Dynamische Beelden van Kortlevend Dopamine Fluctuaties met lp-ntPET: Dopamine Films van het roken van sigaretten

Behavior
 

Summary

We presenteren een nieuwe PET-imaging benadering voor het vastleggen van dopamine schommelingen veroorzaakt door het roken van sigaretten. Onderwerpen roken in de PET-scanner. Dynamische PET-beelden worden gemodelleerd voxel-by-voxel in de tijd door lp-ntPET, die een tijdsafhankelijke dopamine term omvat. De resultaten zijn 'films' van dopamine schommelingen in het striatum tijdens het roken.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Morris, E. D., Kim, S. J., Sullivan, J. M., Wang, S., Normandin, M. D., Constantinescu, C. C., Cosgrove, K. P. Creating Dynamic Images of Short-lived Dopamine Fluctuations with lp-ntPET: Dopamine Movies of Cigarette Smoking. J. Vis. Exp. (78), e50358, doi:10.3791/50358 (2013).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

We beschrijven experimentele en statistische stappen voor het maken dopamine films van de hersenen van dynamische PET data. De films vertegenwoordigen minuut-tot-minuut schommelingen van dopamine veroorzaakt door het roken van een sigaret. De roker wordt afgebeeld tijdens een natuurlijke ervaring met roken, terwijl andere mogelijke verstorende effecten (zoals head-beweging, verwachting, nieuwigheid, of afkeer van herhaaldelijk roken) worden geminimaliseerd.

We presenteren de details van onze unieke analyse. Conventionele methoden voor PET-analyse schatting tijdinvariant kinetisch model parameters die op korte termijn schommelingen in de neurotransmitter vrijgave niet kan vangen. Onze analyse - wat een dopamine film - is gebaseerd op ons werk met kinetische modellen en andere decompositie technieken die het mogelijk maken voor tijdsafhankelijke parameters 1-7. Dit aspect van de analyse - tijd-variatie - is belangrijk voor ons werk. Omdat ons model is ook lineair in de parameters, het is praktisch, computationeel, toe te passen bij The voxel niveau. De analysetechniek bestaat uit vijf belangrijke stappen: pre-processing, modellering, statistische vergelijking, maskeren en visualisatie. Voorbewerking wordt toegepast op de PET gegevens met een unieke 'HYPR' ruimtelijk filter 8 dat ruimtelijke ruis reduceert, maar behoudt kritische temporele informatie. Modellering identificeert de tijdsafhankelijke functie die het beste beschrijft het dopamine effect op 11 C-raclopride opname. De statistische stap vergelijkt de pasvorm van onze (lp-ntPET) model 7 met een conventionele model 9. Maskeren beperkt behandeling aan die voxels best beschreven door het nieuwe model. Visualisatie kaarten de dopamine-functie op elke voxel in een kleurenscala en produceert een dopamine-film. Tussentijdse resultaten en de steekproef dopamine films van het roken van sigaretten worden gepresenteerd.

Introduction

Ondanks overweldigend bewijs van de medische risico's, het roken van tabak is nog steeds een belangrijk gezondheidsprobleem. Het is gewoon heel moeilijk om te stoppen met roken. Meer dan 20% van de volwassen Amerikaanse bevolking blijft roken en de meeste rokers die proberen om terugval te stoppen binnen de eerste maand 10. Helaas zijn er weinig beschikbare behandelingen om te helpen bij het stoppen met roken en / of te verminderen nicotine afhankelijkheid. In ons lab, zijn we geïnteresseerd in PET beeldvorming met tot verslaving en afhankelijkheid te begrijpen om te helpen bij de ontwikkeling van nieuwe medicijnen voor het stoppen met roken en andere drugsgebruik.

De snelle toename van dopamine in het striatum wordt verondersteld om de verslavende aansprakelijkheid van drugs en ​​gedragingen 11 en de snelle terugkeer van dopamine basislijn coderen kunnen worden over de intrekking en daaropvolgende drug-zoekende. Voor sommige verslavende stoffen en gedrag zoals het roken van sigaretten, de hoogte van het striatum dopamine is een zeer korte levensduur (minuten); the omvang van de stijging is niet groot (1-2X basislijn), en de ruimtelijke omvang van deze reacties kunnen worden beperkt tot kleine subregio's van het striatum.

Dierproeven tonen duidelijk aan dat nicotine veroorzaakt dopamine-afgifte in de nucleus accumbens van ratten 12. Maar vroege pogingen-gebruik van conventionele analyses - om dopamine veranderingen bij mensen te schatten tijdens of na nicotine of roken hebben onbetrouwbare en tegenstrijdige resultaten opgeleverd 13-18. Sommige van deze studies mogen rokers om buiten de scanner te roken. Anderen geleverd alleen nicotine aan het onderwerp. Naar beste studie verslaving aan sigaretten, we wilden een betere beeldvorming protocollen te ontwikkelen en aanvullen met geavanceerde analyses die ons zou toestaan ​​om de reactie van de hersenen op een quasi-natuurlijke rookgedrag vangen.

Positron Emissie Tomografie (PET) is uniek onder hersenscantechnieken in zijn vermogen om de neurochemie van het menselijk brein sonde < em> in vivo. Veel PET tracers bestaan ​​om dopaminereceptoren en velen zijn gevoelig voor concurrentie met endogene dopamine volgen. Helaas, de conventionele methoden van PET beeldanalyse schatten de steady state verhouding van gebonden aan vrije tracer, bekend als bindend potentieel (analoog aan in vitro-methoden), van dynamische PET-beelden. Een schijnbare verandering in de steady state-ratio (bijv. vanaf de basislijn tot het roken conditie) wordt genomen om dopamine verandering aan te geven. Maar de dopamine verandert in verslaving relevant zijn inherent voorbijgaande dus schattingen van een steady-state hoeveelheid zijn gebrekkig. Bovendien is de typische analyse gemiddelden regio-of-interest de tracerconcentratie over grote anatomisch gedefinieerde gebieden en zal waarschijnlijk zeer plaatselijk hersenenreacties missen - zoals we verwachten van het roken van sigaretten. Eerdere PET studies van het roken kunnen ook hebben geleden aan beweging van de hoofden van de rokers tijdens het roken in de scanner.

jove_content "> Functionele MRI (fMRI) biedt de nodige ruimtelijke en temporele resolutie die nodig zou zijn om gebeurtenissen die zich in sub-regio's van het striatum op de minuut tijdschaal maar fMRI mist de moleculaire specificiteit van PET te vangen. De BOLD signaal afgeleid van . veranderingen in de bloedstroom en is daarom neuronaal en moleculair aspecifieke Zo hebben we benut PET - maar op een nieuwe manier Het doel van dit protocol is om de korte-en gelokaliseerde dopamine reacties schatten dat het roken, omdat ze worden verondersteld om de neurochemische manifestatie van ten grondslag liggen. hunkering en drug-zoekend gedrag.

