs, Ecuación 1, hace la suposición de que el trazador se distribuye por igual por todo el cuerpo y que la masa del cuerpo magro representa con precisión el volumen de todo el cuerpo. Como tal, los SUV son una medida semicuantitativa. Para una región determinada de interés (ROI), SUV_max (el valor máximo de SUV dentro de un ROI) y la_media de SUV (la media de todos los SUV muestreados dentro de un ROI) son métricas de SUV comúnmente utilizadas en la práctica clínica⁶.

El modelado cinético de los datos dinámicos de PET también se puede realizar para un análisis cuantitativo más detallado. Mientras que la adquisición de datos SUV es estática, el modelado cinético utiliza datos de imagen dinámicos donde los niveles de trazador se adquieren continuamente proporcionando una dimensión temporal.  A partir del modelado cinético más complejo de datos dinámicos, se pueden extraer valores cuantitativos y métricas informativas de la dinámica del trazador con respecto a la actividad medida en los datos de imagen. En la Figura 1⁷se muestra un modelo de compartimiento de dos tejidos de muestra empleado para el modelado cinético dinámico.  C_p es la concentración de trazador en el plasma sanguíneo, mientras que C_e y C_t representan la concentración en el espacio intersticial sin ataduras y el trazador enlazado en la matriz ósea objetivo respectivamente. K_1, k₂, k₃, k₄, son 4 parámetros de velocidad que describen el modelo cinético para el lavado/salida del trazador y la unión. K₁ describe el trazador tomado del plasma arterial al espacio intersticial (C_t), k₂ describe la fracción del trazador que se difunde desde el espacio intersticial al plasma, k₃ describe el trazador que se mueve desde intersticial (C_e) espacio a hueso (C_t), y k₄ describe el trazador que se mueve desde el hueso (C_t) de vuelta al espacio intersticial (C_e).

Figura 1 . Un modelo de compartimiento de dos tejidos de muestra para el modelado cinético dinámico. C_p es la concentración del marcador en el compartimento de plasma sanguíneo, C_e libre y no específicamente unido concentración de trazador en el tejido, y C_t específicamente unido concentración de trazador en el tejido. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El modelo cinético patina de Patlak produce K_{i_Patlak} como una medida de la tasa de afluencia de radiosonda (mL/ccm/min, cm cúbicos a ccm) desde el charco de sangre en la matriz ósea. La tasa de afluencia del trazador desde el grupo sanguíneo hasta la matriz ósea se puede calcular utilizando la Ecuación 2 y la Ecuación 3 para K_{i_Patlak} y K_{i_NonLineal} respectivamente. K_{i_Patlak} y K_{i_NonLinear} son las velocidades a las que [¹⁸F]-NaF sale del fondo sanguíneo arterial y se une irreversiblemente a una matriz ósea subsitio, utilizando los dos modelos respectivamente. Una diferencia entre el Modelo Cinético Patlak y el modelo cinético no lineal está en su utilización de los datos dinámicos. El modelo Patlak requiere que se cumpla el equilibrio y, a continuación, calcula la velocidad de afluencia a partir de la pendiente lineal establecida. El modelo cinético Patlak produce tasas de afluencia de K_{i_Patlak,} utilizando un tiempo de 24 minutos para equilibrar la piscina de plasma, C_p, a la piscina sin consolidar, C_u.  El tiempo de 24 minutos puede cambiar dependiendo del tiempo encontrado para que todos los subsitios alcancen el equilibrio con la piscina de plasma en la muestra. El modelo no lineal más riguroso desde el caso de la computación utiliza la totalidad de los datos temporales para ajustarunas.

El objetivo de este manuscrito metodológico es esbozar técnicas detalladas para realizar dinámicas [¹⁸F]-NaF-PET-MRI.  La articulación de la faceta lumbar es un sitio común dela enfermedad de la artritis degenerativa y una causa común para el dolor de espalda baja axial 8.  Estudios recientes sugieren [¹⁸F]-NaF-PET-MRI puede servir como un biomarcador útil de la enfermedad facetogénica dolorosa⁹.  Las articulaciones de la faceta lumbar humana de un solo paciente con dolor de espalda baja facetogénico se analizarán de este modo como un ROI prototípico para el análisis dinámico [¹⁸F]-NaF-PET-MRI.

