| dc.description.abstract | Bakgrunn: Bedre strålebehandling mot prostatakreft gjør at overlevelsesraten øker. Dette fører til at flere pasienter lever lenger med bivirkninger som potensielt kan redusere livskvalitet (QoL). Nye og forbedrede metoder for modellering av komplikasjoner i normalvev som følge av strålebehandling behøves for å kunne forutsi behandlingsutfall og sørge for persontilpasset behandling. Hensikten med dette prosjektet var å utvikle et programmeringsrammeverk som kan benyttes til voxel-basert analyse (VBA) av sammenhengen mellom dosefordeling og pasientrapporterte utfallsmål (PROMs) i stråleterapi.
Materialer/metoder: Et programmeringsverktøy har blitt utviklet i Python. Programmet ble brukt til å evaluere dosefordelinger samt PROMs inntil 36 måneder etter stråleterapi fra RIC-studien (a Randomized trial of daily cone-beam vs standard Image-guided radiotherapy in prostate Cancer). RIC-studien undersøkte hvorvidt reduserte marginer i stråleterapi av prostata (studiearm B) kunne føre til reduksjon av bivirkninger sammenliknet med standard marginer (studiearm A). Dose-volum-histogrammer (DVH-er) ble sammenliknet mellom studiearmene, og for pasienter med og uten bivirkninger. Et rammeverk for VBA ble implementert og testet ved sammenlikning med en tradisjonell modell for sannsynlighet for normalvevskomplikasjoner (NTCP). NTCP er et estimat på sannsynligheten for bivirkninger etter strålebehandling og kan potensielt brukes som klinisk beslutningsstøtte. Lyman-Kutcher-Burman(LKB)-modellen for NTCP ble implementert og parametrene ble estimert for data fra RIC-studien. Videre ble pasientene som fikk daglig bildeverifikasjon registrert til en anatomisk pasientmal, og de registrerte dosefordelingene ble sammenliknet for pasienter med og uten bivirkninger.
Resultater: DVH-sammenlikninger viste at pasienter i arm A fikk høyere dose til alle risikoorganer (OAR) enn pasienter i arm B. Pasienter med rektumbivirkninger hadde et større relativt bestrålt volum av rektumveggen enn pasienter uten bivirkninger. Sammenhengen ble funnet for doser opp til 30 Gy når alle pasientene ble vurdert samlet, og opp til 65 Gy for pasientene som fikk daglig bildeverifikasjon. Tilpasning av LKB-modellen gav TD50=78.9 Gy, n=0.007 og m=0.053. TD50 er estimert toleransedose som fører til komplikasjoner for 50 % av pasientene, den lave verdien for n indikerer en seriearkitektur for rektum, altså at organet er sensitivt for høye doser, mens m indikerer hvor bratt dose-respons-kurven er. Gjennomsnittlig Dice-koeffisient for registrerte rektum sammenliknet med den anatomiske malen var 0.39. For pasienter med en pålitelig registrering (Dice > 0.5) ble det identifisert et område i fremste, nedre del av rektum som fikk betydelig høyere dose blant de pasientene som opplevde bivirkninger.
Diskusjon: Siden reduserte marginer fører til mindre bestråling utenfor målvolumet, var lavere dose til OAR for pasienter med reduserte marginer som ventet. Sammenhengen mellom lave doser og rektumbivirkninger som ble funnet ved DVH-sammenlikning samsvarer i liten grad med litteratur som antyder sammenheng mellom høydosebestråling og bivirkninger. Derimot viser LKB-parametrene rimelig god overensstemmelse med litteraturverdier. Den implementerte bilderegistreringsalgoritmen produserte varierende resultater og bør forbedres ved å tilpasse registreringsparametrene. Likevel indikerte VBA at et område i nedre del av rektum kan være relatert til rektumbivirkninger inntil 18 måneder etter strålebehandling. Resultatene er usikre og analyse av større datasett behøves. Videre undersøkelser bør inkludere evaluering av utfall senere enn 36 måneder etter behandling siden senskader ikke nødvendigvis har fremtrådt på dette tidspunktet. Med videre forbedring av registreringsalgoritmen kan det utviklede verktøyet for \acrshort{vba} ha potensiale til å identifisere strålesensitive områder i vev. Dette kan brukes til å forutsi behandlingsutfall og forbedre behandlingsplanlegging både for prostata og andre krefttyper. | |
| dc.description.abstract | Objective: As prostate cancer radiotherapy (RT) improves, the survival rate increases and more patients may have to live longer with complications that can potentially reduce quality of life (QoL). New and improved methods for modelling of normal tissue complications from RT are needed to predict outcomes and personalize treatment. The purpose of this project was to create a framework that can be used to analyze the relationship between RT dose distributions and patient-reported outcome measures (PROMs) on a per-voxel level.
Materials/methods: A programming framework was developed in Python. The program was used to evaluate dose distributions and associated PROMs up to 36 months after RT in the RIC study. The RIC study was a Randomized trial of daily cone-beam (study arm A) vs standard Image-guided RT (study arm B) in prostate Cancer, that sought to investigate whether reduced safety margins in prostate cancer RT could lead to a reduction in complications. First, dose-volume histograms (DVHs) were compared between study arms, and between patients with and without complications. A framework for voxel-based analysis (VBA) was implemented and evaluated by comparison to a traditional normal tissue complication probability (NTCP) model, the Lyman-Kutcher-Burman (LKB) model. The LKB model for NTCP was implemented and its parameters were fitted to the study data. Finally, the patients receiving daily image verification were registered to a template patient and the resulting dose distributions were compared for patients with and without complications.
Results: Evaluation of DVHs showed that patients in arm A received higher doses to all organs at risk (OARs) than patients in arm B. Compared to patients without complications, patients who experienced rectal complications had larger relative volumes of the rectal wall irradiated with doses up to 30 Gy for all patients in the study, and up to 65 Gy for patients receiving daily verification. Fitting of the LKB parameters to the RIC study data yielded a tolerance dose for 50 % complication rate of 78.9 Gy, n=0.007 and m=0.053. The mean Dice coefficient between the registered rectums and the template was 0.39. For patients where the registration was reliable (Dice > 0.5), a region in the inferior, anterior rectum received significantly higher dose for patients with complications than for patients without complications.
Discussion: Since reduced safety margins mean less dose is delivered outside the target, lower dose to OARs of patients having daily verification was expected. The low-dose dependence of rectal complications found when comparing DVHs is at odds with literature suggesting a high-dose dependence of rectal complications. On the contrary, the LKB parameters showed fair agreement with literature values. The literature is however mostly based on clinician-reported outcome. The implemented image registration algorithm gave highly variable results, and should be further improved by tuning the registration parameters. Nevertheless, per-voxel analysis of registered dose distributions revealed a subregion in the rectum possibly related to rectal complications up to 18 months after RT. However, results are inconclusive and investigations in larger datasets are needed. The analysis should be extended to time points later than 36 months since late complications may not yet be evident at 36 months. With further improvements in the registration quality, the tools developed for voxel-based analyses have the potential to identify radiosensitive regions in tissue and predict treatment outcome. Such tools can be used for improved treatment planning for both prostate and other cancer types. | |
