Die Monte-Carlo-Funktion von RadCalc optimiert und automatisiert 3D-Dosisvolumen-Verifikation

Berechnungen für die Dosis-Zweitkontrolle sind ein zentraler Baustein jedes patientenspezifischen Qualitätssicherungsprogramms. Sie bieten eine skalierbare Prüfung von Behandlungsplänen für die Strahlentherapie in Radioonkologie-Einrichtungen. Im Rahmen der patientenbezogenen Qualitätssicherung spielt RadCalc von LAP für die QA-Zweitkontrolle eine zentrale Rolle. Die Software, die jeden Tag in über 2300 onkologischen Einrichtungen weltweit zum Einsatz kommt, ermöglicht Medizinphysikern und Dosimetristen seit mehr als 20 Jahren eine automatisierte und unabhängige dosimetrische Verifikation ihrer Therapieplanungssysteme (TPS) für die Strahlenbehandlung.

Ein langjähriger überzeugter Anwender von RadCalc ist Mauro Iori, Leiter der Abteilung für Medizinphysik am Institut für moderne Technologien und Modelle in der onkologischen Versorgung (IRCCS), das der Azienda Unità Sanitaria Locale (AUSL) di Reggio Emilia in Norditalien angegliedert ist. „Seit über 20 Jahren nutzen wir RadCalc in den jeweiligen Versionen zur Unterstützung der unabhängigen Patienten-QA, und wir konnten im Laufe der Zeit auch unsere direkten dosimetrischen QA-Messungen reduzieren“, erläutert Iori und fügt hinzu: „Da LAP über einen so großen Nutzerstamm verfügt, bietet die Software eine zuverlässige, robuste und einheitliche QA-Umgebung, die sich nahtlos in unser TPS integrieren lässt. RadCalc ist darüber hinaus herstellerneutral, sodass die Benutzer den QA-Workflow zur Zweitkontrolle für verschiedene Behandlungssysteme und -modalitäten standardisieren können.“

Einblicke zu Monte Carlo

Iori gehört zu einem Team aus fünf Medizinphysikern und drei Technikern (Dosimetristen) im Radioonkologie-Programm des AUSL-IRCCS. Er betreut eine Suite mit zwei Varian TrueBeam-Geräten, einem Accuray TomoTherapy-System, einer HDR-Brachytherapie-Einheit und einem Orthovolt-Röntgengerät. „Wir behandeln jedes Jahr mehr als 1600 Patienten und decken ein breites Spektrum an Krankheitsbildern ab“, sagt Iori (der außerdem noch für sechs weitere Medizinphysiker und vier Techniker in den AUSL-IRCCS-Abteilungen für Radiologie und Nuklearmedizion verantwortlich ist). „Darüber hinaus schließen rund 65 % unserer externen Strahlenbehandlungen irgendeine Form von Hypofraktionierung ein.“ Einfach ausgedrückt bedeutet das: Aufgrund einer höheren Dosis pro Fraktion sind in insgesamt deutlich weniger Behandlungen nötig, die Patientenzufriedenheit verbessert sich und in operativer Hinsicht lässt sich die Workflow-Effizienz steigern.

Da in der klinischen Praxis des AUSL-IRCCS Hypofraktionierung eine wichtige Rolle spielt, müssen sich Iori und seine Kollegen auf das RadCalc Monte Carlo Software-Modul für automatisierte 3D-Dosisvolumen-Verifikation verlassen können. Das Ziel ist es, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des QA-Prozesses auch bei schwer zu behandelnden klinischen Indikationen zu gewährleisten und dabei sicherzustellen, dass das Volumen der Therapieplanung berücksichtigt wird. Gleichzeitig soll die Planqualität garantiert werden, indem die Dosis in Bezug auf angrenzende kritischen Strukturen und gefährdete Organe (OARs) abgeglichen wird. Ebenso wichtig: Das Medizinphysiker-Team muss wissen, wenn in der Behandlung von Patienten mit einer erhöhten Dosis pro Fraktion etwas Ungewöhnliches auftritt. Das kann zum Beispiel der Fall sein, wenn ein Gerätefehler vorliegt oder die Patientenpositionierung nicht korrekt ist.„Für diese Art von Prüfung“, so Iori, „stellen die Protokolldatei-Analyse und die In-vivo-Dosimetrie-Module in RadCalc ein ergänzendes spezialisiertes Tool dar.“

Das RadCalc Monte-Carlo-Modul basiert auf BEAMnrc (einem bewährten Simulationssystem für externe Strahlenquellen in der Strahlentherapie) und verwendet eine proprietäres Maschinenmodellierung, das LAP von der kanadischen McGill University erworben hat. Die 3D-Funktionalität der Software wird von RadCalcAIR unterstützt (automatisierte Import- und Berichtsfunktionen). So erhalten Nutzer einen vollautomatischen Prozess für die Zweitkontrolle mit prozentualer Differenz, Dosis-Volumen-Histogramm (DVH), Protokollparameter, Gamma-Analyse und vielen weiteren individuell anpassbaren Tools.

Komplexe Zusammenhänge beleuchten

Da es die 3D-Verifikation der Plan-Dosisverteilung ermögliche, kommen laut Iori die Stärken des Monte-Carlo-Moduls in besonders anspruchsvollen Therapieplanungsszenarien voll zum Tragen. Beispiele hierfür sind fortgeschrittener Kopf- und Halskrebs oder Prostata- und Rektalerkrankungen in einem späten Stadium. Solche Indikationen erfordern häufig größere, stark modulierte Bestrahlungsfelder, die mit Blick auf konventionelle Punktdosis-QA-Prüfungen problematisch sind.

