Planowanie leczenia w radioterapii protonowej uwzględnia zagadnienia niepewności zasięgu wiązki oraz, coraz częściej, wzrostu względnej skuteczności biologicznej (ang. relative biological effectiveness, RBE) protonów pod koniec ich drogi w pacjencie. Oba te problemy łączą się ze sobą, ponieważ niepewność zasięgu wiązki protonowej, spowodowana czynnikami fizycznymi, jest potęgowana zmianami RBE wzdłuż toru wiązki. Chcąc w pełni wykorzystać precyzję dostarczenia dawki do obszaru nowotworu przez wiązkę protonową, a jednocześnie nie narazić pacjenta na dawki przekraczające ustalone limity w narządach zdrowych, stosuje się narzędzia do planowania leczenia uwzględniające te czynniki.
Komercyjne systemy do planowania leczenia w większości korzystają z algorytmów analitycznych wykorzystujących model wiązki przygotowany w trakcie uruchamiania stanowiska terapii. Są one dostatecznie szybkie, aby w czasie liczonym w minutach umożliwić przygotowanie planu leczenia w rutynie klinicznej. Kody transportu promieniowania, wykorzystujące metody Monte Carlo (MC) do symulacji oddziaływań cząstek z materią, umożliwiają uzyskanie większej dokładności obliczeń i zgodności z eksperymentem niż algorytmy analityczne, jednak czas wykonywania obliczeń może być nieakceptowalnie długi. Nowe kody transportu wiązki, takie jak FRED (Fast paRticle thErapy Dose evaluator), wykonują obliczenia na kartach graficznych, co zmniejsza czas symulacji komputerowych zwykle do kilku minut. Umożliwiają też obliczenie liniowego przekazu energii (ang. linear energy transfer, LET) ważonego dawką (ang. dose-averaged LET, LETd) i dawki ważonej zmiennym RBE (ang. RBE-weighted dose, DRBE). Współczesne komercyjne systemy planowania leczenia coraz częściej włączają możliwość przeliczeń dawki metodami MC, wykorzystując karty graficzne lub dużą liczbę procesorów, jednak nie jest to jeszcze standardem.
Celami niniejszej pracy było przygotowanie narzędzia obliczeniowego FRED do obliczenia rozkładu dawek dla wiązek protonowych, użytych w klinicznych planach leczenia, opracowanie metody wyznaczenia biologicznie efektywnego zasięgu wiązki z zastosowaniem modelu zmiennego RBE oraz weryfikacja hipotezy o związku między występowaniem zmian radiograficznych w mózgu a obszarami zwiększonego LETd.
Przygotowanie systemu FRED polegało na zaimplementowaniu parametrów wiązki na podstawie zmierzonych rozkładów głębokościowych dawki w wodzie oraz poprzecznych profili dawki w wodzie i w powietrzu. Do sprawdzenia zgodności wyników otrzymanych w systemie klinicznym Eclipse 13.6 oraz FRED z danymi pomiarowymi użyto analizy indeksu gamma (ang. gamma index, GI) uzyskując odpowiednio 99,1% i 93,2% wokseli spełniających kryteria akceptowalności 2%/2 mm. Ponadto zweryfikowano zgodność rozkładu DRBE oraz LETd względem obliczeń kodu transportu TOPAS. Maksymalna różnica DRBE wyniosła 3%, a różnica między maksymalnymi wartościami LETd nie przekraczała 13%.
W kolejnej części pracy opracowano metodę obliczenia biologicznie efektywnego zasięgu wiązki protonowej, w przypadku obliczeń dawki ważonej zmiennym RBE (ang. variable RBE, vRBE), wykorzystując fenomenologiczny model radiobiologiczny McNamara. Korzystając z przygotowanych narzędzi, wykonano symulacje MC dla 95 pacjentów z nowotworami mózgu oraz podstawy czaszki napromienianych w Centrum Cyklotronowym Bronowice (CCB) IFJ PAN w latach 2016 - 2018. Kwantyfikacja biologicznie efektywnego zasięgu wiązki protonowej umożliwiła ocenę zakresu obszaru wysokich wartości DRBE w pacjencie. Wyniki pokazały, że zakres ten może powiększyć się o 0,4 cm przy zastosowaniu modelu zmiennego RBE, dla nowotworów zlokalizowanych w obszarach głowy i szyi.
