Valutazione dell'efficacia della radiochirurgia stereotassica CyberKnife per i tumori spinali

I tumori spinali possono essere metastasi o tumori primari; i primi sono più comuni. Circa il 40% dei malati di cancro avrà metastasi spinali. Il tumore spinale primario è relativamente raro e rappresenta solo l'8% circa dei tumori spinali. Sia per le metastasi che per il tumore primario, lo scopo del trattamento è ridurre il dolore, mantenere o migliorare la funzione neurologica e mantenere o ripristinare la stabilità della colonna vertebrale.

Nei pazienti che non possono essere sottoposti a intervento chirurgico o necessitano di un trattamento aggiuntivo dopo l'intervento chirurgico, la radioterapia può alleviare il dolore, prolungare la sopravvivenza, migliorare il tasso di successo dell'intervento chirurgico e ridurre il rischio di metastasi e recidiva. Tuttavia, la complessa anatomia della colonna vertebrale e i numerosi organi importanti che la circondano rendono il trattamento con radiazioni impegnativo. La radioterapia ad alte dosi è necessaria per il controllo a lungo termine del tumore e per la prevenzione dell'instabilità della colonna vertebrale; tuttavia, ciò è impossibile con la radioterapia tradizionale a causa della presenza del midollo spinale radiosensibile. I risultati tendono quindi ad essere scarsi per lesioni grandi e complesse. Il CyberKnife, una piattaforma per radioterapia corporea stereotassica (SBRT) che combina un acceleratore lineare leggero, un braccio robotico, un sistema di imaging e un sistema di tracciamento respiratorio, offre un approccio fattibile. Può ottenere un trattamento di precisione a livello submillimetrico sotto la guida dell'imaging.

Attualmente, l'efficacia della radiochirurgia CyberKnife per i tumori spinali viene decisa valutando i cambiamenti di imaging, il sollievo dei sintomi clinici e l'agobiopsia, ma tutti questi metodi hanno dei limiti. Nell'imaging, ad esempio, la variazione del volume della lesione viene utilizzata per valutare la regressione del tumore, ma la dimensione di un tumore spinale non è facile da misurare e, inoltre, la diminuzione del volume del tumore dopo il trattamento può richiedere del tempo. I cambiamenti di intensità del segnale post-trattamento nelle sequenze di risonanza magnetica (MRI) pesate in T1 e T2 convenzionali sono difficili da interpretare e anche la loro relazione con l'efficacia del trattamento non è chiara.

In generale, le alterazioni nella struttura microscopica e nell'attività biologica del tumore si verificano molto prima dei cambiamenti nella morfologia grossolana. La risonanza magnetica funzionale (fMRI) può quindi essere più utile della risonanza magnetica convenzionale per valutare la risposta al trattamento. Nella fMRI, sequenze come l'imaging pesato in diffusione (DWI), la risonanza magnetica con contrasto dinamico (DCE-MRI) e l'imaging della curtosi da diffusione (DKI) riflettono le informazioni funzionali dei tessuti da diverse prospettive.

L'applicazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati di imaging medico è ora un'area di intensa ricerca. Questo nuovo metodo, che si chiama radiomica, può aiutare a risolvere molti difficili problemi clinici. Estraendo un gran numero di caratteristiche di imaging quantitativo altamente rappresentativo da dati di immagini mediche ad alto rendimento, la radiomica può aiutare a valutare l'efficacia del trattamento e prevedere la prognosi dei tumori spinali.

Gli investigatori intendono esplorare l'uso della combinazione di fMRI e radiomica per valutare l'efficacia della radiochirurgia CyberKnife per i tumori spinali. Il metodo sarà in grado di valutare sia il volume che i cambiamenti funzionali nel tumore, e quindi fornire informazioni importanti per la pianificazione di programmi terapeutici individualizzati per i pazienti con tumori spinali.