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独立行政法人地域医療機能推進機構 徳山中央病院 |
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 （図1）
前回のカスタマーボイスで、Q.Metrixの臨床可能性について述べさせていただいた時に、DatSPECTを用いて、線条体SUV（STANDARDIZED UPTAKE VALUE）とSBR(SPECIFIC BINDING RATIO)の間には、低い直線相関しかないことを、お示ししましたが、この関係について検討を加えてみました。  （図2） 対象は、当院物忘れ外来で、パーキンソン症が疑われ2015年4月から2016年3月にDatSPECTの施行された26例で、男性11名女性15名です。平均年齢は75.2歳、SUVの値に大きな影響を与えるような肥満体型の方はおられず、平均体重52.2㎏でした。イオフルパン診療ガイドラインに記載されている薬品の投薬はされていませんでした。  （図3） DatSPECTの収集条件・再構成条件は臨床一般的なものを使用しています。SPECT収集条件に特筆することは、ありません。再構成条件で、SBR測定にはFBPの減弱補正なしの画像を、Q.MetrixによるSUV算出にはOSEMによる、減弱・散乱・分解能補正を行った画像を使用しました。（図3）  （図4） 改めて、Q.Metrixの原理と特徴を簡略に説明しますと、SPECTとCTのSEGMENTATIONツールを利用して、VOLUMEデータとして臓器・病変毎に放射性医薬品の摂取量をBq/mlや% INJECTION DOSEで表すことができます。さらに、患者様情報（身長、体重など）を入力することで、PET検査のようなSPECT SUVも算出できます。（図4）  （図5） Q.Metrixから、集積した放射能濃度や、SUVを求めるには、通常の撮影画像に加え、投与された放射能量・投与時間・各種補正・患者体重などが必要となります（図5）  （図6）
解析に用いた線条体と小脳のROIの位置を図6に赤の塗りつぶしで示します。  （図7）
SBRと線条体SUVmeanの結果を図7に示します。  （図8）
図8でパーキンソン症の閾値とされるSBR4と直線の交点 SUV5.4 の直線で4つのエリア分けをしてみます。グレーの部分は、SBRもSUVも正常か異常か結果が合致した症例、青○で示したのは、パーキンソン症が疑われたが、画像診断上は正常であったいわゆるSWEDDs(Scans Without Evidence of Dopaminergic Deficit)と考えられる症例と考えられます。  （図9）
（図9）上段と下段左が対象症例で、下段右は正常例です。  （図10）
図10に、SBRの式と線条体周囲のカウントに影響を与える因子を示します。  （図11）
図11は、線条体SUVmeanと小脳SUVmean（グラフ上はBG表示）の分布を示します。  （図12）
この、小脳SUVmeanを、SBR4で2群に分けて、小脳SUVmeanの違いを見てみました。(図12)  Lancet Neurol. 2007 Apr;6(4):305-13. （図13） DLBのフェーズ3 海外他施設試験では、感度が平均77.7％と低めなのも、この関係が影響しているのかもしれません。平均値の仮定であって、逆のパターンもあり得るので、Q.Metrixを用いて、ダットスキャンの集積率を定量値として算出することは、有用であると考えられます。（図13）  （図14） まとめますと、SBRと線条体SUVの間には、中程度の相関が認められました。ダットスキャンの線条体以外の脳内の集積は、投与量と直線回帰しない因子も考えられるのでSBRの評価に注意が必要です。（図14）  （図15） また、線条体の定量には、部分容積効果が完全に補正されないことなど、注意が必要です。非特異的結合領域のカウント（SBR算出の分母因子）は低いので、散乱線補正や減弱補正によって、ノイズが増幅される可能性も考えられるので注意が必要です。（側頭錐体骨の高度集積など） 以上、第56回 日本核医学会 学術総会で発表させていただきました。 Sensitivity and specificity of dopamine transpoter imaging with 123I-CIT SPECT in dementia with Lewy bodies:a phase
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