W ostatniej części pracy przeprowadzono analizę korelacji między lokalizacją zmian radiograficznych w mózgu a wysokimi wartościami DRBE i LETd dla 45 pacjentów z nowotworami podstawy czaszki. Wykazano, że same wartości DRBE oraz LETd nie są bezpośrednio skorelowane z pojawieniem się zmian martwiczych lub obrzękowych w mózgu po radioterapii protonowej.
Użyty w ramach pracy kod transportu FRED, z modelem wiązki przygotowanym dla CCB, może być wykorzystany jako dodatkowe narzędzie obliczeniowe do weryfikacji wpływu zmiennego RBE oraz LETd na rozkład dawki w obszarze leczonym. Planowane jest włączenie opracowanego narzędzia do kontroli jakości planowania leczenia w CCB IFJ PAN.
Treatment planning in proton radiotherapy must take into account the range uncertainty and the increase in relative biological effectiveness RBE of protons at the end of their path in the patient. These two issues are connected because the range uncertainty of a proton beam is interrelated to changes in RBE along the beam path. In order to take a full advantage of the precision of dose delivery to the tumor area by the proton beam and at the same time not exceed the limits in healthy organs, dedicated treatment planning tools must be used.
Commercial treatment planning systems (TPS) mostly employ analytical algorithms that use a beam model prepared at the commissioning of the therapy unit. Such systems are fast enough for preparation of a treatment plan in a time frame of minutes. Radiation transport codes, using Monte Carlo (MC) methods to simulate particle interactions with matter, offer better accuracy and agreement with experiment than analytical algorithms, but the computation time is usually unacceptably long. New beam transport codes, such as FRED (Fast paRticle thErapy Dose evaluator), perform calculations on graphics cards, reducing computer simulation time to a few minutes. In addition, they enable calculation of dose-averaged linear energy transfer (LETd) as well as RBE-weighted dose (DRBE). Nowadays, also commercial TPSs incorporate MC methods using graphics cards or a number of processors, but this is not yet a standard.
The objectives of the present study were to prepare a computational tool for MC simulation of patients clinical plans based on the FRED, to develop a method for calculations of the biologically effective beam range using a variable RBE model, and to verify the hypothesis of a relationship between the occurrence of radiographic changes in the brain and the area of increased LETd.
The preparation of the FRED system consisted of implementing beam parameters based on measured depth-dose distributions in water and transverse dose profiles in water and in air. A gamma index (GI) was used to verify the agreement of the results obtained in the Eclipse 13.6 clinical system and FRED with the measured data, obtaining 99.1% and 93.2% of voxels meeting the acceptability criteria 2%/2 mm, respectively. In addition, the agreement of DRBE and LETd distributions was verified against TOPAS transport code calculations. The maximum DRBE difference was 3%, and the difference between the maximum LETd values did not exceed 13%.
In the next part of the study, a method was developed to evaluate the biologically effective beam range for calculated dose distributions weighted by the variable RBE (vRBE) derived from the McNamara's radiobiological model. Applying the prepared tools, MC simulations were performed for 95 patients with brain and skull base tumors irradiated at the Cyclotron Center Bronowice (CCB) IFJ PAN in 2016 - 2018. Quantification of the biologically effective range of the proton beam enabled assessment of the extent of the high dose area in the patient. For treatment volumes covered by at least 95% of the prescribed dose (V95), it was shown that the extent of the high dose area can isotropically increase by more than 0.4 cm using a variable RBE model for head and neck cancers.
In the last part of the study, an analysis of correlations between the location of radiographic brain changes and high DRBE and LETd was performed for 45 patients with skull base tumors. It was shown that DRBE and LETd values alone are not directly correlated with the appearance of necrotic or edematous brain lesions after proton radiotherapy.
The FRED transport code used in this work with the beam model prepared for CCB can be used as an additional computational tool to observe the effect of variable RBE and LETd on the dose distribution in the treated area. It is planned to incorporate the developed tool into the quality control of treatment planning at the CCB IFJ PAN.