| dc.description.abstract | Denne masteroppgaven tar utgangspunkt i et studie hvor man har analysert bilder innhentet fra dynamisk PET (Positron Emission Tomography) av mus med implanterte menneskelige brystkreft-xenografter, utført ved Oslo Universitetssykehus i mars 2014. 2-deoksy-2-[18F]fluoro-D-glukose (FDG), en glukoseanalog merket med radioaktivt fluor (18F), er benyttet som tracer. Ved dynamisk FDG PET avbildes aktiviteten av 18F i kroppsvevet av interesse ved flere tidspunkt etter injeksjon av tracer. I denne oppgaven er svulstene avbildet totalt 59 ganger, og siste avbildning er utført 57,5 minutter etter injeksjon av FDG. Fra PET-bildene har det blitt laget kurver som viser aktiviteten av FDG i hvert volumelement (voksel) som bildene består av, som funksjon av tid (tid-aktivitet-kurver). Tid-aktivitet-kurvene har blitt tilpasset til en farmakokinetisk tre-boks-modell («two-tissue compartment model»). Modellen reduserer tidsserien til vokslene ned til fire parametere, som beskriver hvordan traceren beveger seg gjennom kroppen.
Datasettet benyttet i denne oppgaven består av PET-bilder for svulster av tre ulike brystkrefttyper; HBCx34, HBCx39 og MAS9812. Musene er avbildet to ganger, med tre dagers mellomrom (dag 1 og dag 4). Datasettet består av 38 mus fra dag 1 og 46 mus fra dag 4. Fra dag 1 til dag 4 har enkelte av musene mottatt behandling i form av kjemoterapi. Enkelte mus har ikke fått behandling og opptrer som kontrollmus. Behandlingen er utført med tre ulike medikamenter; carboplatin, paclitaxel og doxorubicin. Analyser er utført av rådataene (normaliserte tid-aktivitet-kurver), av deskriptiv statistikk, som gjennomsnitt og standardavvik, av de farmakokinetiske parameterne, og av parametere for tekstur, som homogenitet og kontrast, av de farmakokinetiske parameterne. «Grey Level Co-occurrence Matrix» (GLCM) er benyttet for beregning av teksturparametere.
Målet med denne oppgaven er å undersøke om PET kan gi informasjon om forskjeller mellom svulsttypene og om effekten av behandling med kjemoterapi, samt å undersøke om den romlige fordelingen av vokselverdier (tekstur) gir mer informasjon om dette enn verdier som beskriver svulstene som helhet. Informasjon om behandlingsmetode og volumendring fra dag 1 til dag 4 er benyttet for å se etter forskjeller hos svulstene basert på slike egenskaper. I oppgaven er de to multivariate statistiske metodene prinsipalkomponentanalyse (PCA) og partial least squares (PLS) benyttet.
Prinsipalkomponentanalysene i denne oppgaven indikerer at svulster av typen MAS9812 har andre egenskaper enn svulster av typene HBCx34 og HBCx39 ved dag 1. Resultatene viser at svulster av typen MAS9812 har høyere aktivitet av FDG ved alle tidspunkter, består av større mengder blod og er noe mer heterogene når det gjelder fordelingen av blod i svulstene, enn svulster av typene HBCx34 og HBCx39.
Resultatene fra PCA indikerer at verken aktivitet- eller teksturegenskaper er veldig forskjellig blant de tre svulsttypene ved dag 4.
PCA av farmakokinetiske data for svulster av typene HBCx34 og HBCx39 indikerer at svulsttypenes egenskaper har endret seg fra dag 1 til dag 4, men at dette ikke er endringer av teksturegenskapene. Resultatene viser at svulster av de to typene har lavere fosforyleringsrater av FDG ved dag 4 enn ved dag 1. PCA av tid-aktivitet-kurver førte ikke til en inndeling av svulster av de to typene etter tidspunktet (dag) for utførelsen av PET-skanningene.
PCA av data for svulster av typen MAS9812 indikerer at svulstene har lavere aktivitet av FDG ved alle tidspunkter ved dag 4 enn ved dag 1. Analysene indikerer at svulstene har lavere overføringsrater av FDG fra blodplasma og inn i kroppsvev og motsatt, lavere fosforyleringsrater av FDG og består av mindre blod ved dag 4, og at svulstene er mer homogene med tanke på disse egenskapene ved dag 4 sammenlignet med dag 1.
Resultater fra PLS viser ingen klare sammenhenger mellom svulstenes volumendring fra dag 1 til dag 4 og behandlingsmetode. Det virker ikke som om behandlingsmetode er korrelert med utfall av behandling.
Konklusjonen i denne oppgaven er at PET fanger egenskaper som kan benyttes til å skille MAS9812-svulster fra svulster av typene HBCx34 og HBCx39, og egenskaper som kan benyttes til å skille svulster fra dag 1 og dag 4 for alle tre svulsttyper. Ifølge analysene utført gir ikke den romlige variasjonen av vokselverdier mer informasjon om svulsttype eller om effekten av behandling med kjemoterapi enn verdier som beskriver svulstene som helhet. Svulstene benyttet i denne oppgaven er svært små, noe som kan ha påvirket resultatene fra teksturanalysene. Det anbefales derfor at teksturanalyser utføres på et sett med større svulster for å bekrefte eller avkrefte funnene gjort.
