Nuklearmedizin 2023; 62(02): 106-107
DOI: 10.1055/s-0043-1766209
Abstracts | NuklearMedizin 2023
WIS-Vortrag
Medizinische Physik

Populations-basierte Modellauswahl für eine genaue Schätzung der zeitintegrierten Aktivität in der Dosimetrie unter Verwendung der Non-Linear-Mixed-Effects-Modellierung

D. Hardiansyah
1   Universitas Indonesia, Medical Physics and Biophysics, Physics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Depok, Indonesien
,
A. Riana
1   Universitas Indonesia, Medical Physics and Biophysics, Physics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Depok, Indonesien
,
A. J. Beer
2   Universität Ulm, Nuklearmedizin, Ulm
,
G. Glatting
2   Universität Ulm, Nuklearmedizin, Ulm
› Author Affiliations
› Further Information
 

Ziel/Aim Die Dosimetrie in der molekularen Radiotherapie erfordert eine genaue Bestimmung der zeitintegrierten Aktivität ("time-integrated activity", TIA). Eine Methode zur genauen Bestimmung von TIAs wurde entwickelt, die eine Populations-basierte Modellauswahl (PBMS) im Rahmen der Non-Linear-Mixed-Effects-Modellierung (NLMEM) durchführt.

Methodik/Methods Biokinetik-Daten des Radioliganden Lu-177-PSMA-I&T wurden verwendet. Elf geeignete Fitfunktionen (Modelle) wurden aus verschiedenen Parametrisierungen von mono-, bi- und tri-exponentiellen Funktionen abgeleitet. Die Parameter der Funktionen wurden im Rahmen der NLMEM an die biokinetischen Daten aller Patienten angepasst. Das Akaike-Gewicht, die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell das beste aus der Gesamtheit der betrachteten Modelle ist, wurde verwendet, um die Fitfunktion, die am meisten von den Daten unterstützt wird, aus der Gruppe der Funktionen mit akzeptabler Fitgüte auszuwählen. Modell-Mittelung ("Model Averaging", MA) wurde mit allen Funktionen mit akzeptabler Anpassungsgüte durchgeführt. Der relative Fehler (Root-Mean-Squared Error, RMSE) der berechneten TIAs aus der individuell-basierten Modellauswahl (IBMS), einer Populations-basierten Modellauswahl mit gemeinsamen („shared“) Parametern (SP-PBMS) und der Funktionen aus der NLMEM zu den TIAs aus MA wurden berechnet und analysiert. [1]

Ergebnisse/Results Die Funktion [A1*exp(-la1*t)+A2]*exp(-la_phys*t) wurde mit einem Akaike-Gewicht von (55±11)% als die von den Daten am besten unterstützte Funktion ausgewählt. Die RMSE-Werte von IBMS, SP-PBMS und PBMS-NLMEM sind 7,5%, 9,0% und 2,4%.

Schlussfolgerungen/Conclusions Eine Populations-basierte Methode wurde entwickelt, um die beste Fitfunktion für die Berechnung von TIAs für ein bestimmtes Radiopharmakon, ein Organ und einen gegebenen Kinetik-Datensatz einer Patientenpopulation zu ermitteln. Das Verfahren kombiniert Standardverfahren der Pharmakokinetik, d. h. eine auf Akaike-Gewichten basierende Modellauswahl und die NLMEM.



Publication History

Article published online:
30 March 2023

© 2023. Thieme. All rights reserved.

Georg Thieme Verlag
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

 

  • Literatur/References

  • 1 Hardiansyah et al. EJNMMI Phys. 2021
    PubMed