La méthode Monte Carlo de RadCalc vérifie de façon automatisée et simplifiée le volume dosimétrique 3D

Les calculs de dose secondaires sont une composante fondamentale de tout programme d’assurance qualité (AQ) spécifique au patient, et proposent la validation à grande échelle des plans de traitement en radiothérapie dans les services hospitaliers de radio-oncologie. Le logiciel de vérification secondaire AQ RadCalc de LAP, qui est au cœur des initiatives d’AQ patient, est utilisé quotidiennement dans plus de 2300 centres de traitement du cancer à travers le monde. Depuis plus de vingt ans, il permet aux physiciens médicaux et dosimétristes d’effectuer un contrôle dosimétrique automatisé et indépendant de leurs systèmes de planification des traitements (SPT) en radiothérapie.

L’un des adeptes et pionniers dans l’utilisation de RadCalc est Mauro Iori, directeur du service Physique médicale à l’Institut des technologies avancées et des modèles de soin en oncologie (IRCCS), qui fait partie de l’agence sanitaire locale (Azienda Unità Sanitaria Locale, AUSL) de Reggio Emilia en Italie du Nord. « Nous utilisons RadCalc, dans ses diverses itérations, depuis plus de 20 ans pour faciliter l’AQ patient indépendante, ce qui nous aide à réduire encore davantage nos mesures d’AQ par dosimétrie directe », explique M. Iori. « Grâce à la large base d’utilisateurs de LAP, précise-t-il, le logiciel fournit un environnement d’AQ stable, robuste et uniforme qui s’intègre à la perfection à notre SPT. RadCalc prévoit également une prise en charge agnostique des fournisseurs, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent standardiser le flux de travail d’AQ en vérification secondaire entre les différents systèmes et modalités de traitement. »

Réflexion sur Monte Carlo

M. Iori est l’un des cinq physiciens cliniques et trois techniciens (dosimétristes) participant au programme de radio-oncologie AUSL-IRCCS à superviser une suite de deux machines Varian TrueBeam, un système de tomothérapie Accuray, une unité de curiethérapie à haut débit de dose et un appareil de radiothérapie par orthovoltage. « Nous traitons plus de 1600 patients par an et nous couvrons un large spectre d’indications médicales », souligne M. Iori (qui dirige également une équipe de six autres physiciens médicaux et de quatre techniciens travaillant dans les services de radiologie et de médecine nucléaire de l’AUSL-IRCCS). « En outre, près de 65 % de nos traitements de radiothérapie à faisceau externe utilisent un schéma hypofractionné. » En clair, cela consiste à augmenter la dose délivrée par séance afin de réduire sensiblement le nombre total de séances, d’améliorer l’expérience du patient et d’améliorer l’efficacité du flux de travail.

Compte tenu de l’importance accordée en clinique par l’AUSL-IRCCS à l’hypofractionnement, M. Iori et ses collègues s’appuient largement sur le module de logiciel Monte Carlo de RadCalc pour la vérification automatisée du volume dosimétrique 3D. L’objectif visé est de maintenir la confiance dans la précision des processus d’AQ sur les indications cliniques plus difficiles à traiter et ainsi de s’assurer que le volume de planification des traitements est couvert, tout en garantissant la qualité du plan en comparant la dose aux structures critiques et organes à risque (OAR) adjacents. Autre aspect important, l’équipe de physiciens médicaux doit savoir immédiatement si quelque chose ne va pas dans le traitement de patients recevant une dose plus élevée par séance, par exemple en cas d’erreur de la machine ou de configuration incorrecte pour le patient.« Pour ce type de contrôle, souligne M. Iori, l’analyse des fichiers journaux et les modules de dosimétrie in vivo dans RadCalc constituent un outil complémentaire et dédié. »

Sous le capot, le module Monte Carlo de RadCalc est basé sur BEAMnrc (un système renommé de simulation de sources externes de radiothérapie) qui utilise une modélisation de machine exclusive acquise par LAP auprès de l’Université McGill au Canada. La fonctionnalité 3D du logiciel est renforcée par RadCalcAIR (Automated Import and Report, importation de données automatisée et rapports) pour offrir aux utilisateurs une deuxième vérification entièrement automatisée avec différence de pourcentage, histogramme dose-volume (DVH), paramètres de protocole, gamma et beaucoup d’autres outils personnalisables.

Faire la lumière sur la complexité

En permettant la vérification 3D de la distribution de doses planaires, explique M. Iori, le module Monte Carlo s’impose dans les scénarios de planification de traitement plus exigeants. On peut citer à titre d’exemple les tumeurs avancées au cerveau et au cou et les maladies de la prostate et du rectum à un stade avancé, des indications qui nécessitent souvent des champs de traitement plus larges et fortement modulés, qui posent problème en termes de contrôles qualité conventionnels par point de dose.