Protocol

Este estudio prospectivo de viabilidad reclutó pacientes después de obtener la aprobación de Human Study IRB y cumplir con las regulaciones de la HIPAA.

1. Fantasma

1. Llenar un fantasma cilíndrico hueco con una plaquita que tenga cilindros huecos con un rango de diámetros (5 - 38 mm) con 185 MBq de [¹⁸F]-NaF.
2. Genere un mapa de atenuación del fantasma mediante CT o una plantilla que se generó anteriormente para este fantasma.
3. Coloque el fantasma en el centro de PET/MR y adquiera datos de PET durante 5-10 minutos registrando la imagen resultante utilizando la consola de imágenes.
4. Reconstruya utilizando la consola de imágenes con el mapa de atenuación basado en TC utilizando un algoritmo que coincida con el mismo algoritmo de reconstrucción que se utilizará para la creación de imágenes de sujetos humanos.
5. Calcular la actividad media en cada cilindro (izquierda y derecha) del mismo tamaño para todos los tamaños utilizando AMIDE freeware.
6. Tabular la actividad media frente al tamaño del cilindro.
7. Calcule los errores de volumen parcial (PVE) dividiendo la actividad media de cada cilindro por la actividad media del cilindro de referencia.
8. Trazar el PVE por el tamaño del cilindro.
9. Utilice la ecuación lineal entre los tamaños de dos cilindros al corregir PVE en los datos del paciente.

2. Preparación del paciente

1. Antes de reclutar pacientes, obtenga cualquier aprobación necesaria de Human Study IRB y cumpla con las regulaciones de HIPPA.
2. Establecer criterios adecuados de inclusión y exclusión para el estudio de intereses.
   1. Los criterios de inclusión eran los siguientes: adultos, al menos 18 años de edad con capacidad para el consentimiento informado; antecedentes de dolor de espalda baja no radicular axial; recomendados por los radiólogos intervencionistas de la columna vertebral.
   2. Los criterios de exclusión fueron los siguientes: antecedentes de fractura o tumor de la columna vertebral; mujeres embarazadas o amamantando; contraindicaciones para tener RMN o administración de trazador o contraste; cirugía lumbar o instrumentación previa.
3. Reúna el consentimiento informado por escrito del paciente, aprobado por el Comité de Investigación Humana.
4. Obtenga cualquier examen clínico relevante y/o datos de encuestas de pacientes pertinentes a su estudio de interés.
5. Tener sujeto cambio en la bata, establecer acceso IV, administrar la prueba de embarazo si la paciente es femenina y en edad fértil, comprobar la creatinina / GFR para el uso seguro de contraste, y recuperar [¹⁸F]-NaF dosis. Entrena al paciente sobre la importancia de permanecer quieto durante toda la duración del examen.
6. Coloque primero el paciente supino y los pies en el PET/RM.

