Atherosclerotic 플라크 현황 및 혈관 염증의 부량 사용하여 [을 18-F] Fluorodeoxyglucose 양전자 방출 Tomography / 계산된 Tomography (FDG-PET/CT)

본 절차의 전반적인 목표는 인간의 중형 및 대형 동맥에서 죽상경화성 플라크 활성 및 혈관 염증을 검출하고 정량화하는 것입니다. 먼저 전신 FDG PET CT 스캔을 통해 심장에서 발끝까지의 대동맥과 그 주요 분지들을 영상화합니다. 그 후, 등록된 CT 스캔을 사용하여 혈관 염증의 존재 여부를 영상 분석을 통해 정성적으로 분석합니다.

PET 스캔의 각 슬라이스에서 검출된 방사성 추적자의 양을 정량화하고 관심 영역을 국소화합니다. 이어서 혈관 염증을 측정하는 표준 및 새로운 결과 지표를 계산합니다. 최종적으로, 정량 분석이 포함된 FDG PET CT를 활용하여 임의의 동맥 영역 내 동맥경화증의 부담을 묘사하고 정량화합니다.

FDG PET CT는 치료가 플라크 활성을 어떻게 조절하는지 또는 생체 내 혈관 염증이 시간에 따라 어떻게 변화하는지와 같은 혈관 영상 분야의 핵심 질문들에 대한 답을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재의 기술로는 단기간 내에 반응 평가 목적으로 사용할 수 있는 전신 실시간 분자 영상 촬영이 불가능하기 때문에, 그 영향은 생체 내 잠재적 죽상동맥경화증의 진단으로까지 확장됩니다. FDG PET CT는 진단 환경에서도 적용 가능하므로 죽상동맥경화증의 자연 경과에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

치료 및 예후. FDG PET CT는 조작자 의존도가 낮으면서도 CT 혈관 조영술이나 CT 관상동맥 석회화 점수 측정과 같은 기존 방법보다 여러 가지 장점이 있습니다. FDG PET CT는 실시간 생체 내(in vivo)에서 높은 대조도 분해능을 제공합니다.

대사 활성을 동반한 플라크 부피의 전신 분자 영상 정량화는 다중 모드 죽상경화성 플라크 정량화를 가능하게 합니다. 이러한 요인들은 결합하여 치료적 개입에 따른 죽상경화증의 초기 변화를 감지하는 능력을 향상시킵니다. 영상 품질을 보장하기 위해, 이 작업을 수행하는 팀은 PET 스캔에 숙련되어 있어야 합니다. 영상 분석을 위해서는 혈관 구조 식별 경험 또한 중요합니다.

따라서 혈관 해부학을 모르거나 PET CT 영상 해석에 익숙하지 않은 경우 처음에는 다소 어려움을 겪을 수 있습니다. 하지만 전반적으로 이 방법은 매우 간단합니다. 저희는 이 방법의 시각적 시연이 이 기술을 적용하는 데 관심이 있는 분들에게 매우 유용할 것이라고 믿습니다.

죽상동맥경화증 환자를 연구하는 것은 영상 획득 및 분석을 위한 표준화되면서도 사용하기 쉬운 접근 방식을 제공하는 데 도움이 되므로, 이미지 품질 향상을 위해 PET CT 스캐너의 촬영 시간대를 확보하십시오. 내인성 포도당이 FDG 방사성 추적자와 경쟁하지 않도록 이 Gemini TF scanner plus CT와 같은 비행 시간(time of flight) 기능이 있는 스캐너를 사용하십시오. 환자가 FDG PET CT 스캔 전 8시간 동안 금식했는지 확인하십시오.

이제 손가락 채혈을 통해 공복 혈청 포도당 수치를 확인하십시오. FSG가 200 milligrams per deciliter 미만인 경우, FDG 방사성 추적자를 투여하기 위해 20 gauge 정맥 라인을 삽입합니다. 동봉된 원고에 설명된 대로 CT 및 PET 영상을 획득한 후, 저선량 비조영 CT 영상을 사용하여 관심 있는 모든 혈관 구조를 정성적으로 구획하고, PET 영상에서 방사성 추적자 섭취가 눈에 띄게 증가한 해당 해부학적 영역을 평가하십시오.

또한, 벽 석회화 또는 동맥류성 확장과 같은 전반적인 혈관 이상 여부를 확인하기 위해 CT 영상을 정성적으로 평가하십시오. 먼저, 대동맥을 분절로 나누기 위한 경계를 지정합니다. 편의를 위해 심장에서 시작되는 상행 대동맥의 기점을 확인한 후 위쪽으로 이동하며 진행하십시오.

흉부 대동맥의 상행 부위와 하행 부위가 연결되어 횡단면 영상에서 연속된 분절로 나타나는 부분을 대동맥궁으로 정의합니다. 또한, 하행 흉부 대동맥의 상단 끝부분을 식별합니다. 다음으로, 하행 흉부 대동맥과 복부 대동맥 사이의 해부학적 지표로 사용할 복강동맥의 기시부를 식별합니다.

그런 다음 신동맥을 확인하여 복부 대동맥의 신동맥 상부 및 하부 분절을 정의합니다. 또한 복부 대동맥 원위부의 해부학적 지표로 사용할 대동맥 분지점을 확인합니다. 이제 횡단면 PET CT 영상에서 대동맥의 동맥 FDG 섭취량을 측정합니다.

