Accuratezza della FDG-PET nel MCI a corpi di Lewy, dall’analisi visiva a quella semiquantitativa.

Abstract

La FDG-PET configura come un biomarcatore supportivo di Demenza a corpi di Lewy (DLB). Lo scopo dello studio è quello di analizzare la performance di questa indagine nella fase precoce della patologia a corpi di Lewy (MCI-LB), dove la sua accuratezza diagnostica è ancora sconosciuta, e valutare il ruolo dell’aggiunta dell’analisi semiquantitativa a quella visiva. Sono stati selezionati in maniera retrospettiva 39 soggetti MCI-LB con FDG-PET al baseline e almeno un biomarcatore indicativo. Con un criterio caso-controllo (sesso, età, scolarità, punteggio MMSE solo per soggetti MCI) sono stati selezionati 40 soggetti con MCI sostenuti da patologia di Alzheimer (MCI-AD) con PET-amiloide positiva e FDG-PET al baseline e 40 controlli sani con FDG-PET. Le immagini FDG-PET individuali sono state valutate da sei lettori di diversa esperienza (4-35 anni), ciechi alla diagnosi, e classificate come MCI-LB, MCI-AD o incerte secondo 3 diverse modalità: i) visiva (V); ii) visiva assistita da mappe statistiche ottenute tramite voxel based analysis confrontando ciascun paziente con il gruppo di 40 soggetti sani (V+VBA); iii) visiva+VBA ulteriormente adiuvati dall’analisi di macroregioni volumetriche di interesse estrapolate dal confronto fra i gruppi MCI-AD e LB sotto forma di grafici esprimenti l’odds ratio di ciascun paziente di appartenere ad uno dei due gruppi (V+VBA+VROI)). L’accuratezza diagnostica dell’analisi visiva è risultata 76.8±5.0%, non è stata significativamente migliorata dalla VBA (V+VBA:77.2±8.2%), ma dall’integrazione dell’analisi VROI (V+VBA+VROI:89.7±2.3%), indipendentemente dall’esperienza dei lettori. I nostri dati supportano l’uso della FDG-PET come biomarcatore indicativo allo stadio di MCI-LB, in cui la DAT-SPECT è meno accurata, e dell’analisi semiquantitativa basata sulle VROI come complemento all’analisi visiva convenzionale.

FDG-PET configures as a supportive biomarker of dementia with Lewy bodies (DLB). The aim of the study is to analyze the performance of this investigation in the early stage of Lewy body disease (MCI-LB), where its diagnostic accuracy is still unknown, and to evaluate the added role of semiquantitative analysis to visual analysis alone. Thirty-nine MCI-LB subjects with FDG-PET at baseline and at least one indicative biomarker were retrospectively selected. Using a case-control criterion (sex, age, schooling, MMSE score only for MCI subjects), 40 subjects with MCI sustained by Alzheimer's disease (MCI-AD) with positive PET-amyloid and FDG-PET at baseline and 40 healthy controls with FDG-PET were selected. Individual FDG-PET images were evaluated by six readers of different experience (4-35 years), blinded to diagnosis, and classified as MCI-LB, MCI-AD, or uncertain according to 3 different modalities: (i) visual (V); (ii) visual assisted by statistical maps obtained by voxel-based analysis comparing each patient with the group of 40 healthy subjects (V+VBA); (iii) visual+VBA further adjuvated by the analysis of volumetric macroregions of interest extrapolated from the comparison between the MCI-AD and LB groups in the form of graphs expressing the odds ratio of each patient to belong to one of the two groups (V+VBA+VROI)). The diagnostic accuracy of visual analysis was 76.8±5.0%, not significantly improved by VBA (V+VBA:77.2±8.2%), but by integration of VROI analysis (V+VBA+VROI:89.7±2.3%), regardless of readers' experience. Our data support the use of FDG-PET as an indicative biomarker at the MCI-LB stage, in which DAT-SPECT is less accurate, and of semiquantitative VROI-based analysis as an adjunct to conventional visual analysis.