ZIEL:
Diese Dissertation konzentriert sich auf die Etablierung präklinischer Methoden, die den Einsatz der PET-Bildgebung zur selektiven Subvolumen-Dosiseskalation erleichtern. Konkret werden folgende Probleme angesprochen: 1.) Die Schwierigkeiten, die mit dem Vergleich mehrerer PET-Bilder verbunden sind, 2.) Die Notwendigkeit einer weiteren Validierung neuartiger PET-Tracer vor ihrer Implementierung in das Dosiseskalationsschema und 3.) Das Fehlen konkreter präklinischer Daten, die dies unterstützen Verwendung von PET-Bildern zur Steuerung selektiver Subvolumendosissteigerungen. Methoden und Materialien: Um mehrere PET-Bilder vergleichen zu können, mussten die verwirrenden Auswirkungen von Fehlpositionierungen und anatomischen Veränderungen zwischen Bildgebungssitzungen gemildert werden. Um die Auswirkungen dieser Fehlerquellen abzuschwächen, wurde eine verformbare Bildregistrierung eingesetzt. Es wurde ein verformbarer Registrierungsalgorithmus ausgewählt und der Registrierungsfehler durch die Einführung externer Referenzmarken am Tumor bewertet. Nachdem eine Methode zur Bildregistrierung etabliert war, wurde ein Verfahren zur Validierung der Verwendung neuartiger PET-Tracer mit FDG entwickelt. Nacktmäuse wurden verwendet, um In-vivo-Vergleiche der räumlichen Verteilungen zweier PET-Tracer, FDG und FLT, durchzuführen. Die räumlichen Verteilungen wurden auch über zwei separate Tumorlinien hinweg verglichen, um die Auswirkungen der Tumormorphologie auf die räumliche Verteilung zu bestimmen. Schließlich etabliert die Forschung eine Methode zur Erfassung präklinischer Daten, die den Einsatz von PET zur Bildführung bei der selektiven Dosissteigerung unterstützen. Nacktmäuse wurden nur mit FDG-PET/CT abgebildet und die resultierenden Bilder wurden verwendet, um PET-gesteuerte Dosiserhöhungen auf ein 5-mm-Subvolumen innerhalb des Tumors zu planen, das die höchste PET-Tracer-Aufnahme enthielt. Diese Pläne wurden dann mithilfe der Small Animal Radiation Research Platform (SARRP) bereitgestellt und die Wirksamkeit der PET-gesteuerten Pläne wurde beobachtet. Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Die Analyse der verformbaren Registrierungsalgorithmen ergab, dass der in SLICER3D verfügbare verformbare BRAINSFit B-Spline-Registrierungsalgorithmus in der Lage war, Kleintier-PET/CT-Datensätze in weniger als 5 Minuten mit einem durchschnittlichen Registrierungsfehler von 3 mm zu registrieren. Die in Kapitel 3 verwendeten Methoden ermöglichten den Vergleich der räumlichen Verteilungen mehrerer zu unterschiedlichen Zeiten abgebildeter PET-Tracer. Ein Vergleich von FDG und FLT zeigte, dass beide positiv korrelieren, dass die Tumormorphologie jedoch einen signifikanten Einfluss auf die Korrelation zwischen den beiden Tracern hat. Eine Überlappungsanalyse der hochintensiven PET-Regionen von FDG und FLT zeigte, dass FLT zusätzliche räumliche Informationen zu den mit FDG beobachteten bietet. In Kapitel 4 ermöglichte das SARRP die Bereitstellung geplanter PET-gesteuerter selektiver Dosissteigerungen an einem präklinischen Tumormodell. Dies wird zukünftige Forschungen zur Validierung des Einsatzes von PET zur klinisch selektiven Dosissteigerung erleichtern.
Christopher Bass
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