Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.
Method Article
Dinamik pozitron emisyon tomografisi (PET) verilerinin elde edilmesi ve zaman dilimlerine göre yeniden yapılandırılması, tek denek düzeyinde metabolik beyin bağlantı analizine olanak tanır. Sıçan beyninin [18F]FDG dinamik PET verilerini elde etmek ve ilgilenilen hacimlerin zaman-aktivite eğrilerinin çıkarılması yoluyla bir bağlantı matrisi elde etmek için bir yöntem açıklıyoruz.
Bugüne kadar, metabolik beyin bağlantısı çoğunlukla birden fazla deneğin statik pozitron emisyon tomografisi (PET) verilerinin elde edilmesi yoluyla grup düzeyinde incelenmiştir. Araştırma gruplarımız şu anda sıçanlarda intradenek düzeyinde intraserebral kanamayı takiben birden fazla zaman noktasında metabolik bağlantıdaki değişiklikleri inceliyor. Özne içi metabolik beyin bağlantısını araştırmak için, dinamik PET ile elde edilebilen, farklı beyin bölgelerindeki izleyici alımının zamansal bilgisi gereklidir. Bu yayında, veri toplama ve analiz protokolümüzün ayrıntılı bir açıklamasını veriyoruz.
Sıçan beyninin dinamik PET verileri, izleyici olarak 2-deoksi-2-[18F]floro-D-glukoz ([18F]FDG) kullanılarak özel bir klinik öncesi PET sisteminde elde edilir. İzleyici, PET taramasının başlangıcında bir bolus olarak intravenöz olarak enjekte edilir. 60 dakikalık edinim sırasında hayvanlar medetomidin ile sakinleştirilir.
Edinimden sonra, PET verileri, yinelemeli bir yeniden yapılandırma algoritması (Maksimum-Olasılık Beklentisi-Maksimizasyon) kullanılarak otuz 2 dakikalık zaman dilimlerinde yeniden yapılandırılır. Her bir VOI'nin zaman-aktivite eğrilerini çıkarmak için birden fazla ilgi hacminden (VOI'ler) oluşan parsellenmiş bir atlas kullanılır ve bunlar daha sonra her bir VOI çifti arasındaki Pearson korelasyon katsayısını hesaplamak için kullanılır.
Bu dinamik PET protokolü, tarama grupları arasında değil, iki tek tarama arasındaki metabolik bağlantı farklılıklarının değerlendirilmesini sağlar. Bu yaklaşım, farklı zaman noktalarında tek bir denek içindeki metabolik bağlantıdaki değişikliklerin incelenmesine veya bir bireyin metabolik bağlantısının normal bir veri tabanıyla karşılaştırılmasına izin verir. Bu tür karşılaştırmalar, hastalığın ilerlemesini izlemek veya epilepsi veya bunama gibi beyin bölgeleri arasındaki iletişimin bozulmasıyla karakterize nörolojik bozuklukların teşhisine yardımcı olmak için yararlı olabilir.
Pozitron emisyon tomografisi (PET), araştırmalarda ve klinik ortamlarda yaygın olarak kullanılan bir moleküler görüntüleme tekniğidir. Çeşitli PET izleyicilerin geliştirilmesi nedeniyle, PET, hastalık patofizyolojisini incelemek ve hastalığın ilerlemesini ve tedavilere yanıtı izlemek için kullanılabilir1. En yaygın kullanılan radyoizleyicilerden biri, hücresel aktivasyonun göstergesi olan glikoz metabolizmasının görüntülenmesine izin veren 2-deoksi-2- [18F] floro-D-glikozdur ([18F] FDG). Onkolojide tanı, evreleme ve prognoz için kullanılır; nörolojide, genellikle demans gibi nörodejeneratif hastalıklar bağlamında; Ve kardiyolojide, sarkoidoz gibi durumları teşhis etmek için, sadece birkaç örnek vermek gerekirse, 1,2,3.
