Teleterápiás besugárzástervezés napjainkban
Szerző: Dr. Pesznyák Csilla
A sugárterápiának számos módszere ismert, ilyenek a konformális technika, az intenzitás modulált (IMRT), a képvezérelt (IGRT) és a légzésvezérelt sugárterápia. Speciális technikáknak számítanak a sugársebészet (Sztereotaxia), tomoterápia, proton és nehéz ion terápia, Cyber Knife.
Napjainkban a legelterjedtebb módszer a konformális terápia (conformal therapy) olyan technika, amely a dóziseloszlást optimálisan ráilleszti a háromdimenziós célterület alakjára, miközben minimálisra csökkenti az ép szövet dózisterhelését.
A tervezési célterület pontos meghatározása igen fontos a teleterápiás kezelésnél. A sugárkezeléssel kapcsolatban a különböző célterületek definíciója az ICRU 50-ben és 62-ben található meg, az 1. ábra szemlélteti.
A gross tumor volume (GTV) - a fizikailag kimutatható (tapintással, röntgenfelvétellel, CT-vel, MRI-vel, stb.) tumor térfogat.
A clinical target volume (CTV) - ebben a térfogatban még találhatók szórt tumoros sejtek, valamint a beteg szervek környezetében található nyirokcsomók. A CTV kiterjedésére csak a tumor elhelyezkedése alapján klinikai tapasztalatból lehet következtetni, fizikai módszerekkel nem mutatható ki. A besugárzás-tervezést megelőzően az orvosnak pontosan definiálni kell ezt a területet.
A Organ-at-risk (OAR) – védendő szervek közös elnevezése, az adott szervek a sugárkezelt testtájtól függnek.
A CTV és a PTV közötti biztonsági zóna segítségével figyelembe vehetők a beállítási pontatlanságok, az ICRU 62 alapján két részre osztható ez a terület:
1. Internal margin (IM)-a tumor méretének, mozgásának és alakjának a fiziológiás tulajdonságait veszi figyelembe.
2. Setup margin (SM)-figyelembe veszi a beteg pozicionálásából adódó pontatlanságokat és a műszaki tényezőktől függő bizonytalanságokat, valamint az emberi hibát.
Internal target volume (ITV): ITV = CTV + IM.
A planning target volume (PTV) tartalmazza a GTV-t, a CTV-t és a biztonsági zónát, amelynek az a feladata, hogy kompenzálja a szerv, a tumor illetve a betegmozgást, valamint a beállítási hibákat, PTV = ITV+SM
A treated volume (TV) - az a besugárzott terület, amelyet a 95%-os izodózis görbe határol.
Az irradiated volume (IRV) - az összes olyan sugárzást kapott terület, (ez már normál szöveteket is tartalmaz) amelyet az 50%-os izodózis görbék határolnak.
Az MLC-vel csökken a TV és az IRV, mivel kisebb lesz a belépési kapu. Az MLC közelíti a PTV-t a TV-hez, ezzel csökken az ép szövetek sugárterhelése.
A Planning organ at risk volume (PRV): PRV = OAR + biztonsági zóna (figyelembe veszi a védendő szervek mozgásából eredő bizonytalanságot).
PTV és a PRV között átfedés jön létre, ennek mértékét fejezi ki a megfelelőségi index (Conformity index):.
Conformity index (CI): CI = TV/PTV
1. ábra: A célterületek meghatározásának grafikus ábrázolása.
A konformális besugárzás-tervezés fajtái:
1. Statikus konformális terápia (static conformal therapy) - a konformális terápiát álló mezőkkel és MLC-vel vagy projekciós blokkal (focused blocks) valósítják meg. Ez a blokk valójában olyan csonka kúp, amelynek a csúcsa a sugárforrás helyzetének felel meg. Ez jelenleg a leggyakrabban alkalmazott módszer. A kezelést végző személyzet a besugárzási helyiségben állítja be a besugárzás szögét, mezejét, és különböző mezőmódosító eszközöket alkalmaz. Általában komplex dóziseloszlás létrehozásához több álló mezőre van szükség.
2. Szegmentumokban történő konformális besugárzás (segmental conformal therapy) - több egyedi állómezőből tevődik össze, melyek megvalósítását számítógép vezérli.