Dopamine transiënten die worden gevangen in dynamische PET beelden gemaakt met dopamine-receptor liganden schatten we eerder een reeks van kinetische modellen, gezamenlijk aangeduid als "ntPET" voor neurotransmitter PET 1,5,6,19, die waren gebaseerd op de conventionele twee-weefselcompartiment model, maar werden aangevuld met voorwaarden voor de tijd-variatie in de dopamine en de interactie tussen dopamine en de tracer (concurrentie). Deze modellen zijn gevalideerd tegen een gouden standaard. Concreet hebben we aangetoond dat onze modellen voorspellen dopamine concentraties in de tijd van de PET gegevens bij ratten die zijn in goede overeenstemming met gelijktijdig verworven microdialyse metingen 4,7. Voordelen: De meest recente van onze modellen zijn ofwel lineaire en niet-parametrische (np geweest -ntPET) 1 of lineaire en parametrische (lp-ntPET) 7. Het laatste model is afgeleid van een eerder lineaire model geïntroduceerd door Alpert et al.. 20. Linearisatie is een belangrijke ontwikkeling, want het zorgt ervoor dat de toepassing van de modellen om dynamische gegevens op de voxel niveau is rekenkundig eenvoudig. In een recente proof-of-concept paper, waren we in staat om dopamine films van een mens het uitvoeren van een motorische taak 3 maken en laten zien dat de films waren gevoelig voor de timing van de motorische taak zoals zou worden verwacht. Movies zijn voorstellingen van het tijdsverloop van dopamine niveaus bij elke voxel in een afbeelding. Voxel-by-voxel methoden in PET meestal last van lage signaal-ruisverhouding, dus om het geluid inherent aan voxel-based time-activiteit curves (TAC's) te minimaliseren, een innovatief ruimtelijk filter, 'HYPR', 8 hanteren wij als een pre -verwerkingsstap. Deze stap bewaart belangrijke temporele kenmerken van de responderende voxels terwijl ruis.

Roken is meer dan nicotine levering. Sigaretten bevatten 4.000 chemicaliën naast nicotine. Terwijl de nicotine wordt gedacht dat zij primair verantwoordelijk voor de initiële verslavende effecten, alle andere signalen en sensorische componenten van het roken raken versterken om een ​​gewone roker. We kozen ervoor om het hele gedrag van roken wat betekende dat we nodig hadden om te kunnen image rokers roken terwijl binnen de PET-scanner te bestuderen. Helaas, met het roken komt hoofd beweging. Om het hoofd bewegingsartefacten elimineren in onze beelden, gebruiken we de Vicra motion-volgsysteem (NDI Systems, Waterloo, Canada) en event-by-event beweging correctie, als onderdeel van een iteratief, resolutie herstel reconstructie-algoritme 21.

Onze nieuwe scan-en analysemethoden zijn ontworpen om te wekken en vast te leggen kort en gelokaliseerde dopamine transiënten die de unieke handtekening van de reactie van de hersenen op verslavende drugs en gedragingen zijn. Uitgevoerd voxel-by-voxel, onze modellen produceren een dynamische reeks beelden van striatale dopamine schommelingen - dwz "dopamine-films". Deze films vormen een nieuwe ruimte-tijd biomarker van verslaving en als een directe, multi-dimensionale indicator van het risico op verslaving en / of indicator van werkzaamheid van de behandeling zou kunnen dienen.

Protocol

Een overzicht van de gehele procedure, hieronder beschreven, voor het produceren van multi-slice dopamine films is samengevat in het stroomschema in figuur 1.

  1. Pre-PET-MR-scan

    Verwerven van een structurele MR-scan op een aparte dag van de PET-scan. De MR-scan zal een anatomische referentie voor de PET-beelden. Typische acquisitie parameters voor de structurele MRI zijn: 3D MPRAGE MR Impulsvolgorde met TE = 3,3 msec, flip hoek = 7 graden; slice dikte = 1,0 mm, 0.98 x 0.98 mm pixels.

    1. Praktijk PET / Roken Session

      Regelen voor de onder het roken beweging in de PET-scanner ofwel oefenen voordat de scan of, idealiter, op een eerder bezoek aan het PET-centrum. Dit verwarring of ongemak tijdens de eigenlijke PET scan voorkomen. Het zal de nieuwheid van het in de scanner voor het eerst verwijderen. Omdat de Siemens HRRT is een hoge resolutie hersenscanner, de tunnel is smalEr is minimale speling voor de roker aan de sigaret aan zijn / haar mond te brengen. Hoewel we hebben een geavanceerd systeem voor het aanpakken van het hoofd beweging, is het nog steeds aan te raden om de roker praktijk roken hebben terwijl het proberen niet om zijn / haar hoofd te bewegen.

    2. Patiënt Prep
      1. IV lijn

        Een IV moeten door een geregistreerde verpleegkundige en klaargemaakt voor latere bevestiging aan de pomp die de tracer levert. Tracer wordt ingespoten in de patiënt via een IV lijn.

      2. Hoofd Motion Monitor

        Plak reflecterende bolletjes aan de bovenkant van het hoofd van het onderwerp. De Vicra head-tracking-systeem van lasers poll de positie van reflecterende bolletjes met een snelheid van 20 Hz. De sferen starre kruisvormige "functie" bevestigd en het gereedschap is bevestigd aan een Lycra badmuts gedragen door het onderwerp. Een real-time weergave van de positie van het gereedschap moet worden gebruikt door de studie personeel om het hoofd beweging te volgen en ervoor te zorgen dat de laser syste m heeft een vrij uitzicht op de tool en wordt continu opnemen van de positie van het hoofd voor later gebruik in de afbeelding reconstructie.

    3. Bereid injectiepomp
      1. Programma van de pomp met de juiste paradigma infusie voor raclopride Om de gevoeligheid van de PET-beelden te dopamine schommelingen gedurende de scan optimaliseren, beheren van de tracer, 11 C-raclopride, als een eerste bolus, gevolgd door een constante infusie. Om de juiste relatieve hoeveelheden tracer te leveren in de eerste bolus infusie versus bepalen, volgen we de werkwijze Carson et al.. 22 de verhouding van de dosis in de bolus berekenen infusiesnelheid ("Kbol" in eenheden van minuten ) gegeven kennis van de impulse response functie van 11 C-raclopride bij de mens. De levering van tracer volgens een bepaald protocol wordt aangestuurd door een intern computerprogramma dat een programmeerbare infusiepomp aandrijft.
    4. Start luchtfiltert "> Om tweedehands rook uit de PET-suite te elimineren tijdens het roken, de positie van de opname van een lucht-filter (Movex Inc, Northampton, PA) in de voorkant van de scanner en boven het hoofd van de proefpersoon. Laat ruimte voor een onderwerp aan het brengen sigaret zijn / haar mond tijdens het roken. Het filter wordt ingeschakeld voor het onderzoek en wordt gebruikt in alle omstandigheden als meerdere scans uitgevoerd.

