에스트로 2023유럽방사선치료종양학회(European Society for Radiotherapy and Oncology) 연례 회의인 학회에서는 물리, 근접치료, 임상, 학제간, 방사선생물학 및 RTT(방사선 치료사)의 XNUMX가지 주요 주제에 걸친 광범위한 과학 프로그램을 선보였습니다. 이러한 트랙 각각에 대해 제출된 초록 하나가 해당 클래스의 "최우수 논문"으로 선정되었으며, 우승자들은 전용 "발표 논문 하이라이트" 본회의에서 자신의 연구를 발표했습니다.
독성 모델링
물리학 트랙에서 Best Paper Award는 티지아나 란카티 전립선 암 방사선 요법 후 후기 독성 모델을 조사한 연구를 위해 밀라노 국립 암 연구소에서. 특히 Rancati는 Cox 회귀(여러 변수를 사용하여 사건까지의 시간을 예측하는 방법)에 기반한 정상 조직 합병증 확률(NTCP) 모델인 Cox-NTCP 모델을 도입했습니다.
"이 분석의 구체적인 목적은 SNP-SNP 상호 작용을 통합한 다유전자 위험 점수의 유전 정보를 포함하여 전립선암 방사선 치료 후 후기 독성에 대한 Cox-NTCP 모델을 제안하는 것이었습니다."라고 Rancati는 설명했습니다. 모델을 개발하기 위해 Rancati와 동료들은 필수품 및 RAD정밀 프로젝트, 방사선 요법 부작용을 줄이기 위한 예측 모델 및 바이오마커의 유효성을 검증하는 것을 목표로 하는 암 환자에 대한 다기관 연구.
그들의 분석은 1가지 후기 독성 종료점을 고려했습니다: 등급 2+ 및 2+ 직장 출혈; 등급 1+ 후기 빈뇨; 및 등급 XNUMX+ 후기 혈뇨(소변 내 혈액). 선량 측정을 위해 선량-부피 히스토그램(DVH)과 선량-표면 히스토그램(DSH)에서 계산된 등가 균일 선량(EUD) 값을 조사했습니다.
43년 간의 REQUITE 후속 데이터를 사용하여 Rancati와 동료들은 상호 작용을 인식하는 다유전자 위험 점수를 개발했습니다. 그들은 후기 독성과 관련된 것으로 알려진 13개의 SNP(단일 뉴클레오타이드 다형성, 사람들 사이에서 가장 흔한 유형의 유전적 변이)로 시작했고, REQUITE 내에서 작동하는 XNUMX개를 검증했으며, 데이터 마이닝을 사용하여 증가 또는 독성 위험 감소. 그런 다음 위험 점수와 보호 위험 점수에 가중치를 부여하여 PRSi(상호작용이 있는 다유전자 위험 점수)를 생성했습니다.
분석에는 1482명의 환자가 포함되었으며, 이들 중 대다수는 기존의 분획으로 용적 조절 아크 치료(VMAT)를 받았습니다. 환자 추적은 XNUMX년에서 XNUMX년 사이에 발생했으며 평균 추적 기간은 XNUMX년이었습니다. Rancati는 "이러한 후속 조치의 이질성으로 인해 우리는 정적 NTCP 모델에서 Cox 회귀를 기반으로 하는 계리적 NTCP 모델로 전환했습니다."라고 설명했습니다. "이는 각 환자의 최대 추적 시간과 독성 시간을 고려합니다."
Rancati는 연구 결과를 공유했습니다. 예를 들어, 등급 2+ 빈뇨의 경우 전체 방광에 대한 EUD(DSH에서 계산)가 장기 독성의 가장 좋은 선량 측정 예측인자였습니다. Cox-NTCP 독성 대 방광 표면 EUD 곡선은 PRSi 점수가 1인 방사선에 민감한 환자에서 독성이 가장 가능성이 높고 방사선 저항성 환자에서 볼 수 있듯이 점수가 -1인 환자에서 독성이 가장 낮음을 보여주었습니다. 그녀는 NTCP 모델에 시간을 포함하는 것의 중요성을 강조하면서 XNUMX년 및 XNUMX년 추적 조사에서 곡선이 다르다고 언급했으며 PRSi 점수는 유전적 위험 요인의 중요성을 보여줍니다.
