Extraction automatisée du volume tumoral métabolique total (TMTV) du 68Ga-PSMA-PET pour prédire le changement de PSA dans la thérapie au 177Lu-PSMA

Abstract

Une méthode automatisée d’extraction du TMTV à partir des images 68Ga-PSMA-PET est proposée. Elle est utilisée pour évaluer la capacité prédictive des images PET par rapport au changement de PSA. 58 patients ayant terminé de 1 à 6 cycles de 177Lu-PSMA ont été analysés. Les patients ont été catégorisés en répondeurs et non-répondeurs en fonction du nadir du PSA, qui désigne la différence entre le PSA initial et la valeur la plus basse de PSA observée tout au long du traitement. La captation lésionnelle a été automatiquement séparée de la captation physiologique, suivie d’un seuillage basé sur la captation moyenne dans les zones physiologiques, afin d’obtenir le volume tumoral métabolique total (TMTV). Le SUV moyen dans les régions TMTV a été tracé par rapport à l’état de réponse pour l’imagerie 68Ga-PSMA-PET, 18F-FDG-PET et 177Lu-PSMA-SPECT (24 h après l’injection, 1er cycle). Une analyse s’est concentrée sur les lésions osseuses (TMTVbones). Un modèle de réseau neuronal (NN) entièrement connecté à plusieurs couches a été entraîné pour prédire le résultat avec les valeurs statistiques du TMTV (moyenne, max, min...) comme entrée. L’analyse statistique a révélé des différences significatives dans le TMTV entre les répondeurs et les non-répondeurs pour le 68Ga-PSMA et le 177Lu-SPECT (valeur p 0,03 et 0,005, respectivement). Cependant, le 18F-FDG n’a pas démontré de valeur prédictive, seul ou en combinaison avec le 68Ga-PSMA. Le modèle de prédiction du NN utilisant les statistiques du TMTV du 68Ga-PSMA a atteint la meilleure performance, avec une AUC de 0,76. Le TMTVbones n’a pas amélioré les résultats. L’extraction automatisée du TMTV à partir du 68Ga-PSMA-PET et du 177Lu-PSMA-SPECT confirme le potentiel prédictif pour le changement de PSA avec un modèle de NN simple. Le 18F-FDG n’a pas fourni de valeur prédictive supplémentaire. Ces résultats soulignent l’importance des modalités d’imagerie prétraitement dans la prise de décisions thérapeutiques personnalisées et l’optimisation des résultats pour les patients.