    5. Transmissie scan

      Verwerven van een 9 min transmissie scan voorafgaand aan de injectie van tracer en de verwerving van de PET-scan. De transmissie wordt verkregen om een ​​3D-kaart van de lineaire dempingscoëfficiënt door de hersenen te maken. De verzwakking kaart wordt gebruikt in de reconstructie van emissie (PET) beelden.

  2. PET-scan
    1. Start injectie en PET-scan

      Een gecertificeerd kerngeneeskundetechnoloog moet de tracer beheren. In het algemeen, een team van twee technologen initieert tracer administratie en PET data-acquisitie gelijktijdige ly.

    2. Schalen op het moment van het roken

      Dien eenvoudige vragenlijsten, mondeling, om het onderwerp onmiddellijk voorafgaand aan en na het roken. De roker moet zijn / haar verlangen beoordelen, bevrediging van verlangen, nicotine hoog, en gevoelens van afkeer op een schaal van 1-100.

    3. Roken

      Om de dopamine reactie op een naturalistische roken ervaring vast te leggen, te instrueren de roker om te roken in zijn eigen tempo, rookt zijn eigen merk van sigaretten, en belangrijkste, voeren het roken zelf, in plaats van dat nicotine of de sigaret beheerd door studie personeel. Rokers - die sinds de vorige middernacht abstinent zijn geweest - rook twee sigaretten achter elkaar. Zij over het algemeen duurt ongeveer 10 min voor beide sigaretten te voltooien.

    4. Beoordelingsschalen post-rokers (zoals hierboven vermeld).
  3. Post-PET-scan
    1. Compleet scannen, verzenden naar de wederopbouw via MOLAR behulp Vicra datanhoud "> Na de overname is afgerond, reconstrueren de lijst-modus gegevens (een record van elke individuele verval evenement met zijn tijd en locatie) in emissiebeelden. De reconstructie-algoritme gebruikt in ons centrum is een iteratief algoritme (Carson, Barker et al. . 21), dat corrigeert voor beweging op het evenement niveau met de hoogfrequente Vicra opnames. Correcties voor verstrooien, demping, dode tijd, en normalisering, scanner geometrie, en point-spread-functie zijn ook opgenomen in het algoritme. De reconstructie produceert een dynamische reeks 3D PET-beelden op van tevoren ingestelde tijd-frames.

    2. MR pre-processing en MR-PET-registratie

      Gebruik standaard algoritmen om de schedel MR imago van de proefpersoon 23 uit te verwijderen. De MR moet de-skulled voordat uitlijnen met PET tracers omdat de meeste worden niet opgenomen door de schedel.

  4. De dynamische PET data met HYPR filteren

    Breng een variant van deruimtelijke filtermethode, Highly Constrained terugprojectie (HYPR-LR) om alle PET-beelden in een frame-voor-frame manier na het werk van Christian et al.. 8,24. De aantrekkingskracht van HYPR-LR is dat het vermindert ruimtelijk geluid zonder verslechtering van de temporele informatie bij elke voxel die we zullen gebruiken om onze dopamine films te maken.

  5. PET data uitlijnen naar MR template

    Lijn de PET naar de proefpersoon MR data te leveren transformatiematrix 1. (Dit wordt meestal gedaan met een beeld uit het begin van de PET-scan.) Register MR data naar een standaard MR template te leveren transformatiematrix 2. Combineer transformaties 1 en 2 tot de HYPR-gefilterde PET gegevens naar de standaard template ruimte registreren. De gegevens zijn nu in een standaard anatomische ruimte met isotrope voxels (2 mm x 2 mm x 2 mm).

  6. Solliciteer Striatale Mask

    Raclopride voldoende signaal achtergrondcontrast alleen gebruikt in het striatum. Dit is het gebied van de hersenendat is betrokken bij drugsverslaving. Na Martinez et al.. 25 toepassen van een masker van de pre-commissurale striatum (ventrale striatum, dorsale caudatus, putamen dorsale) om alle PET-data in de template ruimte.

  7. Voxel-based aanvallen van twee modellen
    1. Selecteer de dopamine respons functies voor lp-ntPET

      Selecteer response functies die consistent zijn met mogelijke dopamine reacties op de stimulus. Door een specifieke reeks responsen, kan men de vorm en timing van de geschatte dopamine reacties op curven die worden verwacht voor onze specifieke stimulus beperken. Voor het roken, verwachten we een unimodale opkomst en ondergang van dopamine concentratie (een 'gamma-variate "vormige curve). Bij roken op 45 minuten in de scan, families van responsiefuncties met "take-off" tijd van 40 min (waardoor enige anticipatie) en later zijn inbegrepen.

    2. Breng de lp-ntPET model

      Breng de lp-ntPET model de PET TAC bij ieder voxel in het gemaskeerde gebied volgens de werkwijze van Normandin et al.. 7. De operationele vergelijking van het model is weergegeven in figuur 3a. De integraal van het product van de PET TAC onderling reactiefunctie wordt een stelsel lineaire basisfuncties die bijdragen aan het model (zie laatste term in de operationele vergelijking). Omdat lp-ntPET een lineaire, basisfunctie-methode voor het aanbrengen van de dynamische PET gegevens kan worden toegepast om snel schatten zowel (a) kinetische parameters voor het optreden van de tracer, en (b) een tijd-profiel van relatieve dopamine concentratie verandering tijdens de scan sessie, bij elke voxel.

      1. Maak WSSR kaarten

        Noteer de gewogen som van gekwadrateerde residuen (WSSR) kaart van de pasvorm van lp-ntPET van die bij elke voxel (WSSR lp-ntPET) gebruikt, hieronder. Montage van het model bij elke voxel produceert beelden van de tracer parameters: R 1, k 2 </ Sub>, k 2a, en γ. R1 is de relatieve debietwaarde, k 2 is de efflux tarief in de referentiegebied, k 2a de schijnbare snelheid efflux in het doelgebied en γ is de grootte van de dopamine signaal. De gewogen som van gekwadrateerde residuen bij elke voxel kan worden gezien als een beeld ook.

