【07/22】Nuclear Medicine & PET 論文ピックアップ

- STEMI後早期の68Ga-FAPI-46 PET/CTによる線維芽細胞活性化の評価:LVEFが保たれた患者における心室リモデリングおよび心血管イベントリスクの予測
- 膠芽腫の多モーダルPET-MRセグメンテーション:治療計画と再発定義における補完性
- LiDAR登録型フリーハンドSPECTと近赤外蛍光イメージングの併用による鼠径リンパ節の空間的局在化:臨床的実現可能性研究
- STEMIに対する緊急PCI施行後6日以内に68Ga-FAPI-46 PET/CTを行い、線維芽細胞活性化体積(FAV)を定量化し、3年間の予後との関連を調査した。
- FAVは1年後の左室拡張末期径(LVEDD)拡大と正の相関を示し、心室リモデリングの独立した予測因子であることが判明した。
- FAVが高い群では、低い群と比較して有意にMACE(主要有害心血管イベント)の発生率が高かった(47.22% vs 14.29%)。
- 従来の臨床リスクモデルにFAVを追加することで、MACE予測能の有意な向上が認められた。

本研究は、画像バイオマーカーであるFAVが従来の臨床評価を超える予後予測ツールとなり得ることを示唆しており、特にLVEFが保たれたSTEMI患者の層別化に有用な知見です。
- 急性心筋梗塞診療ガイドライン(2020年改訂版)
| 著者 | Liang Ling, Yu Lingyu, Ruan Dan, Xu Weiling, Xie Qiang, Li Weihua, Huang Xiaodong, Deng Jiangmu, Huang Yiquan, Zheng Wuyang, Chen Haojun |
|---|---|
| 所属 | Department of Cardiology, Xiamen Key Laboratory of Cardiac Electrophysiology, The First Affiliated Hospital of Xiamen University, School of Medicine, Xiamen University, Xiamen, 361003, China. ravennaliang@sina.com. |
| 雑誌 / 年 | Eur J Nucl Med Mol Imaging (2026) |
| リンク | PMID: 42477144 | DOI: 10.1007/s00259-026-08081-0 | 12303760 (全文) |
- 1,610症例のデータを用いてnnU-Netによる自動セグメンテーションモデルを構築し、腫瘍およびリスク臓器の自動抽出を実現しました。
- PET(FET)とMRのセグメンテーションを比較した結果、両者はサイズや位置において有意な差があり、互いに補完的な情報を提供することが示されました。
- MR画像上の特徴量(ラジオミクス)だけでは、PETで捉えられる腫瘍の生物学的特性を完全に代替することは困難であると結論づけました。
- 開発された自動モデルは、臨床におけるPET/MR統合の効率化を促進し、より正確な治療計画立案に寄与する可能性があります。

本研究は自動セグメンテーションによるワークフロー効率化を示唆する一方、MRとFET-PETの生物学的情報は置換不可能であるため、両モダリティを組み合わせた統合的評価が膠芽腫治療において不可欠であることを強調しています。
- 脳腫瘍診療ガイドライン
| 著者 | Mora-Rubio Alejandro, Kuhn Dejan, Bravo-Vergara Carolina, Fechter Tobias, Mauer Melissa, Beser-Robles Maria, Marín Radoszynski Irene, Catalán Flores Rocío, Fostitsch Johannes, García Verdú Pablo, Mix Michael, Baltas Dimos, Martí-Bonmatí Luis, Grosu Anca L, Popp Ilinca, Carles Montserrat |
|---|---|
| 所属 | Biomedical Imaging Research Group (GIBI230), Health Research Institute La Fe, Valencia, Spain. alejandro_mora@iislafe.es. |
| 雑誌 / 年 | Cancer Imaging (2026) |
| リンク | PMID: 42477719 | DOI: 10.1186/s40644-026-01086-w |
- LiDARを用いた3DスキャンとフリーハンドSPECTを組み合わせることで、摘出標本内の放射性トレーサー集積部位を空間的に可視化する技術を評価した。
- 鼠径リンパ節郭清(ILND)標本において、従来のガンマプローブや蛍光ガイドのみでは検出困難だったトレーサー集積部位を、LiDAR/fhSPECTは全例で正確に特定した。
- 術前のSPECT/CT情報と摘出標本の3Dモデルを照合することで、腫瘍陽性リンパ節の精密な局在同定が可能となった。
- 本手法は複雑な標本内におけるセンチネルリンパ節の検出精度向上に寄与し、臨床現場での導入が期待される。

この手法は、複雑な郭清標本から転移リンパ節を確実に特定する新たな術中評価ツールとなり、今後はより大規模な臨床試験を通じて標準的な術中ナビゲーション技術としての確立が期待されます。
- 陰茎がん診療ガイドライン
| 著者 | Verdijk Rick W A, Pisano Giusi, van Oosterom Matthias N, de Groot Evie, Zuurdeeg Helena, Brouwer Oscar R, van der Poel Henk G, van Leeuwen Fijs W B |
|---|---|
| 所属 | Interventional Molecular Imaging Laboratory, Department of Radiology, Leiden University Medical Center, PO BOX 9600, Albinusdreef 2 (C2-S zone), 2300 RC, Leiden, the Netherlands. |
| 雑誌 / 年 | Eur J Nucl Med Mol Imaging (2026) |
| リンク | PMID: 42477145 | DOI: 10.1007/s00259-026-08075-y | 9909771 (全文) |













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