3. Dinamikus konformális besugárzás (dynamic conformal therapy) - a besugárzás alatt mozog a kollimátor, a besugárzókészülék fej vagy/és az asztal.
Az onkoradiológiai ellátás a diagnosztikával kezdődik, és magában foglalja a kezelés utáni betegkövetést is. A teleterápiás besugárzástervezés folyamatábrája a 2. ábrán látható. Ebben az összetett folyamatban az orvos felelőssége a pontos diagnózis megállapítása, a beteg felvilágosítása, a célterület meghatározása, a gyógyszeres kezelés elrendelése, a beteg kezelésének ellenőrzése a szimulátorban, CT-szimulátorban és a sugárterápiás kezelés felügyelete. Az orvosfizikus szerepe a besugárzás-tervezésekhez szükséges képalkotásnál kezdődik, majd a háromdimenziós besugárzás-tervezési rendszereken át a sugárkezelés megvalósításáig tart. Az orvosfizikus feladatának másik része „háttérmunka”, beteghez közvetlenül nem kötött, de legalább olyan fontos, mert minél bonyolultabb egy rendszer, annál nagyobb esély van a hibák előfordulására. Először is biztosítani kell a megfelelő sugárvédelmet, figyelembe véve mind a beteg, mind az egészségügyi dolgozók biztonságát. Amikor a beteg megfelelő kivizsgálás után megjelenik sugárkezelésre, akkor először rögzítik a beteget, majd a besugárzás-tervezéshez „terápiás” CT-képsorozatot készítenek. A besugárzás-tervezéshez használatos CT-készülékek metszetsorozata, ha a beteg nincs megfelelően rögzítve, tervezésre alkalmatlan lesz, ezért a folyamatot meg kell ismételni. Ezeket a képeket a kontúrozó munkaállomás informatikai hálózaton vagy valamilyen adathordozón keresztül tudja fogadni. Megfelelő program segítségével berajzolják a célterületet és a védendő szerveket, és az adatokat tovább küldik a tervező munkaállomásra. A célterület ismeretében kell kiválasztani a megfelelő sugárminőséget (foton, nehéz ion vagy elektron) és a sugárzás energiáját, a mezőelrendezést és a mezőmódosító eszközöket (ékek, blokkok, MLC). Ezt követően a terv elemezése és jóváhagyása után a "record and verify" rendszer segítségével eljut a szimulátor és a besugárzó készülékek vezérlő-számítógépére.
A szimulátorban vagy a CT szimulátorban a betegen beállítják a mezőket, ellenőrzik, hogy a szimulátor alatt készített mezőellenőrző felvétel megegyezik-e a tervezőrendszer által készített digitálisan rekonstruált röntgenfelvétellel (DRR). Ideális esetben ezeket a felvételeket egymásra vetítik, de tapasztalt onkoradiológus már e nélkül is - az ablakolásra és távolságmérésre szolgáló eszköztár segítségével - fel tudja ismerni a beállítási pontatlanságot. A kezelés megkezdése előtt a tervet ellenőrizni kell a besugárzó készülék alatt is. A rendelkezésünkre álló eszköztár függvényében vagy mezőellenőrző filmet, vagy valamilyen elektronikus mezőellenőrzésre szolgáló berendezést kell használni. Az így elkészült képet újból össze kell hasonlítani a szimulátor felvétellel és a DRR képpel, és csak ezután kezdődhet el a kezelés.
A tervezőrendszerek három különböző típusú algoritmussal képesek számolni fotonenergián:
1. Mérés-alapú számolási algoritmus (Clarkson).
2. Modell-alapú algoritmusok, amelyek a ceruzanyaláb konvolúciós modellt használják, és az inhomogenitások hatásának korrigálásához elsődlegesen az ekvivalens szabad úthosszt veszik figyelembe. Az oldalirányú elektron és foton transzport változásait nem modellezik (oldalra szórás nincs).
3. Modell-alapú algoritmusok, amelyek elsődlegesen a pont-kernel konvolúciós/szuperpozíciós modellt használják, 3D-ben figyelembe veszik a primer és szekunder sugárzás transzportját a páciensben, a nyaláb intenzitásának változását a páciens felületén, a szöveti inhomogenitások dózisra gyakorolt hatását és a blokkal vagy MLC-vel kialakított irreguláris mezők méretének változását. Az oldalirányú elektron és foton transzport változásait közelítéssel modellezik (oldalra szórással).