    3. Breng de (conventionele) Multilinear Reference Tissue Model (MRTM)

      Monteer de MRTM model na 9 aan de PET tijd-activiteit gegevens op elke individuele voxel in de gemaskerde regio. MRTM is een lineair model - meestal toegepast op dynamische PET data - die identiek is aan lp-ntPET behalve dat het ontbreekt aan een tijdsafhankelijke dopamine termijn. Fitting MRTM aan voxel-wise data opbrengsten schattingen van slechts drie parametrische beelden: R 1, k 2, k 2a. Noteer de gewogen som van de kwadraten kaart van de pasvorm van MRTM (WSSR MRTM) van die bij elke voxel ook.

  8. <li> Bereken een F-kaart

    Een F-kaart uit de som van de kwadraten kaart berekenen van de F-statistiek bij elke voxel in het masker. De F-statistiek vergelijkt het WSSR lp-ntPET de WSSR MRTM, correctie voor verschillen in vrijheidsgraden in de respectievelijke past.

  9. Drempel van de F-kaart

    Drempel de F-kaart in een waarde die vertaalt naar een waarschijnlijkheid van p <0,05 (gebaseerd op vrijheidsgraden in het model past). De drempel is op iedere voxel. Binarize de kaart om een ​​nieuwe "Betekenis Mask" dat alleen de voxels in het striatum, waarvan PET-TAC's zijn fit (statistisch gezien) beter met de lp-ntPET dan met MRTM behoudt maken.

  10. Filter de betekenis Mask

    Voer een morfologische "opening" (erosie, gevolgd door dilatatie) de betekenis Mask kleine, geïsoleerde clusters van voxels deze dat te wijten aan ruis te elimineren. Een isotrope 2 x 2 x 2 voxel kernel gebruikt om opnieuwbewegen geïsoleerde groepen voxels met een diameter van 2 voxels of kleiner. We hebben nu een Final Betekenis Mask.

  11. Maak 4D dopamine film in kleur

    Sla de waarde van de geschatte dopamine curve genormaliseerd door k 2a bij elke voxel in de Final belang ervan Mask. Deze gegevens vormen "genormaliseerd dopamine beelden" en 4-dimensionale zal zijn. Ze zijn effectief de relatieve dopamine waarde op elke tijdpunt voor elke voxel een beduidende dopamine reactie op de stimulus hebben. Maak een kleurgecodeerde afbeelding serie door het aanbrengen van een kleur opzoektabel om de genormaliseerde dopamine afbeeldingen. Overlay de kleurgecodeerde dopamine beelden op de afbeelding van de desbetreffende MR template. Sla de reeks kleurgecodeerde beelden als een *. Png-bestand. Dit is een single-slice "dopamine film". Schik de dopamine films voor elke plak met ventrale striatum in een film. Deze regeling is een multi-slice dopamine film.

  12. Analyseer roken gegevens en controlegegevens similarly

    Voer dezelfde analyse van de gegevens van elke experimentele conditie worden onderzocht. Voor dit project hebben we verkregen en geanalyseerde gegevens voor elk onderwerp in twee afzonderlijke voorwaarden: roken en controle (niet roken).

  13. Vergelijk het roken te beheersen door de aanleg van een samengestelde dopamine film

    Dopamine films voor hetzelfde onderwerp in verschillende omstandigheden, bijvoorbeeld basislijn of sham taak vs roken. Produceren een "totale dopamine film" voor een onderwerp voor alle segmenten van het striatum voor baseline en roken.

  14. Draaien de film

    Speel de "multi-slice dopamine film" (weergegeven in de resultaten) van ruimtelijke en temporele patronen die de hersenen unieke dopaminerge reactie op het roken van sigaretten bestaan ​​te onthullen.

Representative Results

Figuur 2. De effecten van twee verschillende HYPR ruimtelijke filters op de gladheid van de tijd-activiteit data op een enkele striatal voxel. Bovenste rij: 11C-raclopride PET emissiebeelden een 3 minuten frame gecentreerd op 46,5 minuten (niet gefilterd, gefilterd met een 3 x 3 x 3 voxel kernel, gefilterd door een 5 x 5 x 5 voxel kernel). Middelste rij: 11C-raclopride PET emissiebeelden een 3 minuten frame gecentreerd op 61,5 minuten (niet gefilterd, gefilterd met een 3 x 3 x 3 voxel kernel, gefilterd door een 5 x 5 x 5 voxel kernel). Onderste rij: Overeenkomstige tijd activiteit curven van dezelfde voxel locatie in de linker dorsale caudate. Merk op dat de schijnbare dip in de 11 C-raclopride opname (gevolg van het vrijkomen van dopamine) en het tijdstip van roken behouden hoewel de ruis is verminderd met meer filtergrootte.

Figuur 3. Een selectie van representatieve dopamine reactie functies die pre-com warenputed voor de montage van de lp-ntPET model om de PET-tijd-activiteit gegevens op elke voxel volgens Normandin et al.. 7. Bij onze roken paradigma, roken begint 45 minuten na injectie tracer begint. Zelfs als striatum dopamine reacties coderen afwachting van het roken - bijvoorbeeld als gevolg van het hanteren van de sigaret of andere aanwijzingen dat roken voorzeggen - We redeneerden dat de respons functies veilig kunnen worden beperkt tot curves die opstijgen vanaf de uitgangswaarde niet eerder dan 5 minuten voor het roken (a). Evenzo werden bochten beperkt tot opstijgen maal niet later dan 15 minuten na de start van het roken. Curves met take-off tijd op 40 minuten vertegenwoordigen mogelijk dopaminerge reacties te wijten aan de verwachting (b) Vertegenwoordiger responsfuncties alle opstijgen van de baseline op 45 minuten;. De tijd waarin roken begint. 500 verschillende plausibele reactie functies worden gegenereerd. Ter illustratie, plots in <strong> (a) en (b) tonen slechts een steekproef van de curve vormen en take-off tijden.

Figuur 4. (A) De operationele vergelijking voor de lp-ntPET model. Het model is lineair in de parameters (R 1, k 2, k 2a, γ) die een snelle berekening van de parameterschattingen laat bij elke voxel binnen het striatum masker. (B) parametrische beelden van (R 1, k 2, k 2a, γ ) voor een coronale hersenen slice voor een enkel onderwerp. Hoewel γ alleen is de parameter die de grootte van een dopamine reactie gelijktijdige schatting van 4 tracer parameters moet het model te passen aan de tijd-activiteitsgegevens bij elke voxel codeert.

Figuur 5. Past van de conventionele (MRTM) en nieuwe (lp-ntPET) modellen om de tijd-activiteit gegevens uit een voxel in de linker staart. MRTM pasvorm is in het blauw. lp-ntPET pasvorm is in het rood.