혈뇨에 대한 결과는 비슷했지만, 방광 경부에 대한 EUD가 전체 방광에 대한 선량보다 더 중요한 것으로 나타났습니다. 직장 출혈의 경우 DVH에서 계산한 직장 EUD가 가장 좋은 선량계측 기술어였습니다. Rancati는 이 경우 PRSi 점수가 여전히 관련이 있지만 다른 독성에서 보이는 것보다 덜 식별력이 있으며 용량-반응 곡선이 더 얕다고 언급했습니다.
"우리는 Cox-NTCP 예측 모델에 대한 상호 작용과 함께 다유전자 위험 점수를 추가하는 이점을 보여주었습니다."라고 Rancati는 결론지었습니다. “이러한 모델을 사용하면 환자별로 예측을 조정하고 후속 조치 시간을 설명할 수 있습니다. 위험에 처한 장기 또는 하위 장기에 대한 선량은 독성의 위험을 조절합니다.”
삶의 질 향상
근접 치료 트랙의 최우수 논문상은 비벡 아난드 인도 뭄바이에 있는 힌두자 병원 및 의료 연구 센터에서 Anand는 외부 빔 방사선 요법(EBRT) 또는 EBRT와 HDR(high-dose rate) 근접 요법으로 치료한 후 설암 환자의 삶의 질을 비교하는 연구를 발표했습니다.
Anand는 설암 치료를 위한 보조 방사선 요법이 환자의 삶의 질을 감소시키는 것으로 알려져 있다고 설명했습니다. 그러나 HDR 근접 치료는 인접한 정상 조직을 보호하면서 종양에 고용량의 방사선을 전달할 수 있습니다. "이 양식은 결과에 타협하지 않고 이환율을 줄입니다."라고 그는 말했습니다.
이 연구에는 EBRT 또는 EBRT와 근접 요법을 사용하여 수술 후 보조 방사선 요법을 받은 63명의 구강 설암 환자가 포함되었습니다. EBRT는 목 림프절과 전체 혀에 전달되었고, 더 높은 용량 부스트가 종양 침대와 양성 결절에 전달되었습니다. 두 번째 그룹에서 환자는 목 림프절에 EBRT를 받았고, 양성 결절에 더 높은 선량과 원발성 종양 침대에 XNUMX일간의 HDR 근접 치료를 받았습니다. 암성 결절을 가진 환자는 또한 매주 동시 화학 요법을 받았습니다.
두 그룹의 기능적 결과를 비교하기 위해 연구자들은 EORTC 삶의 질 두경부 모듈이라는 설문지를 사용하여 환자에게 입과 턱의 통증, 삼킴 문제, 느슨한 치아 등 수십 가지 요인을 평가하도록 요청했습니다. , 언어 문제, 구강 건조, 피부 문제, 체중 감소 또는 증가. 그들은 또한 두 그룹의 전반적인 생존을 조사했습니다.
연구자들은 전체 치료 시간이 EBRT + 근접 치료 그룹에서 43.6일에서 51.1일로 약간 증가했음을 발견했습니다. 그러나 전체 생존율에서는 두 그룹 사이에 차이가 없었다.
63명의 환자 중 EBRT 그룹의 24명과 EBRT + 근접 치료 그룹의 18명이 각각 37개월과 35개월의 중간 추적 기간 동안 설문지를 작성했습니다. "모든 증상 척도에서 근접 치료가 더 나은 것으로 나타났습니다."라고 Anand는 말했습니다. “임상적으로나 증상적으로 EBRT 그룹에서 더 나빴습니다. 통계적으로 유의미한 유일한 매개변수는 체중 감소였으며, 이는 근접 치료가 구강에 사용될 때 거의 문제가 없음을 증명합니다.”
Anand는 근접 치료를 통해 구강 혀에 방사선량을 전달하는 것이 환자의 삶의 질을 향상시킨다고 결론을 내렸으며, EBRT와 근접 치료 그룹의 치료 시간 증가가 결과 감소로 이어지지 않았다는 점에 주목했습니다. "우리가 이것을 표준 치료법 중 하나로 만들 수 있다면 더 많은 수의 환자와 더 긴 추적 관찰이 연구에 보증됩니다."라고 그는 말했습니다.
폐질환 선별검사
앤드류 호프 Princess Margaret Cancer Center와 University of Toronto의 박사는 간질성 폐질환(ILD)에 대한 AI 기반 스크리닝에 대한 연구로 학제 간 트랙에서 최우수 논문상을 수상했습니다. ILD는 종양학에 큰 도전을 제기한다고 Hope는 설명했습니다. 그것은 환자를 폐암에 걸리기 쉽게 하지만 암 치료의 위험도 증가시킵니다. 방사선 요법의 경우 ILD는 방사선 폐렴 및 심지어 사망 위험을 증가시킵니다.
