Lo studio sul rilevamento delle emorragie cerebrali vince il MedPhys Slam di AAPM – Physics World

Lanciato nel 2018, il MedPhys Slam è ormai una caratteristica consolidata dell'AAPM Annual Meeting. La sessione popolare è un concorso di comunicazione in cui studenti e tirocinanti presentano i loro progetti di ricerca in soli tre minuti utilizzando solo tre diapositive. I vincitori sono selezionati da una giuria, tutti fisici non medici, che valutano i discorsi in base a quanto bene i relatori spiegano la loro domanda di ricerca, il suo significato e i loro metodi.

Quest'anno hanno preso parte 17 concorrenti, tutti vincitori delle competizioni locali del capitolo AAPM. Le loro presentazioni hanno coperto un'ampia gamma di temi di fisica medica, dalla protonterapia alla radioterapia, passando per aree che includono radiografia, imaging preclinico, intelligenza artificiale, radiobiologia e brachiterapia.

Rilevamento di emorragie nel cervello

Il vincitore di quest'anno è stato Aroon Pressram, studente di master presso l'Università della Florida, che ha presentato una conferenza dal titolo "L'emorragia nascosta: visualizzare le emorragie cerebrali".

Pressram sta sviluppando una tecnica per il rilevamento rapido delle emorragie cerebrali nei pazienti colpiti da ictus. Ha spiegato che un paziente che presenta sintomi di ictus sarà generalmente ricoverato in ospedale per una TAC, che prevede l'iniezione di un mezzo di contrasto per aiutare la visualizzazione dei vasi nel cervello. Se viene rilevato un blocco, il paziente riceve una terapia di rivascolarizzazione per ripristinare il flusso sanguigno. Ma questo trattamento può effettivamente mettere il paziente a rischio di sviluppare un'emorragia cerebrale o una perdita di contrasto nel cervello. "Ecco perché è essenziale eseguire l'imaging di follow-up in modo da poter identificare le emorragie cerebrali e invertirle", ha spiegato.

Quindi, qual è il modo migliore per eseguire tale imaging di follow-up? La risonanza magnetica è accurata e fornisce immagini di alta qualità, ma è lenta. La scansione TC, nel frattempo, è molto più veloce ma non è in grado di distinguere le emorragie cerebrali dal contrasto nel cervello. "Ci deve essere un modo migliore per ottenere qualcosa di preciso e qualcosa di veloce per il paziente", ha detto Pressram. “Beh, c'è. E si chiama CT a doppia energia.

La TC a doppia energia funziona eseguendo due scansioni con diversi spettri di raggi X, quindi combinando matematicamente i due set di dati. La tecnica può separare i segnali dovuti a un'emorragia cerebrale da quelli provenienti dal contrasto. Pressram osserva che la TC a doppia energia è anche più facilmente disponibile rispetto alla risonanza magnetica e offre tempi di scansione più rapidi.

A seguito di una revisione della letteratura, Pressram si è reso conto che "siamo stati i primi al mondo a fare ricerca su questo scanner a doppia energia per i pazienti colpiti da ictus". Per indagare ulteriormente sull'applicazione, ha valutato 500 pazienti colpiti da ictus con TC a doppia energia e ha scoperto che l'approccio ha funzionato bene in tutti i casi, fornendo risultati accurati in modo tempestivo. "Gli operatori sanitari dovrebbero essere consapevoli di questa straordinaria tecnologia che è là fuori che può dare loro risultati accurati in un tempo più rapido", ha concluso.

Migliorare la radioterapia della prostata

Il secondo posto nella competizione è andato a Ellie Bacon, un fisico medico residente presso il Centro medico dell'Università del Nebraska. Bacon ha descritto come un processo chiamato revisione offline potrebbe migliorare la radioterapia per i malati di cancro alla prostata.

La revisione offline - che Bacon ha definito "l'attività singola più importante che svolgiamo per i nostri pazienti su base settimanale" - prevede l'esame delle immagini acquisite durante il trattamento di un paziente la settimana precedente per cercare eventuali errori potenziali che devono essere rapidamente affrontati e per seguire la riduzione del tumore nel tempo.