Figuur 6. (a) toont de gewogen som van de gekwadrateerde residuen (WSSR) uit MRTM en (b) van lp-ntPET past om de gegevens bij elke striatal voxel. De twee WSSR beelden uit dezelfde gegevens worden vergeleken met een kaart van het F-verhouding te produceren bij elke voxel (dat wil zeggen een F-kaart), getoond in (c). (D) De F-kaart wordt thresholded bij p <0,05 een binair betekenis kaart te produceren (zie stap 2.10 van het protocol). Voor n termijnen, en 4 parameters van de lp-ntPET model, de drempel voor de F-statistiek overeenkomt met een niveau, p <0.05 (voor 90 minuten van de gegevens weggegooid in 3 minuten frames, de drempel is 4,23) (e ) De betekenis kaart wordt gefilterd met een morfologische filter (een "opening") tot kleine clusters van voxels die de meeste kans om ruis te elimineren. The Final betekenis Mask bewaart alleen de voxels in het striatum van wie TAC's zijn beter te passen (statistically) Door de lp-ntPET model tegenstelling tot de conventionele MRTM model en zijn dus verondersteld een dopaminerge respons op roken bevatten. Deze drempel is niet corrigeren voor meerdere vergelijkingen. In plaats daarvan, om te waken tegen vals positieve resultaten, creëren we Final Betekenis Maskers voor een controle conditie ook (zie figuur 7 en Protocol Steps 1,8-1,10).

Figuur 7. (A) toont een coronale deel van de Final Betekenis Masker voor het roken aandoening in een enkel onderwerp. Figuur (b) toont de Final Belang Masker voor overeenkomstige onderwerp en slice in de referentietoestand. De aanwezigheid van clusters van voxels bewaard in het masker van roken in tegenstelling tot de bijna volledige afwezigheid van clusters in het masker van besturing van de stelling dat de dopamine films (zie hieronder) zijn niet alleen toevalligheden of gebeurtenissen zijn lawaai in de gegevens. (Opmerking: de geïnjecteerde activiteit - eend waardoor de signaal-ruisverhouding - in de uitgangssituatie en roken omstandigheden waren vergelijkbaar).

Figuur 8. De dopamine film van een enkel segment van de hersenen in de coronale oriëntatie toont het frame-per-frame dopamine niveau ten opzichte van de basale (rust) dopamine-niveau. (A) toont de film van de referentietoestand, en (b) de film van zien het roken conditie. De dopamine niveaus worden gecodeerd in kleur. Specifiek, de kleuren - in de kleurenbalk met bijbehorende numerieke waarden - stellen de verandering in dopamine boven het basale niveau als percentage van de basale. Opnieuw worden de dopamine niveaus alleen weergegeven voor voxels in de finale betekenis masker dat het p <0,05 significantie niveau overschrijden.

Figuur 9. De multi-slice, multi-conditie dopamine film voor hetzelfde onderwerp als in figuur 8 met alle segmenten van het ventrale striatum weergegeven gelijktijdig f of de basislijn en roken omstandigheden.

Figuur 1
Figuur 1. Stroomschema van experiment en beeldanalyse procedures (ac). Klik hier voor een grotere afbeelding te bekijken .

Figuur 2
Figuur 2. Effecten van HYPR filters van verschillende korrelgrootte op de afbeeldingen (top-en middenkader) en op tijd activiteit curves (onderaan) op een voxel. Klik hier om een grotere afbeelding te bekijken .

/ Files/ftp_upload/50358/50358fig3.jpg "/>
Figuur 3. Voorbeelden van dopamine reactie functies die opstijgen op (a) 40 min of (b) 45 min na de tracer injectie.

Figuur 4
Figuur 4. Parametrische beelden gegenereerd door het aanbrengen van de lp-ntPET operationeel vergelijking (a) de PET data. (B) beelden die overeenkomen met de 4 parameters van het model, R 1, k 2, k 2a, γ, worden geëvalueerd voor het striatum en getoond overlay op de corresponderende MR slice. Klik hier om een grotere afbeelding te bekijken .

iles/ftp_upload/50358/50358fig5.jpg "/>
Figuur 5. Vlagen van MRTM (blauw) en de lp-ntPET (rood) modellen om tijd-activiteit van gegevens uit een enkele voxel.

Figuur 6
Figuur 6. Parametrische beelden van de WSSR voor (a) MRTM en (b) lp-ntPET. De respectievelijke WSSR kaarten worden vergeleken met de F-map (c), die op zijn beurt thresholded een binair masker (d) en vervolgens gefiltreerd creëren produceren de finale betekenis Mask. Klik hier om een grotere afbeelding te bekijken .

Figuur 7
Figuur 7. Vergelijking van Final belang ervan Maskers voor het roken van (a) en controle

Figuur 8.single-slice dopamine film voor enkel onderwerp in control ('Rest') en roken voorwaarden. Klik hier om Figuur 8 bekijken .

Figuur 9.Multi-slice dopamine film voor enkel onderwerp in (top) roken en (bodem) controle ('Rest') voorwaarden. Klik hier om Figuur 9 bekijken .

Discussion

Bevindingen in het PET literatuur over de dopamine reactie op roken zijn inconsistent 13-18. Er kunnen vele redenen voor. Verschillende methodologische problemen voordoen met elke poging om het roken van sigaretten. Op zijn minst, moet men kampen met mogelijke beweging artefacten in de data, tweedehands rook blootstelling voor onderzoekers, bescheiden en kortstondige veranderingen in dopamine dat slechts subtiele veranderingen veroorzaken aan de opname en retentie van de tracer, 11 C-raclopride .

Kunstmatige inductie van een sterke en aanhoudende respons van dopamine misschien mogelijk door het toedienen van een IV injectie van een grote dosis nicotine. Echter, zou dit in tegenstelling tot onze onderliggende doelstellingen worden in het creëren van dopamine films van het roken van sigaretten. Onze bedoeling was om zo zorgvuldig mogelijk de dopaminerge reactie op het volledige gedrag van roken. In de verslavingszorg onderzoek, wordt een belangrijk onderscheid gemaakt tussen passief beheervan geneesmiddelen aan een patiënt en zelftoediening. Ons doel was om het zelf-beleid - een roker roken zijn / haar eigen favoriete merk van sigaretten - met het oog op te vangen en karakteriseren de korte dopaminerge reactie op roken. PET analyses doorgaans aangenomen dat de effecten van een geneesmiddel of ander probleem van lange duur ten opzichte van de scan duur. Imaging roken dus vereist innovaties in het modelleren en in experimenten met PET.

