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Revista Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular (English Edition)
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Vol. 39. Issue 6.
Pages 340-346 (November - December 2020)
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Vol. 39. Issue 6.
Pages 340-346 (November - December 2020)
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Evaluation of the prognostic value of different methods of calculating the tumour metabolic volume with 18F-FDG PET/CT, in patients with diffuse large cell B-cell lymphoma
Evaluación del valor pronóstico de los diferentes métodos de cálculo del volumen metabólico tumoral con 18F-FDG PET/TC, en pacientes con linfoma B difuso de células grandes
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S. Guzmán Ortiza,
Corresponding author
estefany-go@hotmail.com

Corresponding author.
, J. Mucientes Rasillaa, J.A. Vargas Núñezb, A. Royuelac, B. Navarro Matillad, M. Mitjavila Casanovasa
a Servicio Medicina Nuclear, Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, Madrid, Spain
b Servicio Medicina Interna, Universidad Autónoma, Madrid, Spain
c Unidad de Bioestadística, Instituto Investigación Biomédica Segovia de Arana Puerta de Hierro, CIBERESP, Madrid, Spain
d Servicio Hematología, Puerta de Hierro University Hospital, Madrid, Spain
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Table 1. Characteristics of the patients.
Table 2. Univariable analysis of the 18F-FDG PET/CT parameters for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS).
Table 3. Akaike information criterion for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS).
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Abstract
Introduction and objectives

Metabolic tumor volume (MTV) is a promising indicator of prognosis in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). The aim of the present study is to evaluate the different methods for the calculation of the basal metabolic tumor volume with 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) in the patients with DLBCL, relating each one of the volumes measured with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS).

Methodology

This is a retrospective analytical cohort study, in which 34 patients underwent to 18F-FDG PET/CT baseline prior to treatment. We compared three SUV thresholds 2.5, SUV 40% of the maximum SUV and SUV mean hepatic uptake (PERCIST) for the calculation of MTV and total lesion glycolysis (TLG) biomarkers, relating them to the PFS and OS. The best predictive model was selected based on the Akaike’s information criterion (AIC) after performing a Cox proportional hazards regression.

Results

In relation to the PFS, they show statistically significant differences: MTV 2.5, TLG 2.5, MTV 40, TLG 40, MTV and TLG calculated with the PERCIST threshold. Among these, the one that has a lower AIC is MTV 2.5, so it is considered the best parameter to predict the PFS. With respect to OS, it shows statistically significant differences: MTV 2.5, VMT and TLG calculated with the PERCIST threshold. Among these three, the one with the lowest AIC is MTV 2.5, which is why it is considered the best parameter to predict OS. In addition, a higher value of MTV and total tumor glycolysis (TLG), is associated with worse PFS and OS.

Conclusion

The MTV calculated with the threshold SUV 2.5 seems to be the best parameter to predict PFS and OS in patients diagnosed with DLBCL with 18F-FDG PET/CT.

Keywords:
Metabolic tumor volume
Total lesion glycolysis
Positron emission tomography
Diffuse large B-cell lymphoma
Resumen
Introducción y objetivos

El volumen metabólico tumoral (VMT) es un indicador de pronóstico prometedor en el linfoma B difuso de células grandes (LBDCG). El objetivo del presente estudio es evaluar los diferentes métodos para el cálculo del VMT basal con la tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada con 18F-fluorodesoxiglucosa (18F-FDG PET/TC) en pacientes con LBDCG, relacionando cada uno de los volúmenes medidos con la supervivencia libre de progresión (SLP) y la supervivencia general (SG).

Metodología

Se trata de un estudio de cohortes retrospectivo analítico, en el que se incluyeron 34 pacientes sometidos a un 18F-FDG PET/TC basal previo al tratamiento. Comparamos tres umbrales SUV 2,5, SUV 40% del SUV máximo y SUV medio hepático (PERCIST), para el cálculo de los biomarcadores VMT y glucólisis total de la lesión (TLG) relacionándolos con la SLP y SG. El mejor modelo predictivo se seleccionó en función del valor de criterio de información de Akaike (AIC) después de realizar una regresión de riesgos proporcionales de Cox.

Resultados

Con relación a la SLP, muestran diferencias estadísticamente significativas: VMT 2,5, TLG 2,5, VMT 40%, TLG 40%, VMT y TLG calculados con el umbral PERCIST. Entre estos, el que tiene un AIC menor es VMT 2,5, por lo que se considera el mejor parámetro para predecir la SLP. Con respecto a la SG, muestra diferencias estadísticamente significativas: VMT 2,5, VMT y TLG calculados con el umbral PERCIST. Entre estos tres, el que tiene un AIC menor es VMT 2,5, por lo que se considera el mejor parámetro para predecir la SG. Además, un mayor valor de VMT y TLG, se asocia a peor SLP y SG.

Conclusión

El VMT calculado con el umbral SUV 2,5 parece ser el mejor parámetro para predecir la SLP y SG en los pacientes diagnosticados con LBDCG con el 18F-FDG PET/TC.

Palabras clave:
Volumen metabólico tumoral
Glucólisis total de la lesión
Tomografía por emisión de positrones
Linfoma B difuso de células grandes

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