Új tervezőrendszer használatba vételekor teljes körű minőségbiztosítási ellenőrzésre van szükség, számos protokoll és közlemény található ebben a témakörben, a nemzetközi szakirodalom felhívja a figyelmet a teleterápiás tervek független számolási rendszerrel történő ellenőrzésének fontosságára is.
Hogstrom és mtsai 1981-ben alkalmazták először Fermi-Eyges ceruzanyaláb elméletét az elektronsugárzások dózis számolási algoritmusának megalkotásához, ami a ceruzanyaláb algoritmus (PBA, pencil beam algorithm) elnevezést kapta. A 80-as években a számítógépek kis memóriakapacitása és lassú számolási sebessége nehézkessé tette a PBA végrehajtását. Tíz évvel később Starkschall és mtsai sikeresen alkalmazták Hogstrom számolási algoritmusát három dimenzióban, ez képezte a Pinnacle és a CMS FOCUS, majd a későbbi CMS XiO® tervezőrendszerek számolási algoritmusainak alapját elektronenergiák esetében. Brahme 1981-ben, majd Lax és mtsai 1983-ban bizonyították, hogy a 3-Gauss kernel alkalmas a szórás eloszlásának leírására, javítva a dózisszámolás pontosságát. Ez az általános Gauss ceruzanyaláb modell képezi a Varian CadPlan™ tervezőrendszer számolási algoritmusának alapját elektronenergiák esetében. A kilencvenes években számos közlemény jelent meg a ceruzanyaláb algoritmus hiányosságairól, ezért 1991-ben Shiu és Hogstrom, majd 2001-ben Boyd és mtsai újradefiniálták a ceruzanyaláb algoritmust, de így sem lett hibátlan.
Keall és Hoban 1996-ban kifejlesztették a super Monte Carlo dózisszámolási algoritmust. Számos kutató számolt be az elektronsugárzás dóziseloszlásának Monte Carlo módszerrel történő modellezéséről, Antolak és mtsai 2002-ben bebizonyították, hogy akár 2% vagy 0,1 cm egyezés is elérhető a mért és a számított dózis esetében. Hogstrom és mtsai 2003-ban meghatározták a konformális elektron besugárzás fogalmát, ahol egy vagy több elektron mezővel biztosítják a célterület megfelelő sugárkezelését, a védendő szervek maximális védelme mellett. Ennek érdekében egy évvel később megalkották a MLC prototípusát elektronenergiával történő besugárzás-tervezéshez.
Irodalom
1. ICRU 50 Prescribing, Recording and Reporting Photon Beam Therapy Bethesda, MD, International Committee on Radiation Units and Measurements, 1993.
2. ICRU 62 Prescribing, Recording and Reporting Photon Beam Therapy, Bethesda, MD, International Committee on Radiation Units and Measurements, 2001.
3. Ikeda H. (2002) Quality Assurance activities in Radiotherapy, Jpn J Clin Oncol, 32(12): 493-6. (16)
4. Gershkevitsh E. Schmidt R, Velez G, Miller D, Korf E, Yip F, Wanwilairet S, Vatnitsky S. (2008) Dosimetric verification of radiotherapy treatment planning systems: Results of IAEA pilot study, Radiother Oncol, 89: 338-46. (27)
5. Knöös T, Ceberg C, Weber L, Nilsson P. (1994) Dosimetric verification of a pencil beam based treatment planning system. Phys Med Biol, 39: 1609-28.
6. Van Dyk J. Dimensionally of dose calculation algorithms. IAEA Regional Training Course, Gliwice, Poland, 2007.
7. Ahnesjö A, Aspradakis MM. (1999) Dose calculations for external photon beams in radiotherapy, Phys Med Biol, 44: 99–155.
8. Storchi PRM, van Battum LJ, Woudstra E. (1999) Calculation of a pencil beam kernel from measured photon beam data, Phys Med Biol, 44: 2917–28.
9. Nisbeta A, Beangea I, Vollmara HS, Irvineb C, Morganb A, Thwaitesc DI. (2004) Dosimetric verification of a commercial collapsed cone algorithm in simulated clinical situations, Radiother Oncology, 73: 79–88.