3. Protocolo de imágenes

1. Utilice un escáner PET/MRI de 3.0 T para la adquisición simultánea de imágenes PET y MR.
2. Utilice la bobina de matriz de imágenes moleculares central de matriz posterior para la toma de imágenes por RMN.
3. Asegúrese de que el FOV de las modalidades de imágenes de RMN y PET esté centrado para cubrir la región inferior de la columna vertebral de T12 a S3.
4. Las secuencias de RMN clínicas para el protocolo de la columna lumbar incluyen: Sagittal T1 (tiempo de repetición/tiempo de eco (TR/TE) a 510/8.6 ms, resolución en el plano de 0,75 mm, resolución a través del plano de 4 mm), grasa Sagital T2 saturada (FS) (TR/TE a 4208/86,2 ms, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane, in-plane resolución de 0,75 mm, resolución de plano pasante a 4 mm) Eco de giro rápido de relajación rápida T2 axial (FRFSE) con y sin saturación de grasa (TR/TE a 750/9.2 ms, resolución en el plano de los siguientes a 0,7 mm, resolución a través del plano de 4 mm), eco de giro rápido T1 axial (FSE) Preolinio de giro rápido (FSE) (TR/ TE a 575/8,9 ms, resolución en el plano de 0,65 mm, resolución de plano pasante a 4 mm), gastón de gasomonio axial T1 FSE post gadolinium (TR/TE a 562/8,6 ms, resolución en plano de 0,65 mm, resolución de plano pasante a 4 mm).
5. Inyectar 0,1 mm/kg de gadobutrol (1M Gadavist) de contraste en la fosa antecubital IV del paciente directamente antes de adquirir las secuencias de RMN que lo requieren.
6. Antes de la tomografía por emisión de positores dinámicos, inyecte la dosis radiactiva de [¹⁸F]-NaF al paciente a una concentración de 2,96 MBq/kg de [¹⁸F]-NaF.
7. Realice una exploración de PET dinámica de 60 minutos utilizando 3 fases temporales separadas centradas sobre la columna vertebral inferior, T12 a S3.
8. Adquiera la primera fase del escaneo dinámico con 12 fotogramas de 10 s cada uno.
9. Adquirir la segunda fase de 4 cuadros de 30 s cada uno.
10. Adquirir la última fase de 14 fotogramas de 4 min cada uno.
11. Calcule la corrección de atenuación de RM (MRAC) para la región de la columna lumbar utilizando el método estándar Dixon de dos puntos. El método Dixon segmenta las señales de RM de grasa y agua en el aire, tejido blando, pulmón y grasa (aunque no hueso).
12. Asegúrese de que los datos petca están co-registrados a las imágenes axiales de FRFSE saturadas de grasa T2.
13. Reconstruya los datos PET en la consola utilizando los siguientes parámetros: campo de visión de 60 cm (FOV), postfiltro de 3 mm, filtro estándar del eje Z, matriz 256 x 256, 28 subconjuntos y VPFX (Tiempo de vuelo - Maximización de expectativas de subconjuntos ordenados, TOF-OSEM) con 4 iteraciones .
14. Asegúrese de que la reconstrucción incluya el procesamiento posterior para corregir la descomposición, la atenuación, la dispersión y el tiempo muerto.

4. Análisis de imágenes

1. Pida al radiólogo ciego que interprete las secuencias clínicas de RMN.
2. Evaluar las secuencias de postcontraste ponderadas en T2 y en T1 con supresión de grasa y suprimidas en grasa para calificar la sinovitis faceta como se describió anteriormente en Czervionke y Fenton¹⁰.
   1. Utilice la siguiente clasificación de facetas es: grado de RMN 0 sin anormalidad de la articulación de la faceta, 1 - mejora anormal o hiperintensidad T2 limitada a la cápsula articular, 2 - mejora extracapsular anormal o hiperintensidad T2 que implica < 50% del perímetro de FJ, 3 anormal anormal mejora extracapsular o hiperintensidad T2 que involucre >50% del perímetro de la FJ, y 4o grado 3 con extensión de edema en el neuroforamen, ligementum flavum, pediculo, proceso transversal o cuerpo vertebral. Como se explica en el árbitro: Czervionke LF, Fenton DS. Imágenes por RMN saturada de grasa en la detección de artropatía por faceta inflamatoria (sinovitis faceta) en la columna lumbar. ¹⁰

5. Análisis de datos

1. Transfiera imágenes PET y MRI a una estación de trabajo dedicada equipada para analizar datos PET dinámicos como el software PMOD. Analizar las articulaciones facetarias de la columna lumbar de L1-L2 a L5-S1.
2. Localice las regiones que se evaluarán para las mediciones de admisión [¹⁸F]-NaF: juntas de faceta bilaterales en cada nivel. Seleccione volúmenes de interés (VOI) utilizando imágenes anatómicas T2 MR y, a continuación, transfiera a las imágenes PET.
3. Identifique el punto central de cada articulación de la faceta lumbar triangulando visualmente con imágenes de rmn T2 del plano sagital y axial y registrando el número de rebanada del centro aproximado.
4. Con los datos del paciente abiertos en la pestaña Ver, haga clic en el botón VOI de la barra lateral y seleccione SPHERE (Objeto).
5. En la ventana Predefinido que aparece, escriba 7,5 mm como radio y haga clic en Crear nueva VOI.
6. Coloque un VOI esférico (7,5 mm de diámetro) en el centro de cada articulación de faceta haciendo clic izquierdo en la faceta. Ajuste la esfera haciendo clic izquierdo y arrastrando hasta que se centre visualmente en la faceta.
7. Repita según sea necesario para todas las facetas de interés haciendo clic en Crear nueva VOI y realizando el paso 5.5
8. Coloque un VOI esférico (5 mm de diámetro) en la cresta ilíaca derecha en la cavidad de la médula central (para excluir la afectación de la corteza) como región de referencia. Haga clic en Crear nueva VOI y haga clic izquierdo en la médula de iliac derecho.
9. Coloque VOI para que los bordes estén dentro de la médula por completo.
10. Asegúrese de que los VOI se colocan de forma similar a la imagen que muestra los VOI de la articulación de faceta del cuerpo vertebral (FJ) en la Figura 2 en el que encapsulan el centro de la articulación de la faceta.

