頭頸部がん陽子線治療におけるロバスト性を向上させるためのマルチ画像最適化を用いたトリガー型計画適応

科学分野:

• 医学物理学
• 放射線腫瘍学
• 画像誘導治療

背景:

• 頭頸部（HNC）陽子線治療における解剖学的変動は、標的被覆率およびOAR（リスク臓器）の温存を損なう可能性がある。
• 毎日の解剖学的変化は、治療効果と安全性を維持するために適応戦略を必要とする。

研究 の 目的:

• 頭頸部がん陽子線治療におけるトリガー型ロバスト適応戦略の導入と評価。
• 標的およびOARにおける観察された線量偏差に適応させることで、治療計画のロバスト性を向上させる。

主な方法:

• 陽子線治療を受けた5人の中咽頭がん患者の後ろ向き解析。
• 線量再計算のための毎日のコーンビームCTからの合成CTスキャンの生成。
• 4つの戦略の比較：非適応（NA）、トリガー型適応（TA）、単一（TRA-S）および複数（TRA-M）のトリガー型フラクショニミジ画像を用いたトリガー型ロバスト適応。

主要な成果:

• トリガー型ロバスト適応（TRA-SおよびTRA-M）は、NAおよびTAと比較して、標的被覆率（中央値D98%で最大+0.76 Gy）を改善し、閾値違反を減少させた。
• 好ましくない線量偏差が減少し、OAR線量はNAと比較して同等であった。
• TAはOAR線量において同等であったが、標的被覆率を一貫して改善しなかった。
• 積分線量はTRA戦略で増加したが、TRA-SとTRA-Mの差は最小限であった。

結論:

• トリガー型ロバスト適応は、頭頸部がん陽子線治療における標的被覆率とOARの温存を効果的にバランスさせる。
• この戦略は、TAよりも少ない適応回数で済み、予測画像や追加のCTスキャンへの依存を回避する。
• 臨床現場での解剖学的ロバスト最適化の実装に向けた実行可能なアプローチを提供する。
• 科学分野：医学物理学；放射線腫瘍学；画像誘導治療