10. Ulmer W, Pyry J, Kaissl W. (2005) A 3D photon superposition/convolution algorithm and its foundation on results of Monte Carlo calculations, Phys Med Biol, 50: 1767–90.
11. Aspradakis MM, Morrison RH, Richmond ND, Steele A. (2003) Experimental verification of Med Phys, 28(4): 582-9.
12. convolution/superposition photon dose calculations for radiotherapy treatment planning, Phys Med Biol, 48: 2873-93.
13. Ramsey CR, Cordrey IL, Spencer KM; Oliver AL. (1999) Dosimetric verification of two commercially available three-dimensional treatment planning systems using the TG 23 test package, Med Phys, 26(7): 1188-95.
14. Camargo PRTL, Rodrigues LN, Furnari L, Rubo R. (2007) Implementation of a quality assurance program for computerized treatment planning systems, Med Phys, 34(7): 2827-36. (36)
15. Bedford JL, Childs PJ, Hansen VN, Mosleh-Shirazi MA, Verhaegen F, Warrington AP. (2003) Commissioning and quality assurance of the Pinnacle3 radiotherapy treatment planning system for external beam photons, British Journal of Radiology, 76: 163–76.
16. du Plessis FCP, Willemse CA, Lötter MG, Goedhals L. (2001) Comparison of the Batho, ETAR and Monte Carlo dose calculation methods in CT based patient models, Sandilos P, Seferlis S, Antypas C, Karaiskos P, Dardoufas C, Vlahos L. (2005) Technical note: evaluation of dosimetric performance in a commercial 3D treatment planning system, British Journal of Radiology, 78: 899–905.
17. Ferreira IH, Richter J, Dutreix A, Bridier A, Chavaudra J, Svensson H. (2001) The ESTRO-EQUAL Quality Assurance Network for Photon and Electron Radiotherapy Beams in Germany, Strahlenther Onkol, 177: 383–93.
18. Hogstrom KR, Mills MD and Almond PR. (1981) Electron beam dose calculations, Phys Med Biol, 26: 445–59.
19. Starkschall G, Shiu AS, Bujnowski SW, Wang LL, Low DA and Hogstrom KR. (1991) Effect of dimensionality of heterogeneity correction on the implementation of a three-dimensional electron pencil-beam algorithm, Phys Med Biol, 36: 201–27.
20. Brahme A. (1981) Electron beam dose planning using Gaussian beams: mathematical background, Acta Radiol Oncol, 20: 147–58.
21. Lax I, Brahme A and Andreo P. (1983) Electron dose planning using Gaussian beams. Improved dose profiles, Acta Radiol Oncol, 364: 49–59.
22. Shiu AS, Hogstrom KR. (1990) Pencil beam redefinition algorithm for electron dose distribution, Med Phys, 18(1): 1-18.
23. Boyd RA, Hogstrom KR, Starkschall G. (2001) Electron pencil beam redefinition algorithm dose calculations in the presence of heterogeneities, Med Phys, 28(10), 2096-104.
24. Keall PJ, Haban PW. (1996) Super-Monte Carlo: A 3-D electron beam dose calculation algorithm, Med Phys, 23(12): 2023-34.
25. Antolak JA, Bieda MR, Hogstrom KR. (2002) Using Monte Carlo methods to commission electron beams: A feasibility study, Med Phys, 29(5): 771-86.
26. Hu A, Song H, Chen Z, Zhou S, Yin F. (2008) Evaluation of an electron Monte Carlo dose calculation algorithm for electron beam, Journal of Applied Clinical Med Phys, 9(3): 1-15.
27. Mika S, Christ G. (2007) Experimentelle Validierung eines Monte-Carlo-basierten Bestrahlungsplanungssystems für Elektronenstrahlung, Strahlenther Onkol;183(3): 150-6.
28. Verhaegen F, Buffa M, Deehan C. (2001) Quantifying effects of lead shielding in electron beams: a Monte Carlo study, Phys Med Biol, 46: 757–69.
29. Hogstrom KR, Boyd RA, Antolak JA, Svatos MM, Faddegon BA, Rosenman JG. (2004) Dosimetry of a prototype retractable eMLC for fixed-beam electron therapy, Med Phys, 31(3): 443-62. (52)
Sidebar
Site Language: English
Theme: Tikinewt