Per i malati di cancro alla prostata, un parametro importante è la capacità di riempire la vescica giorno dopo giorno. "Abbiamo scoperto che quando i pazienti non sono in grado di riempire la vescica al 50% per il loro trattamento, hanno una probabilità molto maggiore di effetti collaterali come la tossicità della vescica", ha spiegato Bacon. "Questo mi ha fatto pensare, c'è un modo per trovare rapidamente questi pazienti in modo da poterli aiutare?"

Bacon ha proposto una semplice aggiunta al processo di revisione offline, in cui la vescica di un paziente viene classificata come "buona" se sembra piena al di sopra del 50% o "cattiva" per quelli al di sotto del 50%. Ha eseguito un test in cui il suo team ha valutato i pazienti in tre round, con ulteriori indizi visivi forniti ogni volta: in primo luogo, uno schema di come dovrebbe apparire una vescica piena dal piano di trattamento originale del paziente; poi l'immagine di una vescica vuota; e infine una stima di come dovrebbe essere una vescica piena al 50%.

"Ogni round, con sempre più indizi visivi, sono stati in grado di identificare rapidamente quali pazienti erano buoni o cattivi e avevano bisogno del nostro aiuto", ha detto Bacon. "Questo ha confermato il mio sospetto: siamo in grado di utilizzare rapidamente la revisione offline, che già facciamo per tutti i nostri pazienti, per identificare i malati di cancro alla prostata che hanno bisogno di aiuto".

Una volta identificati tali pazienti, il loro piano di trattamento può essere adattato per adattarsi meglio alla loro media di riempimento della vescica. Ciò riduce la possibilità di effetti collaterali e migliora la qualità della vita dopo il trattamento. "L'unica domanda rimasta è chi altro possiamo aiutare con questa recensione offline?" ha concluso.

Tenere traccia del tumore

Il terzo posto nel MedPhys Slam, oltre a vincere il "premio della scelta del popolo" votato dal pubblico, è stato Jason Luce, uno studente di dottorato alla Loyola University. Luce ha parlato ai partecipanti di un algoritmo di tracciamento del tumore basato su modello adattivo per la radioterapia del cancro del polmone.

Il monitoraggio del tumore durante la radioterapia è particolarmente importante per i pazienti con cancro ai polmoni. La respirazione provoca il movimento del tumore, che porta ad una maggiore incertezza nella posizione del tumore. Ciò richiede l'uso di un raggio di trattamento più grande che può aumentare l'irradiazione del tessuto sano circostante. "Ma se riesci a tracciare attivamente il tumore, puoi utilizzare un raggio di trattamento più preciso, il che significa meno radiazioni sui tessuti sani", ha spiegato Luce.

Durante il tracciamento basato su immagini, tuttavia, è possibile perdere il tumore, in particolare quando si utilizza un'ampia finestra di ricerca per coprire tutte le possibili gamme di movimento del tumore. Ad esempio, Luce ha mostrato un caso in cui l'algoritmo di tracciamento ha identificato erroneamente la posizione del tumore come quella di un artefatto di immagine estranea.

Ha paragonato questo problema di tracciamento a quello della ricerca delle chiavi della macchina perse. “Piuttosto che cercare in tutta la casa per trovarli, puoi semplificarti la vita chiedendoti 'dov'era l'ultimo posto in cui li ho visti?' In cucina? Basta cercare in quella zona, problema risolto ", ha detto. "Stiamo prendendo quell'idea e applicandola per migliorare il monitoraggio del tumore".

MedPhys Slam mette in luce l'arte della comunicazione scientifica

L'approccio, ha spiegato Luce, consiste nel trovare l'ultimo posto in cui il tumore è stato visto durante il monitoraggio e quindi ridurre la regione di ricerca a quell'area. Ha testato la tecnica su 229 immagini a raggi X di un tumore in movimento, eseguendo il tracciamento utilizzando un algoritmo con una finestra di ricerca ampia e uno con una finestra di ricerca adattiva più piccola.

La finestra di ricerca adattiva più piccola ha fornito un notevole miglioramento nel tracciamento del tumore. Con la finestra di ricerca statica, circa il 12% delle immagini ha mostrato uno scarso tracciamento (differenze significative tra le posizioni del tumore effettive e previste), mentre meno dell'1% è stato scarsamente tracciato dalla finestra di ricerca adattiva. "Stiamo migliorando i risultati del monitoraggio e idealmente migliorando la cura del paziente", ha affermato.

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• Fonte: https://physicsworld.com/a/brain-bleed-detection-study-wins-aapms-medphys-slam/