[18F] FDG PET verilerinden elde edilen metabolik beyin bağlantısının değerlendirilmesi, farklı beyin bölgelerindeki izleyici alımı arasındaki fonksiyonel ilişkileri ifade eder. Bu yaklaşım, beynin farklı bölümlerinin nasıl etkileşime girdiğine ve birlikte çalıştığına dair içgörüler sağlayabilen bir dizi beyin bölgesi seçerek bir "bağlantı matrisinin" hesaplanmasını sağlar. Bu tür bir analiz, demans, epilepsi ve diğer nörolojik bozukluklar gibi durumlar da dahil olmak üzere sağlık ve hastalıkta beyin fonksiyonlarını incelemek için özellikle yararlıdır 4,5.
Metabolik beyin bağlantısını değerlendiren ilk çalışma zaten 1980'lerekadar uzanıyor6, ancak araştırmacılar esas olarak difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme (DW-MRI) yoluyla "konektom"7 olarak da bilinen yapısal beyin bağlantısını araştırdılar. Ayrıca, fonksiyonel MRI (fMRI), elektroensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) gibi teknikler kullanılarak fonksiyonel bağlantı, onlarca yıldır geniş çapta araştırılmıştır 8,9.
Son zamanlarda, sadece kendi başına değil, aynı zamanda diğer beyin bağlantısı biçimleriyle kombinasyon halinde [18F]FDG PET kullanarak metabolik beyin bağlantısını incelemeye yeniden ilgi duyulmuştur10. Bununla birlikte, PET görüntülerinin doğal "statik" doğası nedeniyle (örneğin, fonksiyonel MRG'nin aksine), beyin ağı PET tabanlı sonuçların büyük çoğunluğu, beyin bölgeleri arasındaki korelasyonların denekler arası düzeyde hesaplandığı grup düzeyinde analize dayanmaktadır. Bu sınırlama, PET görüntülerinin denek içi analizini imkansız hale getirir, bu da aynı birey içinde zaman içindeki değişiklikleri izleyebilen boylamsal çalışmalar için gereklidir4. Bu nedenle, dinamik PET tabanlı moleküler bağlantı gibi tek denekli analize izin veren yöntemlerin geliştirilmesi, klinik uygulamada moleküler ağ analizinin kullanımına kapı açtığı için, ağ bozukluklarını araştıran beyin araştırmalarında önemli bir araştırma yönüdür. Bu nedenle, klinik öncesi çalışmamızda dinamik PET verileri kullanıldı.
Araştırma gruplarımız şu anda sıçan kollajenaz modeli11'i kullanarak birden fazla zaman noktasında denek içi düzeyde intraserebral kanamayı takiben metabolik bağlantıdaki değişiklikleri inceleyen bir çalışma yürütmektedir. Özne içi metabolik beyin bağlantısını araştırmak için, dinamik PET yoluyla elde edilebilen, farklı beyin bölgelerindeki izleyici alımının zamansal bilgisi gereklidir. Aşağıdaki bölümlerde, veri toplama ve analiz protokolünün ayrıntılı bir açıklamasını veriyoruz.
Tüm prosedürler Avrupa yönergelerine (direktif 2010/63/EU) uygundur ve protokol Ghent Üniversitesi yerel Hayvan Etik Komitesi (ECD 23/33) tarafından onaylanmıştır. On iki Sprague Dawley sıçanı (altı dişi, altı erkek) çalışmaya dahil edildi. PET taramaları, indüklenmiş bir intraserebral kanamadan 2 hafta önce ila 18 hafta sonra değişen çoklu zaman noktalarında aşağıdaki protokol kullanılarak elde edildi. İlk tarama sırasında, tüm hayvanlar 18 haftalıktı ve dişiler 244.8 ± 10.1 g (ortalama ± SD), erkekler ise 363.6 ± 13.3 g ağırlığındaydı.
Radyoaktif malzemelerin yalnızca eğitimli personel ile çalışıldığından ve bu personel tarafından kullanıldığından emin olun. Personele ve hayvanlara verilen dozu makul bir şekilde ulaşılabilir olduğu kadar düşük tutun (ALARA).
1. Veri toplama
NOT: Klinik öncesi PET görüntüleyici ve veri toplama için kullanılan yazılım hakkında ayrıntılar için Malzeme Tablosuna bakın. Görüntüleyici, LYSO kristalleri ve SiPM dedektörleri kullanan, 13 cm'lik bir eksenel görüş alanını (FOV) ve 7,6 cm'lik bir transaksiyel FOV'u kapsayan 45 dedektörlü (5 halkalı olarak düzenlenmiş) bir PET tarayıcıdır. Sistem 850 μm uzamsal çözünürlük, %12 hassasiyet ve %12,6 enerji çözünürlüğü göstermektedir12. Aşağıdaki adımlar bu akılda tutularak yazılmıştır.