Kritische stappen in ons protocol

Faciliteren van het roken in de scanner

  1. Om de afbeelding zelf-beleid (dat wil zeggen, roken) moesten we meeroken weg te nemen die de tevredenheid van onze Environmental Health and Safety afdeling. Dit werd bereikt door het gebruik van een draagbare Air Filtration systeem dat de lucht rond het onderwerp door een HEPA-filter om fijn stof te verwijderen trekt. De unit is voorzien van een duidelijke koepelvormige aanzuigkap dat meer dan t kan worden verlaagdHet gezicht van hem afhankelijk, maar niet belemmeren zijn / haar roken.
  2. Roken induceert hoofd beweging - zelfs als rokers krijgen de opdracht om hun hand te bewegen en nog steeds houden hun hoofd. Beweging tijdens een tijdsbestek degradeert de point-spread functie van de scanner. Dat is, het draagt ​​bij aan vervagen in de beelden. Hoofd beweging tijdens het scannen betekent ook dat het hoofd in verschillende posities tijdens emissie en de transmissie. Deze mismatch kan leiden tot artefacten wanneer de transmissie scan wordt toegepast om te corrigeren voor demping. De Vicra head-tracking systeem richt zich zowel van deze kwesties en wordt algemeen beschouwd als de state-of-the-art oplossing voor het probleem 26 vertegenwoordigen.

Maximaliseren gevoeligheid van 11 C-raclopride opname voor kleine veranderingen in dopamine niveaus

  1. Vorige simulatie werk van onze groep heeft aangegeven dat de gevoeligheid voor veranderingen in dopamine niveaus is niet gelijk voor het gehele duur scan als de tracer is adminregistreerd via een bolusinjectie 27. Anderzijds, een eerste bolus van tracer gevolgd door een langzame infusie lijkt sterk gelijk de gevoeligheid van de PET gegevens te roken op elk moment tijdens de scan.
  2. Roken-geïnduceerde veranderingen in dopamine zijn klein in verhouding tot de ruis in de PET gegevens zelf. Zeer Constrained terugprojectie Reconstruction (HYPR) 8,24 is een populaire methode van afvlakking van fMRI data die onlangs is toegepast op PET. Deze ruimtelijke smoothing techniek reduceert het geluid zonder vernietiging van de temporele kenmerken van de gegevens die we geïnteresseerd bent Dat is, de doorbuiging van de tijd-activiteit curves dat de concurrentie van de tracer met endogene dopamine vertegenwoordigen. Onze voorlopige werk 28 geeft aan dat er een optimale keuze van HYPR filter dat het verschil in thresholded F-kaarten (dwz verschil in aantal vastgehouden voxels) tussen roken en baseline Condit maximaliseertionen. De optimale filter (gekozen voor de gepresenteerde gegevens) hangt waarschijnlijk juiste koppeling HYPR de korrelgrootte bij benadering de grootte van de activatie gebied (zie figuur 2).
  3. Roken-geïnduceerde veranderingen in dopamine zijn kort. Conventionele PET analysemethoden zijn niet goed geschikt voor het vastleggen van voorbijgaande neurotransmitter gebeurtenissen 25,29. We hebben de tekortkomingen van verschillende conventionele analyses met behulp van simulatie-studies en gegevens over de mens 30 gekarakteriseerd. Daarom heeft ons laboratorium een aantal wiskundige technieken voor het modelleren van het effect van dopamine transiënte PET data 1-7 ontwikkeld en gevalideerd. Een recente innovatie door Normandin et al.. 7 was naar onze oorspronkelijke ntPET model lineariseren, zodat het op de voxel niveau zouden kunnen worden toegepast. Het resultaat van doen is een dopamine film zoals die hierin wordt gepresenteerd. Kernaspecten van onze methoden voor het schatten van de dopamine transiënten in PET gegevens zijn gevalideerd previously: bij ratten die een gelijktijdige PET en microdialyse 4 en bij de mens het uitvoeren van een vinger te tikken taak 3,4.
  4. Een soort van statistische test vereist om bonafide veranderingen in dopamine isoleren als onderscheiden van toevallige gebeurtenissen. We hebben ervoor gekozen om de F-statistiek (aka de "F-verhouding") te gebruiken om de regio's (dat wil zeggen, de voxels) van de afbeelding die het meest waarschijnlijk aantoonbaar en kwantificeerbaar dopamine reacties bevatten identificeren. De F-statistiek is gebruikt om de som van de kwadraten van de aanvallen van twee geneste modellen te vergelijken op dezelfde tijd-activiteit gegevens. In dit geval, vergelijken we de fit van een conventioneel model-afwezigheid van een tijdsafhankelijke term dopamine-ons onlangs geïntroduceerde lp-ntPET model dat een tijdsafhankelijke term voor dopamine schommelingen bevat. Alleen die voxels waarvan de F-verhouding groter is dan een bepaalde statistische drempel blijven behouden in de uiteindelijke dopamine film.

Beperkingen aan de interpretatie van de gepresenteerde resultaat

<ol>
  • Het volgende resultaat hier gepresenteerde natuurlijk geen volledige studie. Als onderscheiden van bewegingsartefact (zie hierboven) - Een grondige studie van het roken zou een baseline conditie, een rokende conditie, en een schijnvertoning roken voorwaarde om te controleren voor motion-geïnduceerde dopamine-afgifte te betrekken. Deze studies zijn aan de gang in ons laboratorium.

    Opgemerkt wordt dat de opbouw van een passende sham roken conditie verre van eenvoudig. Voor rokers, kan de loutere daad van het brengen van een onverlichte sigaret om hun mond te belonen en daarmee los dopamine. Zo zou een controle voor beweging, maar niet voor verwachting waarschijnlijk een motor gerichte beweging van vergelijkbare inspanningen en frequentie nemen trekjes aan een sigaret, maar niet een beweging die niet op enigerlei wijze worden geassocieerd met roken zoals de knop drukken of handmatig object manipulatie .

  • Het is algemeen bekend dat als voldoende vergelijkingen, zullen er kansbevindingen dat een bepaalde statistische drempel overschrijdt oud 31. De vergelijkingen we maken tussen de pasvorm van het conventionele model en de pasvorm van de lp-ntPET model op alle voxels in het striatum. Op dit moment zijn we niet formeel correctie voor meervoudige vergelijkingen (bv, "Bonferroni correctie"). In plaats daarvan hebben we de dopamine film analyse toegepast op een referentietoestand naast een aandoening roken. Als onze dopamine filmpje van roken waren gewoon het resultaat van toeval, zouden we dezelfde dichtheid van activering gebieden (aantal supraliminaire voxels) in de uitgangssituatie verwachten als in het roken data. Dat is duidelijk niet het geval is (zie figuur 7).
  • Zeker, de reproduceerbaarheid van onze techniek is een belangrijk gerelateerde kwestie. Men zou verwachten dat de hersenen van een roker dezelfde moeten reageren op het roken van een sigaret vandaag of morgen of volgende week. We zijn momenteel bezig met de beoordeling van de test-hertest reproduceerbaarheid van onze dopamine films.
  • Toekomst

