Ruolo della PET/TC 18F-DOPA con acquisizione dinamica per la stratificazione prognostica dei pazienti con gliomi

Abstract

Obiettivo: La PET 18F-DOPA può essere usata per diagnosticare e stratificare l’aggressività dei gliomi. Tuttavia, i parametri standard di acquisizione statica non sono accurati per definire la prognosi dei pazienti. In questo studio si è testato se la PET 18F-DOPA possa migliorare la sua capacità prognostica e possa correlarla con parametri molecolari. Pazienti e metodi: Sono stati reclutati 22 pazienti nel trial GLI-HOPE e sono stati sottoposti alla PET 18F-DOPA dinamica. I parametri statici (TBR mean e il TSR max) e dinamici, calcolati sulla curva tempo/attività del tumore (TAC), tempo al picco (TTP), pendenza della curva e morfologia della curva, sono stati valutati come perditori di aggressività. I pazienti sono stati poi suddivisi in due gruppi in base alla mutazione IDH e si è riscontrata una differenza tra parametri statici e dinamici in base al test del t-student. Risultati: TBRmean e TBRmax non sono risultati significativamente differenti nei gruppi di pazienti divisi secondo il profilo molecolare. I parametri dinamici hanno reso possibile differenziare i gliomi in base alle caratteristiche molecolari descritte (mutazione IDH e co-delezione 1p/19q). In particolare, la morfologia in accumulo della curva TAC era evidente solo nel gruppo di gliomi di alto grado IDH mutati, tuttavia un TTP più lungo è stato l’unico miglior predittore indipendente per identificare lo stato di mutazione IDH rispetto ai pazienti con glioma di alto grado wild-type (900 vs 290 secondi p<0.01). In particolare, il tempo al picco è stato più alto di 1200 secondi in 2 su 3 pazienti con co-delezione 1p/19q. Conclusioni: L’imaging PET 18F-DOPA dinamica è in grado di predire le caratteristiche molecolari e di fornire informazioni (in modo non invasivo) sull’aggressività dei tumori gliali. Il modello dinamico della curva PET 18F-DOPA è un metodo facilmente applicabile nella pratica clinica per fornire informazioni prognostiche complementari.

Objective: 18F-DOPA PET can be used to diagnose and stratify the aggressiveness of gliomas. However, standard static acquisition parameters underperform in defining patient prognosis. This study aimed to test whether 18F-DOPA PET could improve its prognostic capability and correlate it with molecular parameters.

Patients and methods: 22 patients were recruited in the GLI-HOPE trial and underwent dynamic 18F-DOPA PET. Static parameters (mean TBR and max TSR) and dynamic parameters, calculated from the tumor time-activity curve (TAC), including time to peak (TTP), slope of the curve, and curve morphology, were evaluated as predictors of aggressiveness. The patients were then divided into two groups based on IDH mutation, and a difference between static and dynamic parameters was observed using the t-student test.

Results: TBRmean, TBRmax, were not significantly different between patient groups divided according to molecular profile. Dynamic parameters allowed differentiation of gliomas based on the described molecular characteristics (IDH mutation and 1p/19q co-deletion). Specifically, an accumulation pattern in the TAC curve was only evident in the group of high-grade IDH-mutated gliomas, while a longer TTP was the only independent predictor for identifying IDH mutation status compared to patients with high-grade wild-type glioma (900 vs. 290 seconds, p<0.01). Moreover, the time to peak was over 1200 seconds in 2 out of 3 patients with 1p/19q co-deletion.

Conclusions: Dynamic 18F-DOPA PET imaging is able to predict molecular characteristics and provide information (in a non-invasive way) on the aggressiveness of glial tumors. The dynamic modeling of the 18F-DOPA PET curve is an easily applicable method in clinical practice to provide complementary prognostic information.