6. Cálculos de SUV y datos cinéticos

1. Para calcular la función de entrada arterial coloque un VOI cilíndrico que cubra dos rodajas axiales de la aorta abdominal. Asegúrese de que el diámetro es igual al diámetro de la aorta.
2. Haga clic con el botón derecho en la imagenaxial, seleccione inspecciónde datos.
3. Mida el diámetro de la aorta abdominal proximal a su bifurcación.
4. Haga clic izquierdo en el lado derecho de la pared aórtica y mueva el cursor al lado izquierdo de la pared aórtica.
5. Registre la distancia del diámetro del muro aórtico en la ventana Inspector de datos. Esto se utilizará para calcular el coeficiente de corrección de volumen parcial (PVC).
6. Haga clic izquierdo en el botón VOI de la barra lateral, seleccione CIRCLE (ROI).
7. Cree un ROI de círculo con un radio especificado de la mitad del diámetro medido previamente en el paso 6.5
8. Haga clic en Crear nuevo VOI y haga clic izquierdo en el centro de la aorta, cambie la posición si es necesario, para asegurarse de que el círculo se aproxima a la posición del muro aórtico.
9. Descienda una rebanada en el plano axial y repita los pasos 6.7-6.9, haciendo así un cilindro de los dos ROI circulares.

7. Corrección parcial del volumen petpet

NOTA: Debido a PVE, la actividad del trazador se subestima en relación con el tamaño del objetivo. Por lo tanto, se toman medidas para corregir el PVE.

1. Utilice los coeficientes de recuperación que se derivaron anteriormente utilizando el fantasma PET/CT trazando el tamaño del diámetro del cilindro frente a la relación entre la actividad recuperada y la actividad verdadera.
2. Aplique los coeficientes de recuperación a la medición basada en imágenes sobre la aorta descendente para crear una entrada arterial corregida de volumen parcial.
3. Sustituya esta entrada arterial corregida de volumen parcial en PMOD para su uso en el modelado cinético y la cuantificación precisa de la cinética del trazador.

8. Cálculos de SUV y datos cinéticos

Nota: El algoritmo utilizado para calcular el valor de admisión estándar (SUV), Ecuación 1, hace la suposición de que el trazador se distribuye por igual por todo el cuerpo y que la masa del cuerpo magro representa con precisión el volumen de todo el cuerpo. Por lo tanto, los SUV se conocen como una medida semicuantitativa.
Ecuación 1: Valor de admisión estándar

1. Calcule los valores_medios del SUV_maxy del SUV para cada subsitio usando el punto de tiempo de 60 minutos.
   Nota: El modelo de compartimiento de dos tejidos utilizado para el modelado cinético se muestra en la figura 1. C_p es la concentración de trazador en el plasma sanguíneo, mientras que C_e y C_t representan la concentración en el espacio intersticial sin ataduras y el trazador enlazado en la matriz ósea objetivo respectivamente. K_1, k₂, k₃, k₄, son 4 parámetros que describen el modelo cinético para el lavado/salida del trazador y la unión.
2. Utilice el compartimento de dos tejidos irreversible para el modelo Lineal de Patlak y los modelos de regresión no lineal durante el análisis cinético
   Nota: Se utiliza un modelo de compartimiento irreversible de dos tejidos para calcular constantes de velocidad de afluencia específicas de la región (en min^-1) para [¹⁸F]-NaF¹¹.
3. Asegúrese de que el tiempo de equilibrio se establece en 24 minutos cuando se utiliza el modelo cinético Patlak
4. Entrada k₄ a 0 cuando se utiliza el modelo de regresión no lineal para producir tasas de afluencia K_{i_NonLinear.}
5. Calcule la tasa de afluencia del trazador desde el grupo sanguíneo hasta la matriz ósea utilizando Ecuación 2 y Ecuación 3 para K_{i_Patlak} y K_{i_NonLinear} respectivamente. K_{i_Patlak} y K_{i_NonLinear} son las velocidades a las que [¹⁸F]-NaF sale del fondo sanguíneo arterial y se une irreversiblemente a una matriz ósea subsitio, utilizando los dos modelos respectivamente.
   1. Ecuación 2: Modelo Cinético Gráfico Patlak
      + Interceptar
   2. Ecuación 3: Modelo cinético de regresión no lineal
      

