Billeddannelse af avanceret NSCLC-patienter, der gennemgår PD-1/PD-L1-styret terapi ved hjælp af [18F]-FARAG

Checkpoint-hæmmerterapi har ført til imponerende kliniske succeser, der giver objektive og holdbare responser hos patienter med fremskreden cancer, som tidligere havde få behandlingsmuligheder. Desværre virker immunterapi kun hos en relativt lille del af patienter med solide tumorer.

Den nuværende anatomiske billedbehandlingsstandard vurderede behandlingseffektiviteten tilstrækkeligt i præ-immunterapi-æraen, når tumorvolumenbyrden korrelerede direkte med kliniske resultater. Imidlertid har anatomisk billeddannelse vist sig at være begrænset på grund af den cellulære og molekylære natur af tidlige responser på immunterapi. PET-billeddannelse er en følsom teknik, der bruger radioaktivt mærkede midler til at visualisere fordelingen af ​​specifikke molekylære mål i kroppen. Baseret på dets evne til at lokalisere molekylær aktivitet, kunne PET-billeddannelsesmidler, der retter sig mod centrale aktører i immunresponset, tilbyde et kraftfuldt ikke-invasivt værktøj til at evaluere komplekse immunologiske processer i kroppen.

[18F]F-AraG blev udviklet som et middel til billeddannelse af aktiverede T-celler. [18F]F-AraG er en 18F-mærket analog af 9-b-D-Arabinofuranosylguanin, en forbindelse, der har vist selektiv akkumulering i T-celler, og hvis prodrug, nelarabin, er FDA-godkendt til behandling af patienter med T-celle akut lymfatisk leukæmi og T-celle lymfoblastisk lymfom. [18F]F-AraG er uafhængig af typen af ​​immunterapiregime, der administreres adoptiv celleterapi, checkpoint-hæmmere, cancervacciner eller en kombination af immunterapi og konventionel medicin. In vivo kan real-time billeddannelse af aktiverede T-celler i solide tumorer før og på et tidspunkt under og efter CkIT-terapi hjælpe med at forstå virkningerne af checkpoint-blokadeterapi. Derudover kan in vivo helkropsbilleddannelse af aktiverede T-celler give kritisk information om effekten af ​​immunmodulering, der resulterer i autoimmunitet, og dermed hjælpe med at forudsige uønskede hændelser af immunterapi.

For at opsummere kan karakterisering af immunsystemændringerne in vivo, i realtid og ikke-invasivt ved brug af PET-billeddannelse gøre det muligt for os at forudsige bedre, hvilke patienter der vil drage fordel af hvilken Checkpoint Inhibitor Therapy (CkIT) behandlingsregime.