En innovativ CFD-basert dosimetri- og forbehandlingsplanleggingsplattform for å støtte personaliserte transarterielle terapier for leverkreft

TARE har blitt en etablert lokoregional behandling for HCC, den vanligste formen for primær leverkreft. Under TARE injiseres radioaktive mikrosfærer gjennom en mikrokanyle i de hepatiske arteriene for å bestråle svulsten fra innsiden. Den minimalt invasive naturen til denne terapien gjør den til et viktig alternativ for pasienter som ikke er egnet for kirurgi. Men til tross for sin kliniske relevans, varierer behandlingssuksessen fortsatt mellom pasienter.

En utfordring ved TARE er den begrensede evnen til å forutsi hvordan de injiserte mikrosfærene vil spre seg gjennom leverens arterielle nettverk. Som et resultat avsettes ikke mikrosfærene alltid jevnt innenfor svulsten, og en del av den injiserte dosen kan ende opp i friskt levervev. Dette kan redusere behandlingseffektiviteten samtidig som det øker risikoen for komplikasjoner. Nåværende planleggings- og dosimetritilnærminger før behandling er ikke fullstendig i stand til å forutsi den resulterende stråledosen.

Målet med denne studien er å utvikle en metode som muliggjør bedre forståelse og prediksjon av mikrosfærefordeling og stråledose under TARE ved bruk av pasientspesifikke 3D-modeller. Disse modellene vil bli konstruert fra kliniske bildedata som CT, MR, PET, SPECT eller DSA, og vil bli brukt til å analysere hepatisk arteriell anatomi og doseavsetningsmønstre. Ved å studere disse forholdene, har prosjektet som mål å identifisere hvilke anatomiske og prosedyremessige faktorer som påvirker mikrosfæretransport og doselevering, og hvordan disse innsiktene kan bidra til forbedret planlegging før behandling.

Den kliniske delen av studien består utelukkende av å samle retrospektive og prospektive bildedata og behandlingsdata fra pasienter som gjennomgår TARE, uten å endre den kliniske arbeidsflyten. Derfor introduseres ingen ekstra risiko eller ubehag for deltakende pasienter. De innsamlede dataene vil tjene som grunnlag for utvikling og validering av 3D-modellene. På lang sikt kan de resulterende innsiktene bidra til å optimalisere kateterposisjonering, injeksjonsparametere og doseplanlegging, med ambisjonen om å oppnå mer effektive, personlig tilpassede og sikrere TARE-behandlinger.