基于脑卒中的micro PET/CT定量与逐像素分析方法学的建立

Molecular imaging with the microPET is capable of observing the progression of diseases in living systems. However the qualitative analysis and Standard Uptake Value calculation wit their limitations in many applications due to the low sensitivity and low accuracy, while the conventional quantitative method requires data acquisition from the beginning of FDG injection and obtians the input function through the blood sampling. In this project we present noninvasive quantitative and voxel-based analysis with high sensitivity and high efficiency in studying the mouse stroke models. First of all, dynamic data acquisition is conducted on the Siemens Inveon microPET/CT to obtain mouse whole body images immediately after the tail vain injection of FDG. An optimal protocol together with two improved Patlak algorithms is then developed to perform fast and noninvasive quantitative studies with high sensitivity. Furthermore, a template of mouse brain is built with the static PET data to perform voxel-based studies. The methodology raised in this project is promising in answering the questions of whether Endothelial progenitor cells transplantation promotes functional angiogenesis in the study of cerebral ischemic stroke using the mouse model, and whether neuroimaging techniques provide biomarkers with high sensitivity and specificity in cerebral ischemic stroke studies. The efforts made in this project lay the groundwork for investigating other major diseases with the microPET and for building a data acquisition and analysis platform for efficient and rational drug and tracer developments and clinical trials.

PET可实时活体检测正常和疾病状态下脑内的大体代谢变化。我们初步研究显示：采用microPET/CT定性和半定量方法可观察到小鼠缺血性卒中后缺血区代谢减弱及修复期血管新生诱导的代谢增强。但由于该法准确性低，无法精确定量检测到如脑卒中后内皮祖细胞移植促进血管再生，增加局部能量代谢的作用。定量（动态建模）方法准确灵敏，但目前尚无快速、无创且不受小鼠脑部功能区域内非均一性影响的算法。为应对挑战，本研究将对小鼠局灶性脑缺血模型进行动态数据采集，研究延迟显像的动态Patlak法和无需采血的参考区Patlak法，确定最优动态数据采集时段，通过静态采集数据建立小鼠脑部FDG-PET模板并进行逐像素分析。本研究提出的快速无创的micro PET/CT定量分析算法和针对非均一性的逐像素分析算法不仅为缺血性卒中研究提供切实可行高效灵敏的脑代谢检测方法，也可推广至其他疾病的microPET/CT分子影像学研究。

PET可实时活体检测生物体功能、代谢、的变化，然而临床常用的图像反映的是活体对某种放射性药物的标准摄取值（Standard Uptake Value, SUV），临床医生以SUV值的变化定性或者半定量地做出判断。SUV值受放射性药物注射方式、被试个体差异、PET数据采集时间等因素影响，因此根据SUV值做诊断常常会引入误差。本课题研究 microPET/CT 图像的定量分析和逐像素分析算法，旨在提出比常用的定性和半定量方法准确性高的算法。研究内容包括定量分析的研究和逐像素算法的研究。在定量分析方面，我们基于小鼠模型建立micro PET/CT 快速无创的数据采集模式，以及与此相对应的高灵敏度高精确度的定量分析算法。其中包括定制了不同长度的注射用软管和不同类型针头进行试验，最终确定了实际可行的动态采集操作流程,并对采集的数据进行了动力学建模，以Patlak法结合无需采血的输入函数估计完成了模型参数估计。其次在逐像素算法研究方面，我们利用SPM软件对一系列数据进行了逐像素多重比较检验，在此过程中我们建立了从数据预处理，数据配准，数据标准化到数据逐像素多重比较检验和结果显示的一套完整流程，将此流程用于小鼠数据分析，获得了比常用的定性观察图像和临床使用的半定量方法SUV准确性高的结果，具体表现为对疾病诊断时假阳率下降。此外，课题超额完成了申请书所述文献发表任务，并在研究生培养方面成绩斐然。总而言之，本课题得以顺利完成，提出了比临床指标更准确的定量方法。下一步我们将解决临床PET扫描时使用本算法的困难，将算法从临床前研究推广到临床应用。