埃斯特罗 2023欧洲放射治疗和肿瘤学会年会的特色是广泛的科学计划,涵盖六个关键主题:物理学、近距离放射治疗、临床、跨学科、放射生物学和 RTT(放射治疗师)。 对于这些轨道中的每一个,一个提交的摘要被选为同类中的“最佳论文”,获奖者在专门的“提交论文的亮点”全体会议上展示他们的研究。
毒性建模
在物理赛道,最佳论文奖颁给了 蒂齐亚娜·兰卡蒂 来自米兰国家癌症研究所的一项研究检查了前列腺癌放疗后的晚期毒性模型。 特别是,Rancati 引入了一种基于 Cox 回归(一种使用多个变量预测事件发生时间的方法)的正常组织并发症概率 (NTCP) 模型:Cox-NTCP 模型。
“这项分析的具体目的是提出一个 Cox-NTCP 模型用于前列腺癌放疗后的晚期毒性,包括来自包含 SNP-SNP 相互作用的多基因风险评分的遗传信息,”Rancati 解释道。 为了开发他们的模型,Rancati 和同事在 报答 和 RAD精确 项目,针对癌症患者的多中心研究,旨在验证预测模型和生物标志物以减少放射治疗的副作用。
他们的分析考虑了四个晚期毒性终点:1+ 级和 2+ 级直肠出血; 2+ 级晚期尿频; 和 1+ 级晚期血尿(尿中带血)。 对于剂量测定,他们研究了从剂量体积直方图 (DVH) 和剂量表面直方图 (DSH) 计算的等效均匀剂量 (EUD) 值。
使用两年的 REQUITE 后续数据,Rancati 及其同事开发了一种交互感知的多基因风险评分。 他们从已知与晚期毒性相关的 43 个 SNP(单核苷酸多态性,人类中最常见的遗传变异类型)开始,验证了 13 个在 REQUITE 中起作用的,并使用数据挖掘找到与增加或增加相关的 SNP-SNP 组合。降低毒性风险。 然后,他们对风险评分和保护性风险评分进行加权,以创建具有相互作用的多基因风险评分 (PRSi)。
该分析包括 1482 名患者,其中大多数接受了常规分割的容积调制弧形治疗 (VMAT)。 患者随访时间为 XNUMX 至 XNUMX 年,中位随访时间为 XNUMX 年。 “由于后续的异质性,我们从静态 NTCP 模型转向基于 Cox 回归的精算 NTCP 模型,”Rancati 解释说。 “这考虑到了每位患者的最长随访时间和出现任何毒性的时间。”
Rancati 分享了这项研究的一些结果。 例如,对于 2+ 级尿频,整个膀胱的 EUD(根据 DSH 计算)是长期毒性的最佳剂量预测指标。 毒性与膀胱表面 EUD 的 Cox-NTCP 曲线显示,对于 PRSi 评分为 1 的放射敏感患者,毒性最有可能发生,而对于放射抵抗患者中所见,对于评分为 -1 的患者,毒性最有可能发生。 她指出,三年和五年随访的曲线不同,强调了将时间纳入 NTCP 模型的重要性,而 PRSi 分数显示了遗传风险因素的重要性。
血尿的结果相似,但膀胱颈的 EUD 似乎比整个膀胱的剂量更重要。 对于直肠出血,最佳剂量描述符是根据 DVH 计算的直肠 EUD。 Rancati 指出,在这种情况下,PRSi 评分仍然相关,但区别性不如其他毒性,剂量反应曲线较浅。
“我们展示了将多基因风险评分与 Cox-NTCP 预测模型的相互作用相结合的好处,”Rancati 总结道。 “这些模型允许对患者进行特定的预测调整并考虑随访时间。 危及器官或亚器官的剂量可调节毒性风险。”
改善生活质量
近距离治疗领域的最佳论文奖授予 维维克·阿南德 来自印度孟买的 Hinduja 医院和医学研究中心。 Anand 介绍了一项比较舌癌患者经外照射放疗 (EBRT) 或 EBRT 加高剂量率 (HDR) 近距离放射治疗后的生活质量的研究。
Anand 解释说,众所周知,用于治疗舌癌的辅助放疗会降低患者的生活质量。 然而,HDR 近距离放射治疗可以在不伤害邻近正常组织的情况下向肿瘤提供高剂量的辐射。 “这种方式在不影响结果的情况下降低了发病率,”他说。
该研究包括 63 名口腔舌癌患者,他们接受了手术后接受辅助放疗,使用 EBRT 或 EBRT 加近距离放疗。 EBRT 被输送到颈部淋巴结和整个舌头,更高的剂量被输送到瘤床和阳性淋巴结。 在第二组中,患者接受颈部淋巴结外放疗,对阳性淋巴结接受更高剂量,外加对原发瘤床进行六天的 HDR 近距离放疗。 患有癌性淋巴结的患者也每周接受一次同步化疗。
