Development of automated blood sampling in uL order, metabolite analysis, and an algorithm for noise reduction for quantitative PET molecular imaging using PET

Abstract

研究代表者研究分担者研究分担者研究分担者研究分担者publisher研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2012～2014; 課題番号：24591805; 研究分野：PET定量解析; 科研費の分科・細目：研究成果の概要（和文): 本研究は, マウスを用いた定量PET撮像において必要となる, 自動採血手法, 代謝物分析法, PETデータの雑音低減法の開発を目的とした. 採血については, マウスの生理状態への影響が無い量である数μLでの自動採血, 血漿分離, 体積及び放射能測定を行うシステムを開発した. またこの下で, 代謝物分析の実施が可能であることを示した. 更に, 統計モデルを導入することで, 小動物由来のPETデータ特有の劣悪な雑音特性の改善が可能なアルゴリズムを提案した. 本成果により, 人や大型動物に対して既に確立している定量PET撮像法をマウスに対しても適用可能となったことから, 今後の医学生理学研究への適用が期待できる. 研究成果の概要（英文): This project aimed at developing methods for blood sampling, metabolite analysis, and noise deduction for quantitative functional molecular imaging using PET and mice. The blood sampling system can be operated automatically, and it can separate the plasma and measure the volume and an amount of radioactivity using a few micro-litter of sampled blood that does not affect mice physiological condition. Direct metabolite analysis is also archived with the sampling system. And, a statistical model for noise in measured data can reduce the noise. These achievements can be applied mice to fully quantitative PET functional imaging to mice