    jove_content "> We hebben een nieuw model van de PET-tracer opname in de aanwezigheid van een korte termijn fluctuaties in endogene neurotransmitter niveau ontwikkeld. Omdat het model is lineair in de parameters, het kan snel en eenvoudig worden berekend op veel voxels. Het eindpunt van de fitting dergelijke een model om de PET gegevens op een voxel-by-voxel basis is een "film". Voor studies met de D2 receptor tracer, 11 C-raclopride, het eindpunt is een dopamine-film. Dopamine is de belangrijkste neurotransmitter die betrokken zijn bij de verwerking van de hersenen van het belonen van stimuli die leidt tot verslaving. Omdat sommige stimuli (met name sigaretten en alcohol) produceren slechts milde en waarschijnlijk kortstondige dopamine verandert, kan de films hun grootste potentieel voor het bestuderen van het misbruik van deze twee stimuli hebben. Als we kunnen gebruik maken van onze dopamine films naar ruimtelijke en temporele patronen van de dopamine-afgifte die indicatief zijn voor de afhankelijkheid of het risico van misbruik te identificeren, dan zijn deze patronen kunnen dienen als markers van de ziekte, het risico van de ziekte, en- Ervan uitgaande dat de patronen zijn omkeerbaar - indicatoren van (farmacologische-of cognitief-) effectiviteit van de behandeling.

    Er is niets over onze films die hen beperkt tot het dopamine-systeem. Alles wat nodig is is een PET-tracer voor een doelwit van belang dat gevoelig is voor (dat wil zeggen, gemakkelijk verplaatsbaar) schommelingen in de endogene ligand voor dezelfde doelgroep. Tot op heden is er al stoppen vooruitgang te PET tracers die betrouwbaar gevoelig zijn voor andere dan dopamine endogene neurotransmitters te identificeren. Een overzicht van de serotonine literatuur in 2010, bijvoorbeeld, schilderde ontnuchterend beeld van onze huidige beperkte mogelijkheid om afgifte van serotonine te detecteren met PET 32. Onlangs zijn er een aantal bemoedigende ontwikkelingen geweest. Een aantal publicaties gerapporteerd gevoeligheid van serotonine tracers verhogingen endogeen serotonine bij niet-humane primaten 33-36 maar het veld wacht soortgelijke demonstraties in mensen. Zoals we elders hebben besproken <sup> 37, gevoeligheid voor veranderingen in endogene neurotransmitter concentratie lijken te bestaan ​​uit een optimale snelheid van verplaatsing van de receptor in combinatie met een gemak van efflux van de tracer uit weefsel in bloed. Zodra serotonine liganden zijn gevalideerd zijn en op dergelijke eigenschappen hebben, dan serotonine films zal ook mogelijk zijn.

    Momenteel zijn de meeste PET studies met receptor-tracers leiden tot de generatie van parametrische beelden. Een afbeelding parametrische is een kaart van een bepaald tracer kinetisch model parameter geëvalueerd bij elke voxel in het object (dat wil zeggen, de hersenen). Toepassing van conventionele modellen zoals SRTM 38,39 of een-of twee-weefselcompartiment model levert parametrische beelden van Ri, regionale stroombegrenzingparameter of BP, de regionale binding potentiële waarde. Beide parameters zijn fysiologische constanten die worden verondersteld om processen die in steady state vertegenwoordigen. Soms, echter, het systeem en / of het proces van interested zijn wankel. Dat wil zeggen, ze zijn van voorbijgaande aard. Dit is het geval met de kortstondige reactie van dopamine roken van sigaretten. In dergelijke omstandigheden is het niet mogelijk de dopamine voorbijgaande met een beeld parametrische karakteriseren. Noch is het aangewezen de gegevens met een model dat strikt tijdinvariant in parameters te modelleren. Er is behoefte aan een model met een tijdsafhankelijke termijn dopamine concentraties veranderingen in het striatum beschrijven reactie op roken. De natuurlijke productie van een dergelijk model bij gebruik met een dopamine tracer, is een film van dopamine. Dit is een nieuwe vorm van functionele beelduitgang dat waarschijnlijk zal aansporen en vereisen nieuwe vormen van analyse om zijn nut te maximaliseren.

    Disclosures

    Alle auteurs verklaren dat zij hebben niets te onthullen.

    Acknowledgements

    De auteurs danken de leden van de Yale PET Centrum chemie team voor tracer synthese, de imaging-team voor tracer injectie en beeldacquisitie en mevrouw Sheila Huang voor deskundig stroomschema design.

    Veel van de ontwikkeling van de ntPET technieken werd ondersteund door R21 AA15077 om E. Morris. K. Cosgrove wordt ondersteund door K02 DA031750.

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Vicra NDI Systems, Waterloo, Canada
    HRRT Siemens
    Air Filter Movex, Inc, Northampton, PA LFK 175 With extractor and clear hood
    11C-raclopride prepared at Yale PET Center from O-Desmethyl precursor
    O-Desmethylraclopride ABX advanced biochemical compounds, Radeberg, Germany Product #1510 Precursor of 11C-raclopride
    Table 1. Materials used.