2. Verilerin yeniden yapılandırılması ve kalite kontrolü
NOT: Çalışmamızda mevcut olan donanım ve yazılım kullanılarak, tüm PET verileri radyonüklid bozunması için düzeltildi ve elde edilen sinogramlar, 511 keV fototepe etrafında %30'luk bir pencere kullanılarak sıralı alt küme beklenti maksimizasyonu 3 boyutlu (OSEM-3D) algoritması ile yeniden yapılandırıldı. OSEM yeniden yapılandırma yazılımı, alt küme başına 20 milyon olay ile 10 alt kümenin varsayılan ayarlarını kullandı. Görüntüler, 0,4 mm'lik kübik görüntü vokselleri ile 192 x 192 x 384 enine matris halinde yeniden yapılandırıldı. Zayıflama düzeltmesi yapılmadı.
3. Veri analizi
NOT: Aşağıdaki 3.1 ve 3.2 adımları, Görüntü Kayıt ve Füzyon Aracı (PFUS) ve Genel Kinetik Modelleme Aracı (PKIN) kullanılarak, PET verilerinin miktar tayini için ayrılmış bir biyomedikal yazılım ortamında gerçekleştirilir.
Tarama tamamlandıktan sonra, doğru bir izleyici enjeksiyonu ve alımı olup olmadığını kontrol etmek için çekim sırasında tespit edilen oranın TAC'si araştırılabilir. Şekil 1 , başarılı bir izleyici enjeksiyonu ve ediniminden sonra tarayıcının tüm FOV'undan kaynaklanan bir TAC'yi (panel A) ve kısmen paravenöz izleyici enjeksiyonundan sonra ortaya çıkan bir TAC'yi (panel B) göstermektedir. Başarılı durumda, sayı...
Burada sağlanan protokol, sıçanlarda izleyici olarak [18F]FDG kullanarak 1 saatlik dinamik PET verisi elde etme sürecinde kullanıcılara rehberlik eder. Sonunda, tek bir denek düzeyinde metabolik bağlantıyı değerlendirmek için kullanılabilecek bir VOI korelasyon matrisi elde edilir. Deneyimli araştırmacılar, protokolü, örneğin görüntü rekonstrüksiyonları için farklı bir radyoizleyici, edinme süresi veya zaman çerçevesi genişlikleri kullanarak ve ve...
Yazarların açıklanacak herhangi bir çıkar çatışması yoktur.
Bu çalışma, Flaman Araştırma Vakfı'ndan [G0A7422N] bir araştırma bursu ile desteklenmiştir.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Antisedan | Orion Pharma | Atipamezole hydrochloride 5 mg/mL | |
BD Micro-Fine+ insulin syringe 1 mL | BD | 324827 | 0.33 mm (29G) x 12.7 mm |
BD Microlance 3 Needles 30 G x 1/2" | BD | 304000 | 30 G x 1/2"; 0,3 x 13 mm |
BD Plastipak syringe 1 mL | BD | 303172 | for infusion pump |
BTPE-10 Polyethylene tubing | Instech | 0.11x.024in (.28x60mm) | |
Domitor | Orion Pharma | 1070499 | Medetomidine hydrochloride 1 mg/mL |
Fusion 100 infusion pump | Chemyx Inc. | 07100 | Newer model available: Fusion 100X |
Isoflutek 1000 mg/g | Alivira | Isoflurane | |
MOLECUBES β-CUBE with CUBEFLOW software | MOLECUBES NV | Preclinical PET scanner | |
PMOD Software version 4.4 | Bruker Corporation | http://www.pmod.com; quantification of PET data | |
Saline | B. Braun | 394496 | NaCl 0.9% |
Vidisic eye gel | Vidisic | Carbomerum 980 2 mg/g |
Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi
Izin talebiThis article has been published
Video Coming Soon
JoVE Hakkında
Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır