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北卡罗莱纳州立大学的研究人员开发了一种计算放射治疗的数学模型，可以在提供与传统放射治疗相同的结果的同时，大幅减少患者的副作用。
接受放射治疗以摧毁肿瘤的癌症患者将接受总剂量的放射治疗，并在数天或数周内进行多次相同的治疗。这是由于所谓的分馏效应:如果同样的物理剂量被分成多个分馏，辐射引起的细胞损伤会更小，因为它允许健康的细胞在治疗之间恢复。目前的临床方案规定，患者每天在每次治疗期间接受相同剂量的治疗。
但是每天的剂量必须相同吗?北卡罗来纳州立大学(NC State University)数学助理教授Dávid Papp说:“精心计划的不同剂量，将副作用降到最低，同样有效。”“然而，这种益处的程度从未被评估过。我们现在用来确定最佳个性化治疗方案的算法，在计算不同剂量分布的治疗方案时不起作用。”
Papp着手开发和测试一种所谓的“时空分割”方法，该方法可以在保持抗肿瘤有效性的同时减少对健康组织的辐射剂量。在一项概念验证研究中，Papp用五种不同肝脏肿瘤的模型切片对该计划进行了测试，每一种都代表一个独特的肿瘤大小或位置，以便与实际的临床治疗进行比较。
“我们想知道这种新方案在数量上的好处是什么，”Papp说。“在确保肿瘤接受持续有效的剂量的同时，你能在多大程度上减少辐射对肝脏的影响?”减少20%的副作用就足以保证日常临床实践的改变。”
Papp的模型在不影响其他临床目标的情况下，将肝脏的剂量减少了13%到35%。他已经开始致力于改进模型，使其更加健壮，并着眼于体内测试。
帕普说:“传统的放射治疗不一定能获得最大效益。”“我们的方案是，通过在每个部分中对肿瘤的部分提供高单部分剂量，并对肝脏和其他健康组织提供一致的低剂量，可以在保持与传统治疗相同的有效性的同时，大幅减少患者的副作用。”
这项研究发表在医学和生物学中的物理学．帕普是通讯作者。研究生Melissa Gaddy，来自统计和应用数学科学研究所(SAMSI)的博士后研究员Sercan Yildiz，以及大学医院Zürich的放射肿瘤学家Jan Unkelbach都对这项工作做出了贡献。
皮克-
编辑报告下面是摘要。
“在可实现的效益上有限度地优化时空分割放射治疗”
1361 - 6560 . DOI: 10.1088 / / aa9975
作者: Dávid Papp, Melissa Gaddy，北卡罗来纳州立大学;Sercan Yildiz，统计和应用数学科学研究所;Jan Unkelbach, Zürich大学，瑞士
发表：医学和生物学中的物理学
文摘:
时空分割方案，即在不同的分割中提供不同剂量分布的治疗，可以在不影响肿瘤控制的情况下潜在地降低治疗副作用。这可以通过将肿瘤部分进行低分割，同时将近似均匀分割的剂量输送到周围组织来实现。这类治疗方案的优化基于生物有效剂量(BED);然而，这导致了计算
具有挑战性的非凸优化问题。目前使用的优化方法只能得到局部最优解，迄今为止还不清楚这些方案是否接近全局最优解。我们提出了一个优化框架，用于计算时空计划的正常组织BED缩减的最大可达到的严格边界。该方法在肝脏肿瘤上得到证实，其主要目标是在不影响任何其他治疗目标的情况下减少平均肝BED。基于bed的处理方案优化问题被表述为二次约束二次规划(QCQP)问题。首先，采用凸优化方法计算常规的均匀分馏参考方案。然后，对第二种非凸QCQP模型进行局部最优求解，计算出一个时空分割的计划，使平均肝床最小，约束条件是该计划相对于其他所有规划目标不低于参考计划。最后，我们以半定规划(SDP)的形式导出了第二个模型的凸松弛，它提供了可达到的最低平均肝床的严格下界。给出了5种不同几何形状的求解方法。与最优的均匀分割计划相比，计算的时空计划实现了12- 35%的肝脏BED平均减少。 This reduction corresponds to 79-97 percent of the gap between the mean liver BED of the uniform reference plans and our lower bounds on the lowest achievable mean liver BED. The results indicate that spatiotemporal treatments can achieve substantial reductions in normal tissue dose and BED, and that local optimization techniques provide high-quality plans that are close to realizing the maximum potential normal tissue dose reduction.
