放射線治療の目標は、周囲の正常組織への損傷を抑えながら、腫瘍標的に所定の放射線量を照射することです。 これは現在、事前定義された線量ベースの目標と、広範な患者集団の放射線に対する集約された反応から作成された危険臓器 (OAR) の制約に基づいて、集団ベースの治療計画の最適化を使用して達成されています。 残念ながら、このような標準化された治療計画の有効性と毒性はさまざまです。これは、患者とその腫瘍には個々の生物学的特徴があるためです。
放射線治療計画へのより個別化されたアプローチを提供することを目指して、 ミシガン大学 患者固有の線量反応モデルを計画プロセスに直接組み込む、新しい強度変調放射線治療 (IMRT) 最適化戦略を開発しました。 で説明されている彼らの技術 医学物理学、局所制御の確率から毒性確率の加重和を差し引いたものとして定義される、全体的な治療効用の予測値の最大化に基づいています。
優先ユーティリティ最適化 (PUO) と呼ばれる新しい計画手法は、腫瘍と OAR の放射線感受性に関連する個別の要因を組み込むことにより、標準的なアプローチを強化します。 たとえば、OAR の放射性毒性は、年齢、喫煙状況、遺伝子発現、分子マーカー、および心臓病などの既存の状態によって影響を受ける可能性があります。 他の同時治療も放射線療法の有効性に影響を与える可能性があります。
彼らの戦略を検証するために、主任研究員 マーサ・マツザク と同僚は、PUO メソッドを使用して、XNUMX 人の非小細胞肺癌 (NSCLC) 患者の IMRT 計画を作成しました。 彼らは、PUO計画が、治療に使用されていた従来の計画と比較して、すべての患者の局所制御を改善したことを報告しています。
「NSCLC患者は、疾患の程度と局在化にばらつきがある非常に異質なグループを表しています」と筆頭著者は説明します ダニエル・ポラン. 「他の解剖学的変動と組み合わせることで、これらの要因は治療計画に大きな影響を与える可能性があり、さまざまな最適化方法から予想される利益も含まれます。 したがって、私たちの方法の最初の実現可能性テストのために、予測結果に影響を与える線量共変量の多様性に加えて、患者のサイズ、腫瘍のサイズ、位置、左右差の多様性を表す XNUMX つのケースを選択しました。」
患者固有の IMRT 計画を作成するために、研究者は最初に市販の治療計画システムを使用して、関心領域へのビームレット線量寄与の影響行列に基づいて線量を計算しました。 次に、XNUMX つの最適化問題を解いて、TPS に再度インポートできる最適なビームレットの重みを生成します。
最初の最適化問題は、個別化された用量反応モデルに基づいて有効性と毒性の間のトレードオフを最適化することにより、典型的な臨床用量の制約を受けて全体的な計画の有用性を最大化します。 XNUMX 番目は、最初の最適化から決定された最適なユーティリティを維持しながら、最初の最適化と同じ線量制約の対象となる、従来の線量ベースの目標を最小限に抑えます。
3 人の患者全員に対して、PUO アプローチは、線量ベースの制約内に留まりながら、ユーティリティを最大化する最適なビームレットの重みを生成することに成功しました。 この研究では、研究者はこれらの PUO IMRT 計画を、臨床的に提供された XNUMXD 原体放射線治療 (CRT) 計画、遡及的に生成された線量のみ最適化 (DOO) IMRT および体積変調アーク療法 (VMAT) 計画と比較しました。
3DCRT、VMAT、および DOO IMRT プランと比較すると、PUO メソッドはプランの効用をそれぞれ平均 40%、32%、および 31% 改善しました。 PUO 計画は、従来の計画と同様の毒性で局所制御の平均 17% の改善を示しました。
予想通り、PUO IMRT 計画による利益の程度は患者によって異なりました。 Polan は、70 人の患者について、PUO が従来の DOO よりも 32% のユーティリティの改善をもたらしたと報告しています。 「これは、無増悪生存の予測確率の 2% 絶対改善に相当しますが、放射線誘発性肺毒性の予測確率は XNUMX% 増加するだけです」と彼は言います。 「この実質的なトレードオフは、患者の治療後の生活の質への影響を最小限に抑えながら、疾患の生存率を大幅に改善する可能性を秘めています。」
しかし、大きな腫瘍を持っていた別の患者の場合、改善は最小限でした. Polan 氏は、より大きな腫瘍の場合、通常、必要な積算線量が増加し、正常組織との境界を回避する能力が低下するため、治療計画がより制約されると説明しています。
AIフレームワークは、医用画像を使用して放射線治療線量を個別化します
チームは、PUO 法が、患者固有の臨床因子とバイオマーカーに基づいて、どの患者が用量漸増または再分配の恩恵を受ける可能性があるかを判断する定量的な方法を提供すると同時に、患者の形状と OAR 用量制限も考慮に入れていることを強調しています。
研究者は現在、PUO治療計画戦略を採用した前向き臨床試験を開発することを目的として、大規模なレトロスペクティブ研究を行っています。 彼らの研究は、患者データと個別化された転帰予測を放射線治療計画に直接統合することに重点を置いており、現在は肝臓、肺、頭頸部のがんに焦点を当てており、放射線治療の正と負の効果のバランスをとることが患者の全体的な質に大きな影響を与える可能性があります。 -人生。