가장 상단의 대동맥 단면부터 시작하십시오. 각 관심 영역(ROI)을 설정할 때, 섭취가 증가된 주변의 다른 조직은 제외하고 해당 단면의 FDG 섭취 영역 전체가 포함되도록 그리십시오. 다음으로, PET CT 영상 분석 소프트웨어를 사용하여 단면당 각 관심 혈관의 표준섭취계수(SUV)를 기록하십시오.

각 ROI의 최대 및 평균 SUV와 더불어 단면적 및 슬라이스 두께를 반드시 기록하십시오. 관심 동맥을 통과하는 PET 스캔 슬라이스에 대해 예를 들어 매 4번째 슬라이스마다 일정한 빈도로 이 절차를 반복하십시오. 전체 슬라이스 수는 신체 조건, 해부학적 변이 및 선택한 빈도에 따라 피험자마다 다를 수 있음에 유의하십시오.

조직 대 배경 비율(tissue to background ratio) 계산을 위해, 복부에서 적어도 8개의 연속적인 슬라이스가 시각화되는 하대정맥(inferior vena cava) 부위를 찾습니다. 각 횡단면 슬라이스의 하대정맥 내부 또는 약간 주변에 ROI를 설정하여 최소 8개의 정맥 평균 SUV 측정값을 얻습니다. 해당 영역 내 동맥경화의 평균 부담을 나타내는 하나의 결과 측정값으로서, 관심 대상인 각 동맥 세그먼트에 대한 평균 SUV 및 최대 SUV 측정값을 생성합니다.

다음으로, 정규화를 위해 하대정맥에서 이전 단계들을 통해 얻은 정맥 평균 SUV로 동맥 분절 평균 SUV를 나눕니다. 이 표적 대 배경 비율은 죽상경화성 플라크 활성도의 또 다른 결과 지표로 활용됩니다. 각 동맥 분절에 대해, 혈관을 통과하는 모든 ROI의 단면적 합계에 슬라이스 두께와 슬라이스 측정 빈도를 곱하여 부피를 계산합니다.

마지막으로, 동맥 세그먼트 평균 SUV에 동맥 세그먼트 부피를 곱합니다. 그 결과인 평균 대사 부피 곱(mean metabolic volumetric product)은 관심 대상인 동맥 또는 동맥 세그먼트의 플라크 활성도와 부담을 측정하는 세 번째 결과 값입니다. 전체 대동맥 세그먼트에 걸친 모든 평균 MVP를 합산하여 전체 염증 부담을 구합니다.

대동맥 내 죽상경화성 플라크 활성 및 죽상경화증 측정을 위한 네 번째 결과입니다. 초기 PET 재구성 영상입니다. 노화 및 죽상경화증 연구에 참여한 환자의 영상에서 장골동맥, 대퇴동맥, 슬와동맥, 복부대동맥 및 대동맥궁의 FDG 섭취가 관찰됩니다.

이 횡단면 융합 FDG PET CT 이미지는 하행 흉부 대동맥 주위에 ROI가 배치된 데이터 단면을 보여줍니다. 소프트웨어는 평균 SUV, 최대 SUV 및 ROI 면적을 계산합니다. 이는 진행 중인 건선 연구의 일부입니다.

단일 환자로부터 얻은 데이터는 죽상경화성 플라그 활성 및 혈관 염증을 결정하는 네 가지 결과 지표인 표준화 섭취 계수 표적 대 배경 비율, 대사 부피 곱 및 전신 염증 부담을 나타냅니다. 이 기술을 숙달하면 스캔 시간부터 이미지 분석까지 3시간 이내에 적절하게 수행할 수 있습니다. 정량 분석을 위해서는 고품질의 이미지를 확보하는 것이 중요한데, 이는 획득 단계에서의 이미지 문제가 혈관 염증의 정확한 정량화를 제한하기 때문입니다.

혈관 염증성 병변이 검출된 후, 해부학적 중증도와 같은 추가적인 질문에 답하기 위해 CT 혈관 조영술과 같은 다른 방법들을 수행할 수 있습니다. 이 영상을 시청하고 나면, 인간 동맥에서 죽상동맥경화반의 활성도와 혈관 염증을 검출하고 정량화하는 데 FDG PET CT를 어떻게 활용할 수 있는지 충분히 이해하게 될 것입니다. FDG를 사용하는 작업은 위험할 수 있으므로, 표준 방사선 방호와 같은 예방 조치에 유의하시기 바랍니다.

본 절차를 수행하는 동안에는 항상 안전 수칙을 준수해야 합니다. 이 기술의 개발 이후, 죽상동맥경화증 분야의 연구자들은 스타틴 요법이나 생활 습관 교정과 같은 알려진 치료적 개입 이후 염증이 심한 죽상경화반이 어떻게 변화하는지 이해할 수 있는 길을 열었습니다. 또한, 이 기술은 최근 건선 환자를 대상으로 한 연구와 같이 혈관 질환 발생 위험이 높은 새로운 질병군에 적용하여, 특정 질환이 죽상동맥경화증에 미치는 영향을 이해하는 데 활용될 수 있습니다.