在PET-Linac平台上进行离线自适应生物引导放射治疗 (BgRT) 的策略
Bin Cai1, Thomas I Banks1, Chenyang Shen1
1Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, USA.
Cancers
|August 14, 2025
概括
本研究介绍了生物引导放射治疗 (BgRT) 的离线自适应工作流程,以管理治疗期间的变化. 它通过根据PET成像指标调整计划来确保安全和准确的辐射传递.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 在瘤学瘤学.
- 放射治疗技术 放射治疗技术
背景情况:
- 治疗间的解剖学和生物学变化给放射治疗带来了挑战.
- 适应性放射治疗旨在解决这些动态变化,以提高治疗疗效.
研究的目的:
- 为离线自适应生物指导放射治疗 (BgRT) 提供结构化的临床工作流.
- 用RefleXion X1 PET-linac系统解决BgRT中因治疗间的解剖学和生物变异引起的挑战.
主要方法:
- 基于活动度 (AC),规范化目标信号 (NTS) 和局限剂量-体积直方图 (bDVH%) 的指标的离线适应的决策树框架.
- 三种适应策略:先发制人,部分再模拟和全面再模拟.
- 临床案例研究展示了预防性和部分再模拟策略.
主要成果:
- 预防性适应成功地通过更新轮和剂量分配来管理早期瘤缩.
- 部分重新模拟解决了显著的PET信号变化,需要在同一天进行PET功能建模和计划重新优化.
- 这两种策略都显示了目标体积的减少,并且在没有额外的患者干预的情况下改善了风险器官 (OAR) 节省.
结论:
- 线下自适应性BgRT工作流提供了切实可行的解决方案,用于瘤结构和功能的间断变化.
- 这些策略提高了BGRT交付的安全性和准确性.
- 这些发现支持PET导向放射治疗的临床采用,并为在线适应能力铺平了道路.