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. Constantinescu, C. C., Bouman, C., Morris, E. D. Nonparametric extraction of transient changes in neurotransmitter concentration from dynamic PET data. IEEE Trans. Med. Imaging. 26, 359-373 (2007).
    2. Constantinescu, C. C., et al. Estimation from PET data of transient changes in dopamine concentration induced by alcohol: support for a non-parametric signal estimation method. Phys. Med Biol. 53, 1353-1367 (2008).
    3. Morris, E. D., Constantinescu, C. C., Sullivan, J. M., Normandin, M. D., Christopher, L. A. Noninvasive visualization of human dopamine dynamics from PET images. NeuroImage. 51, 135-144 (2010).
    4. Morris, E. D., Normandin, M. D., Schiffer, W. K. Initial comparison of ntPET with microdialysis measurements of methamphetamine-induced dopamine release in rats: support for estimation of dopamine curves from PET data. Molecular imaging and biology : MIB : the official publication of the Academy of Molecular Imaging. 10, 67-73 (2008).
    5. Morris, E. D., et al. ntPET: a new application of PET imaging for characterizing the kinetics of endogenous neurotransmitter release. Molecular Imaging. 4, 473-489 (2005).
    6. Normandin, M. D., Morris, E. D. Estimating neurotransmitter kinetics with ntPET: A simulation study of temporal precision and effects of biased data. NeuroImage. 39, 1162-1179 (2008).
    7. Normandin, M. D., Schiffer, W. K., Morris, E. D. A linear model for estimation of neurotransmitter response profiles from dynamic PET data. NeuroImage. 59, 2689-2699 (2012).
    8. Christian, B. T., Vandehey, N. T., Floberg, J. M., Mistretta, C. A. Dynamic PET denoising with HYPR processing. Journal of Nuclear Medicine: Official publication, Society of Nuclear Medicine. 51, 1147-1154 (2010).
    9. Ichise, M., et al. Linearized reference tissue parametric imaging methods: application to [11C]DASB positron emission tomography studies of the serotonin transporter in human brain. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23, 1096-1112 (2003).
    10. Benowitz, N. L. Pharmacology of nicotine: addiction, smoking-induced disease, and therapeutics. Annual review of pharmacology and toxicology. 49, 57-71 (2009).
    11. Volkow, N. D., Swanson, J. M. Variables that affect the clinical use and abuse of methylphenidate in the treatment of ADHD. The American journal of psychiatry. 160-1918 (2003).
    12. Di Chiara, G., Imperato, A. Drugs abused by humans preferentially increase synaptic dopamine concentrations in the mesolimbic system of freely moving rats. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 85, 5274-5278 (1988).
    13. Barrett, S. P., Boileau, I., Okker, J., Pihl, R. O., Dagher, A. The hedonic response to cigarette smoking is proportional to dopamine release in the human striatum as measured by positron emission tomography and [11C]raclopride. Synapse. 54, 65-71 (2004).
    14. Brody, A. L., et al. Gene variants of brain dopamine pathways and smoking-induced dopamine release in the ventral caudate/nucleus accumbens. Arch. Gen. Psychiatry. 63, 808-816 (2006).
    15. Brody, A. L., et al. Smoking-induced ventral striatum dopamine release. The American journal of psychiatry. 161, 1211-1218 (2004).
    16. Montgomery, A. J., Lingford-Hughes, A. R., Egerton, A., Nutt, D. J., Grasby, P. M. The effect of nicotine on striatal dopamine release in man: A [11C]raclopride PET study. Synapse. 61, 637-645 (2007).
    17. Scott, D. J., et al. Smoking modulation of mu-opioid and dopamine D2 receptor-mediated neurotransmission in humans. Neuropsychopharmacology: official publication of the American College of Neuropsychopharmacology. 32, 450-457 (2007).
    18. Takahashi, H., et al. Enhanced dopamine release by nicotine in cigarette smokers: a double-blind, randomized, placebo-controlled pilot study. Int. J. Neuropsychopharmacol. 11, 413-417 (2008).
    19. Morris, E. D., Fisher, R. E., Alpert, N. M., Rauch, S. L., Fischman, A. J. In vivo imaging of neuromodulation using positron emission tomography: Optimal ligand characteristics and task length for detection of activation. Human Brain Mapping. 3, 35-55 (1995).
    20. Alpert, N. M., Badgaiyan, R. D., Livni, E., Fischman, A. J. A novel method for noninvasive detection of neuromodulatory changes in specific neurotransmitter systems. NeuroImage. 19, 1049-1060 (2003).
    21. Carson, R. E., Barker, W. C., Jeih-San, L., Johnson, C. A. Nuclear Science Symposium Conference Record. 2003 IEEE. 3285, 3281-3285 (2003).
    22. Carson, R. E., et al. Comparison of bolus and infusion methods for receptor quantitation: application to [18F]cyclofoxy and positron emission tomography. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 13, 24-42 (1993).
    23. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human brain mapping. 17, 143-155 (2002).
    24. Floberg, J. M., et al. Improved kinetic analysis of dynamic PET data with optimized HYPR-LR. Medical physics. 39, 3319-3331 (2012).
    25. Martinez, D., et al. Imaging human mesolimbic dopamine transmission with positron emission tomography. Part II: amphetamine-induced dopamine release in the functional subdivisions of the striatum. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23, 285-300 (2003).
    26. Montgomery, A. J., et al. Correction of head movement on PET studies: comparison of methods. Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine. 47, 1936-1944 (2006).
    27. Yoder, K. K., Wang, C., Morris, E. D. Change in binding potential as a quantitative index of neurotransmitter release is highly sensitive to relative timing and kinetics of the tracer and the endogenous ligand. Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine. 45, 903-911 (2004).
    28. Wang, S., et al. The 9th International Symposium on Functional Neuroreceptor Mapping of the Living Brain, (2012).
    29. Ginovart, N. Imaging the dopamine system with in vivo [11C]raclopride displacement studies: understanding the true mechanism. Molecular imaging and biology : MIB : the official publication of the Academy of Molecular Imaging. 7, 45-52 (2005).
    30. Sullivan, J. M., Kim, S. J., Cosgrove, K. P., Morris, E. D. The 9th International Symposium on Functional Neuroreceptor Mapping of the Living Brain., NRM12, (2012).
    31. Miller, R. G. Simultaneous Statistical Inference. 2nd, (1981).
    32. Paterson, L. M., Tyacke, R. J., Nutt, D. J., Knudsen, G. M. Measuring endogenous 5-HT release by emission tomography: promises and pitfalls. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 30, 1682-1706 (2010).
    33. Ridler, K., et al. Characterization of in vivo pharmacological properties and sensitivity to endogenous serotonin of [11C] P943: a positron emission tomography study in Papio anubis. Synapse. 65, 1119-1127 (2011).
    34. Cosgrove, K. P., et al. Assessing the sensitivity of [(1)(1)C]p943, a novel 5-HT1B radioligand, to endogenous serotonin release. Synapse. 65, (1), 1113-1117 (2011).
    35. Finnema, S. J., et al. Fenfluramine-induced serotonin release decreases [11C]AZ10419369 binding to 5-HT1B-receptors in the primate brain. Synapse. 64, 573-577 (2010).
    36. Finnema, S. J., Varrone, A., Hwang, T. J., Halldin, C., Farde, L. Confirmation of fenfluramine effect on 5-HT(1B) receptor binding of [(11)C]AZ10419369 using an equilibrium approach. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32, (11), 685-695 (2012).
    37. Morris, E. D., Yoder, K. K. Positron emission tomography displacement sensitivity: predicting binding potential change for positron emission tomography tracers based on their kinetic characteristics. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 27, 606-617 (2007).
    38. Gunn, R. N., Lammertsma, A. A., Hume, S. P., Cunningham, V. J. Parametric imaging of ligand-receptor binding in PET using a simplified reference region model. NeuroImage. 6, 279-287 (1997).
    39. Lammertsma, A. A., et al. Comparison of methods for analysis of clinical [11C]raclopride studies. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 16, 42-52 (1996).

    Comments

    0 Comments


      Post a Question / Comment / Request

      You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

      Usage Statistics