Planeamento Robusto em Tratamentos de Radioterapia com Feixes de Protões

Abstract

O cancro é um problema de saúde que afeta, todos os anos, milhões de doentes em todo o mundo. A maioria dos doentes oncológicos terão de ser sujeitos a radioterapia, uma das possíveis modalidades para o tratamento desta doença. Nas últimas décadas, tem-se verificado um aumento do interesse na radioterapia com feixes de protões. As propriedades físicas dos protões permitem que as distribuições de dose sejam conformacionais e homogéneas ao volume alvo, e simultaneamente, seja fornecida menos dose aos órgãos de risco. Assim, existe o potencial para um aumento na probabilidade do controlo tumoral e diminuição do risco de efeitos secundários provocados pela utilização de radiação ionizante. Porém, tem como desvantagem o facto de apresentar uma maior sensibilidade a diversas fontes de incerteza, que podem afetar negativamente os resultados clínicos esperados. Uma das possibilidades para reduzir o impacto das incertezas no tratamento é tê-las explicitamente em consideração durante o planeamento, o que pode ser feito aplicando métodos de otimização robusta. Para além disso, as direções de irradiação podem também influenciar a qualidade da distribuição de dose, principalmente na radioterapia com feixes de protões, onde são utilizados menos feixes de radiação. Assim, os métodos de otimização robusta e a otimização angular podem ter um impacto relevante na distribuição de dose produzida e, consequentemente, na qualidade do plano de tratamento.O foco desta dissertação é o estudo de métodos robustos no planeamento de tratamentos de radioterapia com feixes de protões. Na primeira parte da dissertação, foi comparado o impacto das incertezas na radioterapia com feixes de fotões e de protões. Os resultados mostram que o tratamento com feixes de protões apresenta maior sensibilidade às incertezas, do que o tratamento com feixes de fotões. Na segunda parte da dissertação, procurou-se otimizar o mapa de fluências, criando planos de tratamento robustos ao considerar de forma explícita a incerteza no processo de planeamento. Os resultados obtidos permitem concluir que é possível gerar planos de tratamento clinicamente admissíveis, que ao mesmo tempo são robustos. Por fim, a otimização angular foi aplicada com duas abordagens diferentes, mostrando que os conjunto de ângulos podem ser diferentes daqueles utilizados na prática clínica, com melhorias nos resultados.

Cancer is a global health problem that affects millions of people every year. Many oncologic patients are subjected to radiotherapy treatments, one of the possible treatment modalities for this disease. Within radiotherapy treatments, in the last decades, there has been an increasing interest in proton radiotherapy. The physical properties of protons enable dose distributions that are conformal and homogeneous to the target volume, and, simultaneously, deposit less dose in organs at risk. Consequently, there is the potential for an increase in tumor control probability as well as a decrease in the risk of secondary effects that occur by using ionizing radiation. However, as a disadvantage, proton radiotherapy is more sensitive to diverse sources of uncertainties, that can negatively affect the expected clinical outcomes. One of the possibilities to reduce the impact of uncertainties is taking them into consideration explicitly during the treatment planning process, which can be done by applying robust optimization methods. It is also possible that an appropriate choice of irradiation beam directions can influence the quality of the dose distribution. Therefore, robust optimization methods and beam angle optimization have a relevant impact in dose distribution and consequently in the quality of the treatment plan. The focus of this dissertation is to study robust methods for treatment planning in proton radiotherapy. In the first part of this dissertation, impact of existing uncertainties in photon and proton radiotherapy were compared. The results clearly show that proton radiotherapy treatments are more sensitive to uncertainties than photon treatments. In the second part, a new robust fluence map optimization is described taking into explicit consideration uncertainties in the planning process. The obtained results lead to the conclusion that the developed approaches calculate clinically admissible treatment plans, that are also robust against uncertainties. Finally, beam angle optimization was applied with two different approaches, showing that it is possible to calculate a set of beam angles different from the ones usually used in the clinical practice with improved outcomes.