El objetivo de la radioterapia es administrar una dosis de radiación prescrita al objetivo del tumor mientras se limita el daño a los tejidos normales circundantes. Actualmente, esto se logra utilizando la optimización del plan de tratamiento basado en la población, basado en objetivos predefinidos basados en dosis y restricciones de órganos en riesgo (OAR) desarrollados a partir de la respuesta agregada a la radiación de una amplia población de pacientes. Lamentablemente, la eficacia y la toxicidad de tales planes de tratamiento estandarizados varían, porque los pacientes y sus tumores tienen características biológicas individuales.
Con el objetivo de proporcionar un enfoque más personalizado para la planificación de la radioterapia, los investigadores del Universidad de Michigan han desarrollado una nueva estrategia de optimización de radioterapia de intensidad modulada (IMRT) que incorpora directamente modelos de respuesta a la dosis específicos del paciente en el proceso de planificación. Su técnica, descrita en Física Médica, se basa en maximizar el valor previsto de la utilidad general del tratamiento, definida como la probabilidad de control local menos la suma ponderada de las probabilidades de toxicidad.
El nuevo método de planificación, llamado optimización de utilidad priorizada (PUO), aumenta los enfoques estándar al incorporar factores personalizados relacionados con la radiosensibilidad de los tumores y los OAR. La radiotoxicidad de OAR, por ejemplo, puede verse influenciada por la edad, el tabaquismo, la expresión génica, los marcadores moleculares y las condiciones preexistentes, como la enfermedad cardíaca. Otros tratamientos concurrentes también pueden afectar la eficacia de la radioterapia.
Para validar su estrategia, el investigador principal marta matuszak y sus colegas utilizaron el método PUO para crear planes de IMRT para cinco pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC). Informan que la planificación PUO mejoró el control local para todos los pacientes en comparación con los planes convencionales que se habían utilizado para sus tratamientos.
"Los pacientes con NSCLC representan un grupo muy heterogéneo con variabilidad en la extensión y localización de la enfermedad", explica el autor principal Daniel Polán. “En combinación con otra variabilidad anatómica, estos factores pueden afectar drásticamente la planificación del tratamiento, incluidas las ganancias anticipadas de los diferentes métodos de optimización. Por lo tanto, para la prueba de viabilidad inicial de nuestro método, seleccionamos cinco casos para representar la diversidad en el tamaño del paciente, el tamaño del tumor, la ubicación y la lateralidad, además de la diversidad en las covariables de dosis que influyen en los resultados previstos”.
Para crear planes de IMRT específicos para cada paciente, los investigadores utilizaron primero un sistema de planificación de tratamiento comercial para calcular la dosis en función de una matriz de influencia de las contribuciones de la dosis de los haces a las regiones de interés. Luego resuelven dos problemas de optimización para generar pesos óptimos de haces que se pueden volver a importar al TPS.
El primer problema de optimización maximiza la utilidad general del plan sujeto a las limitaciones de dosis clínicas típicas, mediante la optimización del equilibrio entre eficacia y toxicidad en función de modelos individualizados de dosis-respuesta. El segundo minimiza los objetivos basados en dosis convencionales, sujeto a las mismas restricciones de dosis que el primero, mientras mantiene la utilidad óptima determinada a partir de la primera optimización.
Para los cinco pacientes, el enfoque de PUO generó con éxito pesos de haces óptimos que maximizaron la utilidad mientras permanecían dentro de las limitaciones basadas en la dosis. Para el estudio, los investigadores compararon estos planes PUO IMRT con los planes de radioterapia conformada (CRT) 3D administrados clínicamente, y con planes de IMRT de optimización de dosis única (DOO) generados retrospectivamente y de terapia de arco volumétrico modulado (VMAT).
En comparación con los planes 3DCRT, VMAT y DOO IMRT, el método PUO mejoró la utilidad del plan en un promedio de 40 %, 32 % y 31 %, respectivamente. Los planes PUO demostraron una mejora promedio del 17 % en el control local con una toxicidad similar a la planificación convencional.
Como se anticipó, el alcance de los beneficios de los planes PUO IMRT difirió entre los pacientes. Polan informa que para un paciente, la PUO resultó en una mejora de la utilidad del 70 % con respecto a la DOO convencional. “Esto corresponde a una mejora absoluta del 32 % en la probabilidad prevista de supervivencia libre de progresión, mientras que solo aumenta la probabilidad prevista de toxicidad pulmonar inducida por la radiación en un 2 %”, dice. "Esta compensación sustancial tiene el potencial de mejorar en gran medida la capacidad de supervivencia de la enfermedad al tiempo que minimiza el impacto en la calidad de vida posterior al tratamiento de un paciente".
Sin embargo, para otro paciente que tenía un tumor grande, las mejoras fueron mínimas. Polan explica que para los tumores más grandes, la planificación del tratamiento generalmente se vuelve más restringida debido al aumento de los requisitos de dosis integral y la disminución de la capacidad para evitar el borde de los tejidos normales.
El marco de IA utiliza imágenes médicas para individualizar la dosis de radioterapia
El equipo enfatiza que el método PUO proporciona una forma cuantitativa de determinar qué pacientes pueden beneficiarse del aumento o la redistribución de la dosis, en función de biomarcadores y factores clínicos específicos del paciente, al mismo tiempo que tiene en cuenta la geometría del paciente y los límites de dosis de OAR.
Actualmente, los investigadores están realizando estudios retrospectivos a gran escala con el objetivo de desarrollar un ensayo clínico prospectivo empleando la estrategia de planificación del tratamiento PUO. Su investigación se centra en la integración de datos de pacientes y predicciones de resultados personalizados directamente en la planificación de la radioterapia, con un enfoque actual en los cánceres de hígado, pulmón y cabeza y cuello, donde equilibrar los efectos positivos y negativos de la radioterapia podría afectar significativamente la calidad general de un paciente. -vida.