为了比较两组的功能结果,研究人员使用了问卷——EORTC 生活质量头颈模块——要求患者对数十个因素进行评分,例如口腔和下巴疼痛、吞咽困难、牙齿松动、言语问题、口干、皮肤问题以及体重减轻或增加。 他们还检查了两组的总生存期。
研究人员发现,EBRT 加近距离放射治疗组的总治疗时间略有增加,从 43.6 天增加到 51.1 天。 然而,两组之间的总生存期没有差异。
在 63 名患者中,EBRT 组 24 名和 EBRT 加近距离放射治疗组 18 名完成了问卷调查,中位随访时间分别为 37 个月和 35 个月。 “所有症状量表都表明近距离放射治疗效果更好,”阿南德说。 “在临床和症状上,EBRT 组的情况更糟。 唯一具有统计学意义的参数是体重减轻,这证明近距离放射治疗用于口腔时几乎没有问题。”
Anand 得出结论,通过近距离放射治疗向口腔舌头输送辐射剂量可改善患者的生活质量,并指出 EBRT 加近距离放射治疗组治疗时间的增加并未导致结果下降。 他说:“如果我们能够将其作为标准护理疗法之一,则需要对更多患者进行更长时间的随访研究。”
筛查肺部疾病
安德鲁·霍普 来自玛格丽特公主癌症中心和多伦多大学的他因基于 AI 的间质性肺病 (ILD) 筛查研究而获得跨学科最佳论文奖。 Hope 解释说,ILD 对肿瘤学提出了巨大挑战。 它使患者易患肺癌,但也增加了癌症治疗的风险。 对于放疗,ILD 会增加放射性肺炎甚至死亡的风险。
ILD 传统上是在放射治疗之前使用患者的诊断成像扫描或通过记录呼吸急促等临床症状来诊断的。 但在某些情况下,患者可能会在未检测到 ILD 的情况下进行放疗,从而增加放疗相关并发症的风险。
“但是,还有一个额外的图像可用——治疗计划图像,”Hope 说。 “通常,这不会经过诊断审查或评估。 所以我们认为可能有机会以更具诊断性的方式探索这张图片。”
为了在放疗计划期间自动识别 ILD 患者,Hope 及其同事开发了一种称为 MIRA 临床学习环境 (MIRACLE) 的机器学习管道。 MIRACLE-ILD 系统使用卷积神经网络 (CNN) 从规划图像中识别 ILD,包括用于执行肺轮廓的 2D U-net 和用于分类的 3D CNN。
在对诊断 CT 进行 MIRACLE-ILD 初始训练后(由于诊断扫描和计划扫描之间的差异,效果不佳),研究人员使用迁移学习和放疗特定数据集对模型进行了再训练。 他们选择以 65-75% 的误报率为代价,对模型设置阈值以提供 15-20% 的 ILD 敏感性。
为了验证 MIRACLE-ILD 的临床表现,该团队首先以“静默模式”部署模型,不向主治医生发送任何通知。 该研究包括 180 名患者,其中 86 名患有间质性肺病。 MIRACLE-ILD 正确识别了其中的 67 个病例,具有合理的准确性 (87%)、敏感性 (XNUMX%) 和特异性 (XNUMX%)。 “MIRACLE 会检测到四名患者中的两名,当时治疗团队不知道他们患有 ILD,”Hope 指出。
2022 年 254 月,团队进入实时阶段,任何阳性病例都会被标记给医生。 该研究包括 13 名患者,其中 42 名患有间质性肺病,并使用与之前相同的模型和阈值。 MIRACLE-ILD 将 84 名患者标记为 ILD 阳性,具有良好的准确性 (85%) 和特异性 (54%),但敏感性 (XNUMX%) 比以前略低。 在这里,有七个未知的 ILD 病例,系统在治疗前发现了其中的三个。
“我们总共有 434 名患者,其中 22 名患有间质性肺病。 该模型的整体性能相当合理,准确率为 85%,特异性为 86%。 我们在该队列中发现了 11 例未知 ILD 病例中的 XNUMX 例,”Hope 说。 “我们认为这代表了一种经过验证的前瞻性方法,可以针对患有 ILD 的患者筛选放射治疗计划。”
他指出,该系统仍在玛格丽特公主癌症中心运行,并用于筛查每位接受胸部放疗的患者。
其余最好的
临床最佳论文: 子宫内膜癌的分子分类可预测对辅助放疗的反应 – 南达霍维格, 莱顿大学医学中心
放射生物学最佳论文: 一种新型追踪工具揭示了放疗后缺氧肿瘤细胞会导致肿瘤复发 – 阿波斯托洛斯·梅内加基斯, 荷兰癌症研究所
RTT最佳论文: 乳腺癌患者以人为本与标准 RTT 护理的随机试验 NCT04507568 – 迈克尔·韦莱克, 玛格丽特公主癌症中心
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