9. Análisis estadístico

1. Utilice un análisis de regresión lineal para evaluar si la tasa de afluencia de [¹⁸F]-NaF K_{i_Patlak} se correlacionó con:_mediaSUV, SUV_max,K_{i_NonLinear}y cualquier calificación clínica específica del estudio.
2. Utilice la prueba t de dos colas y la correlación de Pearson para probar la significancia estadística en correlaciones anteriores.

Representative Results

¹⁸ Los valores de ingesta de NaF-PET se miden en las articulaciones de la faceta bilateral en los niveles vertebrales L1-L2 a L5-S1 para un total de 10 ROI en un solo paciente representativo con dolor de espalda baja axial. En la Figura 2se muestran las imágenes de RM con presión hipotética 48 F]-NaF-PET, T2 axial suprimida y t2 axial a través del nivel de las articulaciones facetarias L3-L4.  El grado de artropatíafaceta K_{i_Patlak}, SUV, SUV_maxy mOR faceta para cada una de las 10 articulaciones facetas muestreadas en un paciente representativo se resumen en la Tabla1. Las tasas de afluencia de K_{i_Patlak} se vuelven a trazar la_media del SUV y los grados de artropatía faceta basados en RMN en la Figura 3.  En este caso representativo, la articulación de faceta con el grado de RMN más alto de artropatía faceta degenerativa (L3-L4 del lado izquierdo) tiene los valores_{medios más} altos de K_{i_Patlak} y SUV.

Figura 2 . Imágenes representativas [¹⁸F]-NaF-PET y MR de articulaciones de facetas lumbares. A) Imagen SUV axial [¹⁸F]-NaF-PET a través de las uniones facetarias L3-L4 que revelan la sutoma asimétrica de la radiosonda a la izquierda.  Los círculos de color rojo delinean el ROI aproximado para el análisis de cada articulación de faceta.  Imágenes axiales T2 suprimidas en grasa (B) y T1 axial post-contraste suprimido (C) a través del nivel L3-L4 en el mismo paciente mostrando edema asimétrico de perifaceta del lado izquierdo y mejora (flechas blancas en B y C respectivamente). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3 . Parcelas K_{i_Patlak:} K_{i_Patlak} versus SUV_media (A) y K_{i_Patlak} versus grado de artropatía faceta MRI (B) para las 10 articulaciones de faceta lumbar en un paciente representativo. El único punto de datos aislado con el grado de faceta K_{i_Patlak,SUV}y RMN relativamente elevados en el cuadrante superior derecho de cada parcela corresponde a la articulación de faceta L3-L4 izquierda de los pacientes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Facet a Joint	Ki_Patlak mL/ccm/min*	Mediade SUV	SUVmáx.	Grado de RMN
Derecha L1-L2	0.015	3.1	5.4	1
Izquierda L1-L2	0.009	2.4	5.4	1
Derecha L2-L3	0.014	2.9	5.9	1
Izquierda L2-L3	0.012	2.8	5.7	1
Derecha L3-L4	0.013	2.7	5.4	1
Izquierda L3-L4	0.028	7	13.6	3
Derecha L4-L5	0.011	2.9	5.5	1
Izquierda L4-L5	0.014	3.3	5.7	1
Derecha L5-S1	0.011	3.3	6.6	1
Izquierda L5-S1	0.013	3.3	5.9	0
*mL/ccm/min-mililitres por centímetro cúbico por minuto

Tabla 1: K_{i_Patlak},_mediaSUV, SUV_maxy grado de artropatía faceta DE RMN para cada una de las 10 articulaciones facetarias muestreadas en un paciente representativo.

