Masteroppgave - A Predictive Model for Biological Range Shift in Proton Therapy

Abstract

Protonterapi er en metode innenfor str˚alebehandling for kreft som har blitt tatt i bruk i mange land over hele verden i løpet av de siste ti˚arene. Et argument for ˚a bruke protonterapi er at protonene har en bedre dybde-dose fordeling enn fotoner i vev, som fører til redusert dose til friskt vev, spesielt vev lokalisert bak svulsten. Norge har n˚a satt igang planleggingen av to protonsentre i Bergen og Oslo, som skal støtte det økende behovet for str˚alebehandling med protoner. Den biologiske effekten protonstr˚aling har p˚a cellene i kroppen er annerledes enn fotonenes effekt. Protonene gjør mer skade for samme avgitte fysiske dose p˚a grunn av en økt Lineær Energi Overføring (LET). Denne økningen i biologisk effektivitet er kvantifisert i den Relative Biologiske Effektiviteten (RBE). Klinisk blir en konstant RBE lik 1.1 (RBE1.1) brukt, men flere studier tyder p˚a at RBE øker med dybde p˚a grunn av at LET øker med dybde[25, 31, 33, 36]. Dette fører til en potensiell underestimering av de biologiske konsekvensene av str˚alingen ved bruk av RBE1.1, spesielt i den dypeste delen av str˚alingsfeltet, mot slutten av partiklenes rekkevidde. Denne økningen i avgitt dose p˚a grunn av en variabel RBE forlenger rekkevidden (range extension/shift) til dosefordelingen. Denne forlengelsen av rekkevidden kan føre til uforventede skader til friskt vev og utsatte organer. Modellering av forlengelsen av rekkevidden er derfor viktig, og det var hensikten med dette prosjektet. Monte Carlo simuleringer av ”Pristine Bragg Peaks” (PBPs) og ”Spread Out Bragg Peaks” (SOBPs) ved flere dybder med flere doseniv˚aer i en vanntank ble utført. Dosefordelingen for RBE1.1 og Rørviks RBE modell [36] ble beregnet. Et dataset av den biologiske forlengelsen av rekkevidden ble s˚a hentet ut fra disse dosefordelingene, og forutseende modeller for forlengelsen av rekkevidden i protonterapi ble s˚a laget ved bruk av lineær regresjon p˚a datasettet. Modellene ble s˚a testet p˚a to dosefordelinger; en SOBP i en vanntank, og en behandlingsplan for prostatakreft. Resultatene viser at modellene bassert p˚a PBPs under-estimerer forlengelsen av rekkevidden med 50% − 75%, sammenlignet med den m˚alte forlengelsen for de to dosefordelingene. Modellene bassert p˚a SOBPs presterer bedre, men underestimerer med omtrent 30% for begge dosefordelingene. Ettersom de fleste behandlingsplaner i protonterapi best˚ar av protonstr˚aler med flere forskjellige energier, er mest sannsynlig modellene bassert p˚a PBPs ikke i stand til ˚a gjenskape den høye RBE fordelingen i behandlingsplaner. Den lave RBE-en som PBP-metoden produserer fører til under-estimeringen av forlengelsen av rekkevidden. Underestimeringen i modellene bassert p˚a SOBPs kan være for˚arsaket av formen og bredden til SOBP-ene. I dette prosjektet ble det laget forutseende modeller for biologisk forlengelse av str˚alens rekkvidde i protonterapi. Modellene bassert p˚a SOBPs viste seg˚a være bedre enn modellene bassert p˚a PBPs, selv om alle modellene systematisk underestimerte forlengelsen av rekkevidden. ˚Arsaker til underestimeringene kan være formen og bredden til SOBP-ene, og videre prosjekter p˚a temaet burde derfor undersøke hvilke konsekvenser dette har for RBE-fordelingen og dermed ogs˚a forlengelsen av rekkevidden i protonterapi.

Proton therapy is a radiation treatment method used in many countries around the world, and Norway is now preparing to build two proton therapy centers. Today, mostly photon therapy is used for radiation treatment in Norway. The argument for using protons is their superior sparing ability, especially of the healthy tissue located behind the tumor, and the building of two proton centers in Norway has begun, as of May 2019. The biological effects on cells due to proton irradiation are different than for photons. The protons cause more damage for the same deposited physical dose, because of their increased Linear Energy Transfer (LET). This increase in biological effectiveness is quantified by the Relative Biological Effectiveness (RBE). Clinically a constant RBE factor of 1.1 (RBE1.1) is used, but multiple studies on RBE indicate that it increases with depth due to the increase in LET with depth[25, 31, 33, 36]. This leads to a potential underestimation of the biological effects when using RBE1.1, especially in the distal part of the treatment fields, towards the end of the particles’ range. The increase in dose due to variable RBE increases the depth of the distal 80% dose fall-off, which is often used to quantify the beam range. This range shift between the RBE1.1 and the variable RBE models may cause unexpected radiation damage to healthy tissue and organs at risk. Modelling or predicting the biological range shift in different scenarios is therefore of importance, and the it was the goal for this project. Monte Carlo simulations of Pristine Bragg Peaks (PBPs) and Spread Out Bragg Peaks (SOBPs) of multiple depths and dose levels in a water tank were performed. RBE-weighted depth-dose distributions were then calculated along the beam axis for the RBE1.1 and the RBE model by Rørvik et al. [36] (ROR) in multiple types of tissue. The biological range shift, between the RBE1.1 and the ROR model, of the 80% iso-dose curves were then calculated. From this dataset of range shifts, predictive models were made, and tested in two scenarios; a SOBP in a water tank, and a prostate cancer treatment plan. The results show that the predictive models based on the PBPs greatly underestimates the biological range shifts by 50%−75% compared to the measured range shifts from simulations of the two scenarios. The predictive models based on the SOBPs perform better, but still underestimates by about 30% compared to the measured range shifts in the two scenarios. As most patient plans consists of proton beams of multiple energies, the PBPs method most likely fails to reproduce the (higher) RBE distribution of the SOBPs in patient plans. The low RBE leads to a low range shift prediction. The underestimation in the predictive models based on the SOBPs may be caused by the width of the SOBPs in the basis, and the shape of the distal part of the SOBPs. In this project, we have produced predictive models for the biological range shifts in proton therapy, with the models based on SOBPs in water being superior to PBPs in water. All the predictive models underestimates, and the causes may be the shape and width of the SOBPs forming the basis. We therefore suggest that further studies include analysis of how the shap