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低酸素腫瘍の陽子線治療における生物学的に重み付けされた線量計算のためのOERモデルと結合したFLUKAモンテカルロコードを開発した | 日本語AI翻訳でPubMed論文検索 | WHITE CROSS 歯科医師向け情報サイト

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Phys Med.2020 Jul;76:166-172. S1120-1797(20)30163-0. doi: 10.1016/j.ejmp.2020.07.003.Epub 2020-07-16.

低酸素腫瘍の陽子線治療における生物学的に重み付けされた線量計算のためのOERモデルと結合したFLUKAモンテカルロコードを開発した

The FLUKA Monte Carlo code coupled with an OER model for biologically weighted dose calculations in proton therapy of hypoxic tumors.

  • Tordis Johnsen Dahle
  • Espen Rusten
  • Camilla Hanquist Stokkevåg
  • Antti Silvoniemi
  • Andrea Mairani
  • Lars Fredrik Fjæra
  • Eivind Rørvik
  • Helge Henjum
  • Pauliina Wright
  • Camilla Grindeland Boer
  • Sarita Forsback
  • Heikki Minn
  • Eirik Malinen
  • Kristian Smeland Ytre-Hauge
PMID: 32683269 DOI: 10.1016/j.ejmp.2020.07.003.

抄録

はじめに:

低酸素細胞の放射線抵抗性は、十分に酸素を供給された細胞に比べて増加し、酸素増強比(OER)によって定量化される。本研究では、陽子線治療における生物学的加重線量(ROWD)計算に酸素増強比(BER)と相対的生物学的有効性(RBE)の両方を含めるためのFLUKAモンテカルロ法に基づくツールを作成し、低酸素の影響を調べるために適用した。

INTRODUCTION: The increased radioresistance of hypoxic cells compared to well-oxygenated cells is quantified by the oxygen enhancement ratio (OER). In this study we created a FLUKA Monte Carlo based tool for inclusion of both OER and relative biological effectiveness (RBE) in biologically weighted dose (ROWD) calculations in proton therapy and applied this to explore the impact of hypoxia.

方法:

線形エネルギー移動(LET)に加えて、RBEモデルのパラメータを酸素分圧(OER)に依存させることで、RBE重み付け線量を低酸素状態に適応させた。OERは酸素分圧(pO)とLETに依存する。モデルの性能を実証するために、pOが強低酸素から低酸素(0.01-30mmHg)の範囲にある水ファントムと、[F]-EF5PETを用いてRBEを1.1、pOをボクセルごとに推定して最適化した頭頸部癌のプロトンプランを用いて、拡散ブラッグピーク(SOBP)の計算を行った。RBEは1.1とRørvik RBEモデルを用いた。

METHODS: The RBE-weighted dose was adapted for hypoxia by making RBE model parameters dependent on the OER, in addition to the linear energy transfer (LET). The OER depends on the partial oxygen pressure (pO) and LET. To demonstrate model performance, calculations were done with spread-out Bragg peaks (SOBP) in water phantoms with pO ranging from strongly hypoxic to normoxic (0.01-30 mmHg) and with a head and neck cancer proton plan optimized with an RBE of 1.1 and pO estimated voxel-by-voxel using [F]-EF5 PET. An RBE of 1.1 and the Rørvik RBE model were used for the ROWD calculations.

結果:

水中のSOBPは、pOの減少に伴ってROWDが減少した。酸素化を考慮した計画では、目標線量の中央値は、OERを考慮しない計画と比較して約1.1倍低かった。低酸素に適応した目標線量は、RBEを考慮した線量よりもかなり不均一であった。

RESULTS: The SOBP in water had decreasing ROWD with decreasing pO. In the plans accounting for oxygenation, the median target doses were approximately a factor 1.1 lower than the corresponding plans which did not consider the OER. Hypoxia adapted target ROWDs were considerably more heterogeneous than the RBE-weighted doses.

結論:

ROWDを計算するためのモンテカルロベースのツールを実現した。RBEモデルの選択に柔軟性を持たせた患者pOのリードインとROWDの推定を実現し、低酸素誘導粒子線治療の将来の臨床応用に有用なツールを提供することができた。

CONCLUSION: We realized a Monte Carlo based tool for calculating the ROWD. Read-in of patient pO and estimation of ROWD with flexibility in choice of RBE model was achieved, giving a tool that may be useful in future clinical applications of hypoxia-guided particle therapy.

Copyright © 2020 Associazione Italiana di Fisica Medica. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.