Discussion

En este manuscrito metodológico, hemos proporcionado antecedentes sobre la utilidad potencial de la imagen dinámica [¹⁸F]-NaF-PET-MRI para evaluar una amplia gama de patologías óseas y hemos esbozado las técnicas para la imagen dinámica [ 18 F]-NaF-PET-MRI para evaluar una amplia gama de patologías óseas y hemos esbozado las técnicas para la imagen dinámica [¹⁸F]-NaF-PET-MRI adquisición y análisis utilizando las articulaciones de la faceta lumbar humana como regiones prototípicas de interés. La modalidad dual PET-MRI permite la adquisición de datos PET dinámicos durante un período de tiempo similar al requerido para la adquisición de datos de RM por sí solo, maximizando así la superposición del tiempo de escaneo. Mientras que la RMN proporciona imágenes estructurales de alta resolución de la columna vertebral que pueden identificar fácilmente una amplia gama de patologías óseas, la adición de PET dinámico cuantitativo con PET-RMN híbrido puede agregar beneficio como biomarcador funcional de la rotación ósea activa. Aunque describimos técnicas para la modalidad dual PET-MRI, nuestros métodos podrían adaptarse fácilmente solo para conjuntos de datos PET-CT combinados o PET-CT.

Los valores SUV hacen una suposición de que la radiosonda se distribuye uniformemente por todo el cuerpo y basan la medida en un coeficiente de masa corporal magra. Los índices cinéticos de la absorción de radiosonda, como K_{i_Patlak,} por otro lado, miden las concentraciones específicas de radiosonda que alcanzan el objetivo a través del sistema arterial durante la duración de la exploración. Esta información adicional puede revelar los cambios sutiles en el flujo del trazador a las regiones de interés que de otro modo se perderían.  Brenner y sus colegas informaron previamente de una relación lineal entre la_mediadel SUV, el SUV_max y el K_{i_Patlak} en una amplia gama de condiciones óseas normales y patológicas¹². El trabajo anterior ha demostrado además una fuerte correlación lineal positiva entre K_{i_Patlak} de las articulaciones facetarias y las medidas clínicas del dolor de espalda baja facetogénico¹³.  Se están llevando a cabo ensayos clínicos prospectivos en curso para evaluar el potencial de [¹⁸F]-NaF-PET-MRI para ayudar en la planificación del tratamiento y la monitorización longitudinal de la enfermedad degenerativa de la faceta lumbar. Aunque en las primeras etapas de la traducción clínica, el análisis dinámico [¹⁸F]-NaF-PET-MRI tiene un gran potencial para una variedad de enfermedades óseas y articulares comunes.

Además del dolor de espalda baja facetogénico, hay muchas aplicaciones potenciales para esta tecnología.  Por ejemplo, la actividad osteoblástica que conduce a osteofitos hipertróficos que se encuentran en las articulaciones con espondilitis anquilosante se controla mediante citoquinas inflamatorias, proteínas morfogénicas sin alas (wnt) y óseas. Las proteínas Wnt actúan para causar una respuesta esquelética anabólica¹⁴. Una proteína reguladora de wnt conocida como Dickkopf, DKK, compite con wnt y por lo tanto regula la actividad osteoblástica. Los niveles más bajos de DKK dan lugar a un aumento de la actividad osteoblástica y a una mayor formación ósea en pacientes con espondilitis anquilosante. La vía de la citoquina inflamatoria a la actividad osteoblástica todavía no se conoce¹⁵. La conexión entre estas vías en la espondilitis anquilosante y la actividad osteoblástica patológica en la osteoartritis es puramente especulativa en este momento. Pero, se ha demostrado mediante el análisis inmunohistoquímico de las articulaciones facetarias que tanto la espondilitis anquilosante como la osteoartritis pueden compartir un mecanismo de reparación de la formación de nuevos huesos a través de la actividad osteoblástica¹⁵. Estos cambios en la actividad osteoblástica pueden observarse cuantitativamente utilizando las técnicas de PET [¹⁸F]-NaF-PET-MRI descritas en este documento.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Gadolinium Contrast agent (Gadovist)	Bayer	na	1.0mmol/ml solution for IV injection.
[18F]-NaF Radiotracer	na	na	2.96 MBq/kg
GE Signa PET-MRI Scanner	General Electric	na	3.0Tesla 60cm Bore PET-MRI scanner
PMOD Kinetic Modeling Software	PMOD Technologies, LLC	na	Version 3.8