Ein weiter klinischer Anwendungsfall für das Monte-Carlo-Modul ergibt sich in der Behandlung kleiner oder komplexer Tumore, die von heterogenen Strukturen umgeben sind (z. B. in der Lunge, in der Bauchhöhle sowie angrenzend an Knochen oder Metallimplantate). Beispielsweise sind Planungsmethoden mit steilen Dosisgradienten besonders für stereotaktische Behandlungen der Lunge relevant, wenn das Tumor-Target nahe an der Brustwand, am Herzen und an normalen Blutgefäßen liegt. Hier kann der Monte-Carlo-Algorithmus von RadCalc eine präzise und aussagekräftige Dosisverifikation von TPS-Plänen durchführen (mit Implementierung der Maschinenmodelle in BEAMnrc, wobei jede physikalische Komponente berücksichtigt wird, sodass auch in derart anspruchsvollen Fällen Verlässlichkeit erreicht wird).

In diesem Szenario dreht sich beim QA-Workflow alles um optimierte Abläufe: Der Physiker exportiert den Behandlungsplan einfach über DICOM RT. RadCalc prüft dann mithilfe des Monte-Carlo-Algorithmus automatisch den Plan und liefert innerhalb von Minuten Ergebnisse. Wenn der Behandlungsplan nicht verschiedene voreingestellte Kriterien erfüllt, veranlasst RadCalc den Benutzer, mithilfe einer Tool-Suite zur Dosisanalyse den Sachverhalt zu prüfen, um dann entsprechende Maßnahmen einzuleiten (in Form weiterer vorklinischer QA-Schritte oder durch Hinzufügung dosimetrischer In-vivo-Kontrollen auf dem Behandlungsgerät).

„Mit den Monte-Carlo-Tools von RadCalc erhalten wir dosimetrische Verifikationen von höchster Qualität“, sagt Iori, „und das nicht nur für einfache Behandlungspläne, sondern auch in komplexen Planungsszenarien. Derzeit verwenden wir Monte-Carlo-Berechnungen für rund 30 % der Patienten, die bei uns eine externe Strahlentherapie erhalten – hauptsächlich bei Indikationen in den Bereichen Kopf und Hals, Thorax und Becken, wo die Heterogenität der Gewebestrukturen am größten ist. Nach und nach werden wir die Nutzung des Monte-Carlo-Moduls auf alle Behandlungspläne ausweiten.“

Der klinische Zweck? Höhere Zielgenauigkeit und präzisere Dosisverteilung – und schließlich bessere Behandlungsresultate für Krebspatienten am AUSL-IRCCS.

Berechnung, Simulation, Validierung

Der Einführung des 3D-Monte-Carlo-Moduls von RadCalc am AUSL-IRCCS ging eine Phase der vorklinischen „Einstellung und Validierung“ voraus. Daraufhin wurde die optimierte Software angewendet, um komplexe Behandlungspläne dosimetrisch zu prüfen, wenn die Möglichkeit besteht, dass die Dosisverteilung bedingt durch den Algorithmus für die TPS-Dosisberechnung ungenau ist.

In der Phase der Erstinbetriebnahme entwickelte das Medizinphysiker-Team des AUSL-IRCCS gemeinsam mit Kollegen von der Universität Bologna Monte-Carlo-Modelle anhand bestimmter Inbetriebnahme-Messungen. Um das Monte-Carlo-Modul einzurichten, lud das Team in RadCalc eine Datei mit dosimetrischen Daten für verschiedene Strahlenenergien (6X, 6FFF, 10X, 10FFF) und befüllte die Datei vorab mit Werten, die man direkt aus Phantom-Messungen erhalten hatte (dabei wurden festgelegte Protokolle für Tiefendosisprofil und Off-Axis-Verhältnis verwendet).

Ein weiterer wichtiger Schritt war die Optimierung des ARLF-Einstellungsparameters (Additional Radiation to Light Field Offset). Dabei wurden auf einem einheitlichen Phantom Monte-Carlo-Simulationen für vier verschiedene ARLF-Werte durchgeführt (für jede berücksichtigte Energie). Das Ziel war hier, die bestmöglichen Dosisvergleichs-Übereinstimmungen zwischen Monte-Carlo-Simulationen und den volumetrischen patientenspezifischen QA-Messungen zu erzielen (dabei wurden die Phantom-Dosisverteilungen und die berechneten Ergebnisse hinsichtlich einer 2 mm/2 %-Gamma-Erfolgsrate bewertet).

„Unsere vorklinische Studie zeigte eine gute Übereinstimmung zwischen RadCalc Monte-Carlo-Simulationen und Dosismessungen. Damit verbesserte sich die dosimetrische Performance des Zweitkontroll-Tools, das zur Prüfung unseres Behandlungsplans verwendet wird“, erklärt Iori. „Im Anschluss an die Validierung können wir mit dem Monte-Carlo-Modul von RadCalc jetzt die Plandosen bei Lungenkrebspatienten besser abschätzen und durch Gewebehomogenität verursachte, mit homogenen Phantomen nicht quantifizierbare potenzielle Ungenauigkeiten leichter erkennen.“

Weiterführende Informationen
Giadi Sceni et al. 2023 Tuning and validation of the new RadCalc 3D Monte Carlo-based pre-treatment plan verification toolJournal of Mechanics in Medicine and Biology