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Zitation: Wehlte, Lukas und Daisenberger, Lea: Raw Data and R Script for "Elevated FDG Uptake in Non-Tumorous Lung Regions Does Not Predict Immune Checkpoint Inhibitor–Related Pneumonitis in Lung Cancer Patients". 20. Juli 2025. Open Data LMU. 10.5282/ubm/data.510

Raw Data and R Script for "Elevated FDG Uptake in Non-Tumorous Lung Regions Does Not Predict Immune Checkpoint Inhibitor–Related Pneumonitis in Lung Cancer Patients"
Raw Data and R Script for "Elevated FDG Uptake in Non-Tumorous Lung Regions Does Not Predict Immune Checkpoint Inhibitor–Related Pneumonitis in Lung Cancer Patients"

This dataset is part of a research project that investigated the pretherapeutic standardized uptake value (SUV) on 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography ([18F]FDG-PET/CT) of non-tumorous lung tissue as a predictive imaging marker for the development of checkpoint inhibitor pneumonitis (CIP) in patients with lung cancer.

In this retrospective study, we analyzed [18F]FDG-PET/CT datasets from 240 lung cancer patients who were consecutively scanned prior to receiving immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy. The study compared SUVMEAN, SUVMAX, and SUV95 values, treatment regimens, and comorbidities between patients who developed CIP and those who did not. Logistic regression analyses were performed to assess the predictive value of pretherapeutic SUV for CIP development.

This dataset comprises essential components for replicating the research findings presented in my dissertation. Included are a README file offering an overview of the dataset's contents and usage instructions, a cohort file containing the dataset used in the study, and R scripts facilitating the reproduction of the analyses outlined in the dissertation. These resources aim to enhance transparency and reproducibility, enabling fellow researchers to validate and build upon the findings of the original research article: https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1563030

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Dieses Datenset ist Teil eines Forschungsprojekts, das den prätherapeutischen standardized uptake value (SUV) in der 18F-Fluordesoxyglukose-Positronen-Emissions-Tomographie/Computertomographie ([18F]FDG-PET/CT) von nicht-tumorösem Lungengewebe als prädiktiven Marker für die Entwicklung einer Checkpoint-Inhibitor-Pneumonitis (CIP) bei Patienten mit Lungenkrebs untersuchte.

In dieser retrospektiven Studie analysierten wir [18F]FDG-PET/CT-Datensätze von 240 Lungenkrebspatienten, die vor Beginn einer Therapie mit Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) gescannt wurden. Die Studie verglich die SUVMEAN-, SUVMAX- und SUV95-Werte, die Behandlungsregime und Komorbiditäten zwischen Patienten, die CIP entwickelten, und solchen, die dies nicht taten. Logistische Regressionsanalysen wurden durchgeführt, um den prädiktiven Wert des prätherapeutischen SUV für die Entwicklung von CIP zu bewerten.

Dieses Datenset enthält wesentliche Komponenten zur Replikation der in meiner Dissertation vorgestellten Forschungsergebnisse:

- README-Datei: Bietet einen Überblick über den Inhalt des Datensets und Nutzungshinweise. - Kohortendatei: Enthält die in der Studie verwendeten Datensätze. - R-Skripte: Erleichtern die Reproduktion der in der Dissertation beschriebenen Analysen.

Diese Ressourcen sollen die Transparenz und Reproduzierbarkeit verbessern und es anderen Forschern ermöglichen, die Ergebnisse des Originalartikels zu validieren und weiterzuführen.

Link zum Originalartikel: https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1563030

Medicine, Lung cancer, PET/CT, SUV, Pneumonitis
Wehlte, Lukas
Daisenberger, Lea
2025

[thumbnail of Cohort] Microsoft Excel (Cohort)
COHORT_Prediction_of_CIP.xlsx

146kB
[thumbnail of R Scripts] RData (R Scripts)
R Script.zip

1MB
[thumbnail of README] Plain Text (README)
README.txt

4kB

DOI: 10.5282/ubm/data.510

Dieser Datensatz steht unter der Creative Commons Lizenz
CC BY 4.0

Be­schrei­bung

This dataset is part of a research project that investigated the pretherapeutic standardized uptake value (SUV) on 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography ([18F]FDG-PET/CT) of non-tumorous lung tissue as a predictive imaging marker for the development of checkpoint inhibitor pneumonitis (CIP) in patients with lung cancer. In this retrospective study, we analyzed [18F]FDG-PET/CT datasets from 240 lung cancer patients who were consecutively scanned prior to receiving immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy. The study compared SUVMEAN, SUVMAX, and SUV95 values, treatment regimens, and comorbidities between patients who developed CIP and those who did not. Logistic regression analyses were performed to assess the predictive value of pretherapeutic SUV for CIP development. This dataset comprises essential components for replicating the research findings presented in my dissertation. Included are a README file offering an overview of the dataset's contents and usage instructions, a cohort file containing the dataset used in the study, and R scripts facilitating the reproduction of the analyses outlined in the dissertation. These resources aim to enhance transparency and reproducibility, enabling fellow researchers to validate and build upon the findings of the original research article: https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1563030

Be­schrei­bung

Dieses Datenset ist Teil eines Forschungsprojekts, das den prätherapeutischen standardized uptake value (SUV) in der 18F-Fluordesoxyglukose-Positronen-Emissions-Tomographie/Computertomographie ([18F]FDG-PET/CT) von nicht-tumorösem Lungengewebe als prädiktiven Marker für die Entwicklung einer Checkpoint-Inhibitor-Pneumonitis (CIP) bei Patienten mit Lungenkrebs untersuchte. In dieser retrospektiven Studie analysierten wir [18F]FDG-PET/CT-Datensätze von 240 Lungenkrebspatienten, die vor Beginn einer Therapie mit Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) gescannt wurden. Die Studie verglich die SUVMEAN-, SUVMAX- und SUV95-Werte, die Behandlungsregime und Komorbiditäten zwischen Patienten, die CIP entwickelten, und solchen, die dies nicht taten. Logistische Regressionsanalysen wurden durchgeführt, um den prädiktiven Wert des prätherapeutischen SUV für die Entwicklung von CIP zu bewerten. Dieses Datenset enthält wesentliche Komponenten zur Replikation der in meiner Dissertation vorgestellten Forschungsergebnisse: - README-Datei: Bietet einen Überblick über den Inhalt des Datensets und Nutzungshinweise. - Kohortendatei: Enthält die in der Studie verwendeten Datensätze. - R-Skripte: Erleichtern die Reproduktion der in der Dissertation beschriebenen Analysen. Diese Ressourcen sollen die Transparenz und Reproduzierbarkeit verbessern und es anderen Forschern ermöglichen, die Ergebnisse des Originalartikels zu validieren und weiterzuführen. Link zum Originalartikel: https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1563030

Stichwörter

Medicine, Lung cancer, PET/CT, SUV, Pneumonitis

Quelle

LMU Klinikum

Dokumententyp:Daten
Name der Kontakt­person:Wehlte, Lukas
E-Mail der Kontaktperson:lukas at wehlte.net
Fächer:Medizin
Dewey Dezimal­klassi­fikation:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin und Gesundheit
ID Code:510
Eingestellt von: Lukas Wehlte
Eingestellt am:23. Jul. 2025 16:45
Letzte Änderungen:23. Jul. 2025 16:45

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