Mục tiêu của xạ trị là cung cấp một liều lượng bức xạ theo quy định cho mục tiêu khối u trong khi hạn chế tổn thương cho các mô bình thường xung quanh. Điều này hiện đạt được bằng cách sử dụng tối ưu hóa kế hoạch điều trị dựa trên dân số, dựa trên các mục tiêu dựa trên liều lượng được xác định trước và các hạn chế đối với cơ quan có nguy cơ (OAR) được phát triển từ phản ứng tổng hợp với bức xạ của một nhóm bệnh nhân rộng lớn. Thật không may, hiệu quả và độc tính của các kế hoạch điều trị tiêu chuẩn hóa như vậy rất khác nhau, bởi vì bệnh nhân và khối u của họ có những đặc điểm sinh học riêng biệt.
Nhằm mục đích cung cấp một cách tiếp cận cá nhân hóa hơn để lập kế hoạch xạ trị, các nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan đã phát triển một chiến lược tối ưu hóa xạ trị điều biến cường độ (IMRT) mới kết hợp trực tiếp các mô hình đáp ứng liều lượng cụ thể của bệnh nhân vào quy trình lập kế hoạch. Kỹ thuật của họ, được mô tả trong Vật lý y tế, dựa trên việc tối đa hóa giá trị dự đoán của tiện ích xử lý tổng thể – được định nghĩa là xác suất kiểm soát cục bộ trừ đi tổng xác suất độc tính có trọng số.
Phương pháp lập kế hoạch mới, được gọi là tối ưu hóa tiện ích ưu tiên (PUO), tăng cường các phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn bằng cách kết hợp các yếu tố được cá nhân hóa liên quan đến độ nhạy bức xạ của khối u và OAR. Ví dụ, độc tính phóng xạ OAR có thể bị ảnh hưởng bởi tuổi tác, tình trạng hút thuốc, biểu hiện gen, các dấu hiệu phân tử và các tình trạng tồn tại từ trước như bệnh tim. Các phương pháp điều trị đồng thời khác cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của xạ trị.
Để xác thực chiến lược của họ, điều tra viên chính Martha Matuszak và các đồng nghiệp đã sử dụng phương pháp PUO để lập kế hoạch IMRT cho năm bệnh nhân ung thư phổi không phải tế bào nhỏ (NSCLC). Họ báo cáo rằng lập kế hoạch PUO đã cải thiện khả năng kiểm soát cục bộ cho tất cả bệnh nhân so với các kế hoạch thông thường đã được sử dụng cho các phương pháp điều trị của họ.
Tác giả chính giải thích: “Bệnh nhân NSCLC đại diện cho một nhóm rất không đồng nhất với sự thay đổi về mức độ và nội địa hóa của bệnh. Daniel Polan. “Kết hợp với sự thay đổi về mặt giải phẫu khác, những yếu tố này có thể tác động mạnh mẽ đến việc lập kế hoạch điều trị, bao gồm mọi lợi ích dự kiến từ các phương pháp tối ưu hóa khác nhau. Do đó, để thử nghiệm tính khả thi ban đầu của phương pháp của chúng tôi, chúng tôi đã chọn năm trường hợp để đại diện cho sự đa dạng về kích thước bệnh nhân, kích thước khối u, vị trí và độ trễ, bên cạnh sự đa dạng về liều lượng đồng biến ảnh hưởng đến kết quả dự đoán.”
Để tạo các kế hoạch IMRT dành riêng cho bệnh nhân, trước tiên, các nhà nghiên cứu sử dụng một hệ thống lập kế hoạch điều trị thương mại để tính toán liều lượng dựa trên ma trận ảnh hưởng của sự đóng góp liều lượng chùm tia vào các khu vực quan tâm. Sau đó, họ giải quyết hai vấn đề tối ưu hóa để tạo ra các trọng lượng chùm tia tối ưu có thể được nhập trở lại TPS.
Vấn đề tối ưu hóa đầu tiên tối đa hóa tiện ích kế hoạch tổng thể tùy thuộc vào các ràng buộc về liều lượng lâm sàng điển hình, bằng cách tối ưu hóa sự đánh đổi giữa hiệu quả và độc tính dựa trên các mô hình đáp ứng liều lượng cá nhân hóa. Cách thứ hai giảm thiểu các mục tiêu dựa trên liều thông thường, chịu các ràng buộc về liều tương tự như cách đầu tiên, trong khi vẫn duy trì tiện ích tối ưu được xác định từ lần tối ưu hóa đầu tiên.
Đối với tất cả năm bệnh nhân, phương pháp PUO đã tạo thành công các trọng lượng chùm tia tối ưu giúp tối đa hóa tiện ích trong khi vẫn nằm trong các giới hạn dựa trên liều lượng. Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã so sánh các kế hoạch PUO IMRT này với các kế hoạch xạ trị điều chỉnh 3D (CRT) được cung cấp trên lâm sàng và với các kế hoạch IMRT tối ưu hóa chỉ theo liều (DOO) được tạo ra hồi cứu và các kế hoạch trị liệu hồ quang điều biến thể tích (VMAT).
Khi so sánh với các gói 3DCRT, VMAT và DOO IMRT, phương pháp PUO đã cải thiện tiện ích của gói trung bình lần lượt là 40%, 32% và 31%. Các kế hoạch PUO đã chứng minh sự cải thiện trung bình 17% trong kiểm soát cục bộ với độc tính tương tự như kế hoạch thông thường.
Đúng như dự đoán, mức độ lợi ích từ các kế hoạch PUO IMRT khác nhau giữa các bệnh nhân. Polan báo cáo rằng đối với một bệnh nhân, PUO giúp cải thiện tiện ích 70% so với DOO thông thường. Ông nói: “Điều này tương ứng với sự cải thiện tuyệt đối 32% về xác suất sống sót không tiến triển được dự đoán, trong khi chỉ tăng xác suất dự đoán nhiễm độc phổi do phóng xạ lên 2%. “Sự đánh đổi đáng kể này có khả năng cải thiện đáng kể khả năng sống sót sau bệnh đồng thời giảm thiểu tác động đến chất lượng cuộc sống sau điều trị của bệnh nhân.”
Tuy nhiên, đối với một bệnh nhân khác có khối u lớn, sự cải thiện là rất ít. Polan giải thích rằng đối với các khối u lớn hơn, việc lập kế hoạch điều trị thường trở nên hạn chế hơn do yêu cầu về liều tích hợp tăng lên và giảm khả năng tránh các mô bình thường giáp ranh.
Khung AI sử dụng hình ảnh y tế để cá nhân hóa liều xạ trị
Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh rằng phương pháp PUO cung cấp một phương pháp định lượng để xác định bệnh nhân nào có thể hưởng lợi từ việc tăng hoặc phân phối lại liều lượng, dựa trên các yếu tố lâm sàng và dấu ấn sinh học cụ thể của bệnh nhân, đồng thời tính đến hình dạng bệnh nhân và giới hạn liều lượng OAR.
Các nhà nghiên cứu hiện đang tiến hành các nghiên cứu hồi cứu quy mô lớn với mục tiêu phát triển một thử nghiệm lâm sàng trong tương lai sử dụng chiến lược lập kế hoạch điều trị PUO. Nghiên cứu của họ xoay quanh việc tích hợp dữ liệu bệnh nhân và dự đoán kết quả được cá nhân hóa trực tiếp vào kế hoạch xạ trị, với trọng tâm hiện tại là ung thư gan, phổi và đầu và cổ, trong đó việc cân bằng các tác động tích cực và tiêu cực của xạ trị có thể ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tổng thể của bệnh nhân. -mạng sống.