Un autre cas d’utilisation clinique de Monte Carlo concerne le traitement de tumeurs petites ou complexes entourées d’hétérogénéités (ex. dans les cavités pulmonaire, abdominale, ainsi qu’à proximité d’implants osseux ou métalliques). Les techniques de planification à gradients de dose abrupts, par exemple, sont particulièrement pertinentes dans le cas des traitements stéréotaxiques pulmonaires, dont les cibles tumorales sont généralement situées près de la paroi thoracique, du cœur et de vaisseaux sanguins normaux. Ici, l’algorithme Monte Carlo de RadCalc peut effectuer une vérification dosimétrique précise et réaliste des plans SPT (avec mise en œuvre des modèles de machine dans BEAMnrc, incluant tous les composants physiques, ce qui est un gage de confiance dans ces cas difficiles).

Le flux de travail d’AQ dans ce scénario est entièrement axé sur la simplification : il suffit pour le physicien d’exporter le plan de traitement via le protocole DICOM RT et RadCalc vérifie automatiquement le plan au moyen d’un algorithme Monte Carlo, permettant d’obtenir des résultats en quelques minutes. Si le plan de traitement ne remplit pas certains critères prédéfinis, RadCalc invite l’utilisateur à rechercher la cause du problème en utilisant une suite d’outils d’analyse de dose, avant de déterminer la marche à suivre (poursuite de la démarche d’AQ en préclinique ou vérifications dosimétriques in vivo supplémentaires sur la machine de traitement).

« Avec les outils Monte Carlo de RadCalc, nous pouvons obtenir le niveau de vérification dosimétrique le plus élevé, déclare M. Iori, non seulement pour les plans de traitement simples mais aussi pour les scénarios de planification complexes. Actuellement, nous utilisons les calculs Monte Carlo chez environ 30 % de nos patients en radiothérapie externe, principalement pour traiter les tumeurs à la tête et au cou, au thorax et au bassin, qui présentent les taux les plus élevés d’hétérogénéité des tissus. À terme, nous étendrons l’utilisation du module Monte Carlo à tous les plans de traitement. »

L’objectif ultime en clinique ? Augmenter la précision du ciblage et la précision de la distribution des doses – et, en dernier lieu, améliorer les résultats de traitement chez les patients atteints d’un cancer de l’AUSL-IRCCS.

Calcul, simulation, validation

La mise en service du module Monte Carlo 3D de RadCalc à l’AUSL-IRCCS a été précédée par une phase de mise au point et de validation préclinique, et le logiciel optimisé a ensuite été utilisé pour la vérification dosimétrique de plans de traitement complexes dans lesquels les distributions de doses mesurées sont potentiellement imprécises en raison de l’algorithme de calcul de dose du SPT.

Pendant la phase de mise en service, l’équipe des physiciens médicaux de l’AUSL-IRCCS, en collaboration avec des collègues de l’Université de Bologne, en Italie, ont élaboré des modèles Monte Carlo d’après des mesures de mise en service spécifiques. Pour configurer le module Monte Carlo, l’équipe a chargé dans RadCalc un fichier contenant les données dosimétriques correspondant à différentes énergies de faisceau (6X, 6FFF, 10X, 10FFF) et l’a prérempli avec les valeurs directement obtenues à l’aide de mesures sur fantôme (en utilisant des protocoles définis pour le rendement en profondeur PPD et les profils de dose OAR).   

Une autre étape clé a consisté à optimiser le paramètre de mise au point du décalage champ irradié/champ lumineux (ARLF), avec des simulations Monte Carlo effectuées sur un fantôme uniforme pour quatre valeurs différentes d’ARLF (pour chaque énergie prise en compte). Le but visé ici était de parvenir aux meilleurs résultats de comparaison des doses entre les simulations de Monte Carlo et les mesures d’AQ volumétriques propres au patient (avec distributions de doses sur fantôme et résultats calculés évalués au regard du succès au test gamma avec le critère 2 mm/2 %).

« Notre étude préclinique a révélé une bonne correspondance entre les simulations Monte Carlo de RadCalc et les mesures dosimétriques, ce qui améliore les performances dosimétriques de l’outil de vérification secondaire utilisé pour vérifier nos plans de traitement », explique M. Iori. « Après validation, le module Monte Carlo de RadCalc permet à présent de mieux estimer les doses du plan chez les patients atteints d’un cancer du poumon et de détecter les potentielles imprécisions dues à l’homogénéité des tissus, qui ne sont pas quantifiables par l’utilisation de fantômes homogènes. »

Pour en savoir plus
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