Schreiber S. et al. (2015)
Comparison of Visual and Quantitative Florbetapir F 18 Positron Emission Tomography Analysis in Predicting Mild Cognitive Impairment Outcomes.
JAMA Neurol. 72:1183-1190.

L’analisi delle immagini di tomografia ad emissione di positroni (PET) per l’amiloide (AB) può essere effettuata con metodi qualitativi o quantitativi. L’utilizzo della PET per AB in ambito clinico, come biomarcatore per identificare individui con malattia di Alzheimer (AD) in fase preclinica e prodromica, potrebbe dipendere dalla praticità di queste analisi. I ricercatori dell’università della California hanno condotto uno studio longitudinale, tra i centri statunitensi e canadesi partecipanti Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), per determinare la concordanza tra questi due tipi di analisi e valutare la loro capacità di predire la conversione da Mild Cognitive Impairment (MCI) ad AD. Nello studio sono stati inclusi 401 soggetti con MCI, sottoposti alla baseline a PET con florbetapir (18F-PET) e monitorati per un periodo medio di 1.6 anni. L’analisi qualitativa (visual-based) delle immagini è stata effettuata da due neurologi: ad uno sono state sottoposte tutte le immagini, all’altro un subset di 125. L’analisi quantitativa (SURV) è stata effettuata con soglia a 1.11. La sensibilità e la specificità della positività o negatività alla PET per AB, è stata stimata usando come standard di riferimento il dosaggio Aβ1-42 del liquido cerebrospinale (CSF). I pazienti risultati AB positivi con analisi visual-based sono stati 196 (48,9%), con SUVR 221 (55.1%) e al CSF 166 (64.8%), con una concordanza sostanziale tra i dati visivi e SUVR (Cohen k = 0.74) e tra tutte e tre le misure di AB (Fleiss k = 0.71).  In circa il 10% dei partecipanti è stata rilevata una discordanza tra dati visivi e SUVR. La concordanza tra PET e CSF (disponibile per 256 soggetti) è risultata sostanziale sia per analisi visiva (k=0.69) che per SUVR (k=0.72). I ricercatori concludono che le analisi visual-based rispetto a quelle SUVR hanno una più bassa sensibilità (79% vs 85%) ma una maggiore specificità (96% vs 90%). È stato inoltre valutato il rischio di conversione da MCI ad AD usando modelli di regressione lineare, che includessero anche covariate quali APOEe4, FDG-PET, stato cognitivo.  Il tasso di conversione è stato del 15.2% in un tempo medio di 1.6 anni. La positività per AB alla PET alla baseline è risultata associata a un rischio di conversione da MCI ad AD di 6.91 volte maggiore rispetto agli AB negativi, per analisi SUVR e di 11.38 per analisi visual-based; questi valori si modificano modestamente se si considerano le covariate. I risultati di questo studio supportano la possibilità di utilizzare i due tipi di analisi per la 18F-PET in modo equivalente nel determinare la positività o meno per AB in soggetti con MCI. Questa informazione insieme ad altri dati, quali status genetico, cognitivo e metabolismo cerebrale, potrebbero essere inclusi in un algoritmo per l’identificazione di soggetti con MCI dovuto ad AD, da includere in trial clinici.

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