ILD는 전통적으로 방사선 치료 전에 환자의 진단 영상 스캔을 사용하거나 숨가쁨과 같은 임상 증상을 확인하여 진단합니다. 그러나 어떤 경우에는 환자가 ILD를 발견하지 못한 채 방사선 요법으로 진행하여 방사선 관련 합병증의 위험을 증가시킬 수 있습니다.
"그러나 사용할 수 있는 추가 이미지가 있습니다. 바로 치료 계획 이미지입니다."라고 Hope는 말했습니다. “일반적으로 이것은 진단적으로 검토되거나 평가되지 않습니다. 그래서 우리는 이 이미지를 보다 진단적인 방식으로 탐색할 수 있는 기회가 있을 것이라고 생각했습니다.”
방사선 치료 계획 중에 ILD 환자를 자동으로 식별하기 위해 Hope와 동료들은 MIRA 임상 학습 환경(MIRACLE)이라는 기계 학습 파이프라인을 개발했습니다. MIRACLE-ILD 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 계획 이미지에서 ILD를 식별합니다. 여기에는 폐 윤곽을 수행하기 위한 2D U-net과 분류를 위한 3D CNN이 포함됩니다.
진단 CT(진단 스캔과 계획 스캔의 차이로 인해 제대로 작동하지 않음)에 대한 MIRACLE-ILD의 초기 훈련 후 연구원들은 방사선 치료 관련 데이터 세트로 전이 학습을 사용하여 모델을 재훈련했습니다. 그들은 65-75%의 위양성률을 대가로 ILD에 15-20%의 민감도를 제공하도록 모델을 임계값으로 선택했습니다.
MIRACLE-ILD의 임상 성능을 확인하기 위해 팀은 먼저 치료 의사에게 알림을 보내지 않고 "자동 모드"에서 모델을 배포했습니다. 이 연구에는 180명의 환자가 포함되었으며 그 중 86명은 ILD를 가지고 있었습니다. MIRACLE-ILD는 합리적인 정확도(67%), 민감도(87%) 및 특이성(XNUMX%)으로 이러한 사례 중 XNUMX개를 올바르게 식별했습니다. “MIRACLE은 당시 치료팀이 ILD에 대해 알려지지 않은 XNUMX명의 환자 중 XNUMX명을 감지했을 것입니다.”라고 Hope는 말했습니다.
2022년 254월, 팀은 라이브 단계로 이동하여 긍정적인 사례가 의사에게 표시되었습니다. 이 연구에는 13명의 환자가 포함되었으며 그 중 42명이 ILD를 가지고 있었고 이전과 동일한 모델과 임계값을 사용했습니다. MIRACLE-ILD는 정확도(84%)와 특이도(85%)가 양호하지만 이전보다 민감도(54%)가 약간 낮은 XNUMX명의 환자를 ILD 양성으로 표시했습니다. 여기에는 XNUMX개의 알려지지 않은 ILD 사례가 있었고 시스템은 치료 전에 이들 중 XNUMX개를 발견했습니다.
“총 434명의 환자가 있었고 그 중 22명이 ILD를 앓았습니다. 모델의 전반적인 성능은 85%의 정확도와 86%의 특이성으로 상당히 합리적이었습니다. 우리는 이 코호트에서 알려지지 않은 ILD 사례 11건 중 XNUMX건을 발견했습니다.”라고 호프가 말했습니다. "우리는 이것이 ILD 환자의 가능성에 대해 방사선 치료 계획을 스크리닝하는 검증된 전향적 방법을 나타낸다고 생각합니다."
그는 이 시스템이 Princess Margaret Cancer Center에 남아 있으며 흉부 방사선 치료를 받는 모든 환자를 선별하는 데 사용된다고 지적했습니다.
나머지 최고
임상 최우수 논문: 자궁 내막 암의 분자 분류는 보조 방사선 요법에 대한 반응을 예측합니다. - 난다 호웨그, 라이덴 대학교 메디컬 센터
방사선 생물학 최고의 논문: 저산소 종양 세포는 새로운 추적 도구에 의해 밝혀진 바와 같이 방사선 요법 후 종양 재발을 유도합니다. - 아포스톨로스 메네가키스, 네덜란드 암 연구소
RTT 최고의 종이: 유방암 환자를 위한 사람 중심 대 표준 RTT 치료의 무작위 시험 NCT04507568 - 마이클 벨렉, 프린세스 마가렛 암 센터
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