Мета променевої терапії полягає в тому, щоб доставити призначену дозу опромінення до мішені пухлини, одночасно обмежуючи пошкодження навколишніх нормальних тканин. Наразі це досягається за допомогою оптимізації плану лікування на основі популяції на основі попередньо визначених цілей на основі дози та обмежень щодо органів ризику (OAR), розроблених на основі сукупної реакції на опромінення широкої популяції пацієнтів. На жаль, ефективність і токсичність таких стандартизованих планів лікування різна, оскільки пацієнти та їх пухлини мають індивідуальні біологічні особливості.
Прагнучи забезпечити більш індивідуальний підхід до планування променевої терапії, дослідники з Мічиганський університет розробили нову стратегію оптимізації променевої терапії з модульованою інтенсивністю (IMRT), яка безпосередньо включає в процес планування моделі залежності доза-реакція пацієнта. Їх техніка, описана в Медична фізика, ґрунтується на максимізації прогнозованого значення загальної корисності лікування – визначається як ймовірність локального контролю мінус зважена сума ймовірностей токсичності.
Новий метод планування, який називається пріоритетною оптимізацією комунальних послуг (PUO), доповнює стандартні підходи шляхом включення персоналізованих факторів, пов’язаних із радіочутливістю пухлин і ОАР. На радіотоксичність OAR, наприклад, можуть впливати вік, статус куріння, експресія генів, молекулярні маркери та попередні захворювання, такі як захворювання серця. Інші одночасні методи лікування також можуть впливати на ефективність променевої терапії.
Щоб підтвердити свою стратегію, головний дослідник Марта Матушак і його колеги використовували метод PUO для створення планів IMRT для п’яти пацієнтів з недрібноклітинним раком легенів (НДРЛ). Вони повідомляють, що планування PUO покращило місцевий контроль для всіх пацієнтів порівняно зі звичайними планами, які використовувалися для їхнього лікування.
«Пацієнти з НДКРЛ представляють дуже гетерогенну групу з варіабельністю ступеня та локалізації захворювання», — пояснює провідний автор Даніель Полан. «У поєднанні з іншими анатомічними відмінностями ці фактори можуть суттєво вплинути на планування лікування, включаючи будь-які очікувані переваги від різних методів оптимізації. Тому для початкового тестування здійсненності нашого методу ми вибрали п’ять випадків, щоб представити різноманітність у розмірі пацієнта, розмірі пухлини, локалізації та латеральності, на додаток до різноманітності коваріатів дози, що впливають на прогнозовані результати».
Щоб створити індивідуальні плани IMRT для кожного пацієнта, дослідники вперше використали комерційну систему планування лікування для розрахунку дози на основі матриці впливу внесків дози пучка в регіони, що представляють інтерес. Потім вони вирішують дві проблеми оптимізації, щоб створити оптимальні ваги бімлетів, які можна імпортувати назад у TPS.
Перша проблема оптимізації максимізує загальну корисність плану з урахуванням типових обмежень клінічної дози шляхом оптимізації компромісу між ефективністю та токсичністю на основі індивідуальних моделей доза-відповідь. Другий мінімізує звичайні цілі, засновані на дозі, з урахуванням тих же обмежень дози, що й перший, зберігаючи при цьому оптимальну корисність, визначену в результаті першої оптимізації.
Для всіх п’яти пацієнтів підхід PUO успішно генерував оптимальні ваги бімлетів, які максимізували корисність, залишаючись у межах обмежень на основі дози. Для дослідження дослідники порівняли ці плани PUO IMRT з планами 3D конформної променевої терапії (CRT), що реалізуються клінічно, а також з ретроспективно створеними планами IMRT з оптимізацією лише дози (DOO) і планами об’ємно-модульованої дугової терапії (VMAT).
У порівнянні з планами 3DCRT, VMAT і DOO IMRT метод PUO покращив корисність плану в середньому на 40%, 32% і 31% відповідно. Плани PUO продемонстрували в середньому 17% покращення місцевого контролю з такою ж токсичністю, як і традиційне планування.
Як і очікувалося, ступінь користі від планів PUO IMRT відрізнявся для пацієнтів. Полан повідомляє, що для одного пацієнта PUO призвело до покращення корисності на 70% порівняно зі звичайним DOO. «Це відповідає абсолютному покращенню прогнозованої ймовірності виживання без прогресування на 32%, а прогнозована ймовірність радіаційної токсичності легенів збільшується лише на 2%», — говорить він. «Цей значний компроміс має потенціал для значного покращення виживаності при хворобі, мінімізуючи вплив на якість життя пацієнта після лікування».
Однак для іншого пацієнта з великою пухлиною покращення були мінімальними. Полан пояснює, що для більших пухлин планування лікування зазвичай стає більш обмеженим через підвищені вимоги до інтегральної дози та зменшену здатність уникати межі з нормальними тканинами.
Фреймворк AI використовує медичні зображення для індивідуалізації дози радіотерапії
Команда підкреслює, що метод PUO забезпечує кількісний спосіб визначити, які пацієнти можуть отримати користь від ескалації або перерозподілу дози, на основі специфічних для пацієнта клінічних факторів і біомаркерів, а також враховує геометрію пацієнта та обмеження дози OAR.
Зараз дослідники проводять широкомасштабні ретроспективні дослідження з метою розробки проспективного клінічного випробування з використанням стратегії планування лікування PUO. Їхні дослідження зосереджені навколо інтеграції даних пацієнтів і персоналізованих прогнозів результатів безпосередньо в планування променевої терапії, з акцентом на рак печінки, легенів і раку голови та шиї, де збалансування позитивних і негативних ефектів променевої терапії може значно вплинути на загальну якість лікування пацієнта. - життя.