Resultatene viser at det ligger mer informasjon i de farmakokinetiske dataene enn i rådataene (tid-aktivitet-kurvene), da de farmakokinetiske dataene (deskriptiv statistikk) avdekker grupperinger av svulstene som tid-aktivitet-kurvene ikke klarer å vise. På grunn av manglende informasjon om behandlingsmetode og volumendring for mange av svulstene er det ikke mulig å trekke noen sikre konklusjoner fra analyser hvor slik informasjon er benyttet.
Abstract: This Master’s thesis is based on a dynamic PET (Positron Emission Tomography) study of human breast cancer xenografts in mice, performed at the Oslo University Hospital in March 2014. 2-deoxy-2-[18F]fluoro-D-glucose, a glucose analogue labeled with radioactive fluorine (18F), is the tracer used. The PET examination measures the activity of 18F in tissue. In dynamic PET the acquisition of data (imaging) starts when the tracer is injected. The tissue of interest is imaged at different time steps after the injection of tracer, and for this study, each tumor is imaged 59 times. The last image (nr. 59) is acquired 57.5 minutes after the injection of FDG. Curves showing the activity in each volume element (voxel) of the image as a function of time are extracted from the PET images (time activity curves). The time activity curves have been fitted to a pharmacokinetic model known as the «two-tissue compartment model» (three-compartment model). The model reduces the time series from each voxel to four parameters.
The dataset used in this study consists of PET images of three breast cancer types; HBCx34, HBCx39 and MAS9812. The mice are imaged twice, with three days in between the scans (day 1 and day 4). The dataset consists of 38 mice from day 1 and 46 mice from day 4. From day 1 to day 4, some of the mice have received chemotherapy. Some mice have not received any treatment, and serve as a control group. Treatment is carried out with three different chemotherapy drugs; carboplatin, paclitaxel and doxorubicin. The analyses are based on the raw data (normalized time activity curves), descriptive statistics, such as mean and standard deviation, of the pharmacokinetic parameters and texture parameters, such as homogeneity and contrast, of the pharmacokinetic parameters. The “Grey Level Co-occurrence Matrix” (GLCM) is used to calculate texture parameters.
The aim of this thesis is to examine whether PET can provide information about possible differences among the tumor types and about the effects of administered chemotherapy, and to investigate whether the spatial distribution of voxel values (texture) gives more information than values for the entire tumor. In addition, information about which drug is used for the mice and tumor volume change from day 1 to day 4 is used to investigate differences in the properties of the tumors. Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS), which are multivariate statistical methods, are the methods used in this thesis.
The results from PCA indicate that tumors of type MAS9812 have properties that differ from tumors of types HBCx34 and HBCx39 at day 1. The results show that the tumors of type MAS9812 have a higher activity of FDG at all time steps, consist of larger amounts of blood, and are somewhat more heterogeneous with regard to blood distribution, than tumors of the types HBCx34 and HBCx39.
The results from PCA indicate that neither activity properties nor texture characteristics are particularly different among tumors of the three different cancer types at day 4.
PCA of pharmacokinetic data for tumors of types HBCx34 and HBCx39 indicate a change in the properties of the tumors from day 1 to day 4. There are no changes of texture properties. The results show that the tumors have a lower rate of phosphorylation of FDG at day 4 compared to day 1. PCA of the time activity curves did not result in a classification of the tumors of the two types according to time (day) for the execution of the PET scan.
The analyses of the tumors of type MAS9812 show that the tumors have a lower activity of FDG at day 4 compared to day 1, for all time steps. The results indicate that the tumors have a lower transmission rate of FDG from blood plasma into tissue and conversely, a lower rate of phosphorylation of FDG and consist of less blood at day 4 compared to day 1. The tumors are also more homogeneous with regard to these properties at day 4 compared to day 1.
The results from PLS indicate that there is no clear relation between tumor volume change and type of treatment. Treatment method does not appear to be correlated with the outcome of treatment.
The conclusion of this thesis is that PET captures characteristics that can be utilized to distinguish MAS9812 tumors from tumors of types HBCx34 and HBCx39. In addition, PET captures properties that can be used to distinguish tumors from day 1 and day 4, for the three tumor types. According to the analyses conducted, the spatial variation of voxel values does not provide more information about tumor type or about the effect of chemotherapy than whole-tumor values. The tumors studied are very small, which may have affected the results of the texture analyses. It is therefore recommended that texture analyses is performed on a set of larger tumors to confirm or refute the findings in this thesis.
The results show that there is more information in the pharmacokinetic data than in the raw data (time activity curves). Analyses of the pharmacokinetic data (descriptive statistics) reveals separations of the tumors, which the time activity curves fails to show. Several tumors lack information on tumor volume changes and treatment type. Therefore, it is not possible to draw any reliable conclusions from analyses where such information is applied. | nb_NO |
