AI-algoritmer för att automatisera TMI genom VMAT-optimering med WB-CT/MRI och syntetisk WB-CT - AutoMI-projektet (AuToMI)

Total Body Bestrålning (TBI) visade sig hjälpa till att tillhandahålla immunsuppression som underlättar acceptans av donatortransplantat. Dessutom spelar TBI en roll i utplånandet av maligna celler och kan också tömma normala hematopoetiska stamceller, vilket hjälper donatormärgcellerna att återbefolka benmärgen (BM). Randomiserade prövningar visade att konditioneringsregimer för BMT inklusive TBI har gett bättre överlevnadsfrekvenser än regimer med endast kemoterapi.

TBI-målet representeras av hela BM, och så småningom hela lymfsystemet, levern, mjälten. Vanligtvis används en mycket enkel geometri, där patienten placeras på en dedikerad soffa på 3-4 meters avstånd från linjäracceleratorn för att helt täcka målet med en enda stråle och undvika fältkorsningar.

Den ökade livslängden avslöjade förekomsten av viktiga toxiciteter på grund av fulla doser som tas emot av riskorgan (OARs) och detta begränsade användningen av TBI enligt 2018 års ILGROG-riktlinjer. Många grupper har därför undersökt möjligheten till sofistikerade tekniker för att minska dosen till friska vävnader samtidigt som dosen till BM ökar. Dessa nyare tillvägagångssätt syftar till att generera total märg (lymfkörtel) bestrålning (TMI/TMLI), och skonar så mycket som möjligt icke-skelett- och icke-lymfoida strukturer.

Preliminära kliniska data från fas I/II-studier stödjer användningen av TMI/TMLI som en del av konditioneringen för BMT för patienter med återfallsrefraktär akut leukemi och multipelt myelom. TMI/TMLI-antagandet är dock fortfarande mycket begränsat till få kvalificerade sjukhus på grund av den extrema svårigheten i planeringen som kräver många dagar.

Utvärderingen av TMI/TMLI med Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) påbörjades i vårt institut 2009 och vi behandlade cirka 90 patienter på 10 år.

VMAT-TMI/TMLI kräver flera bågar från isocenter med olika positioner för att helt inkludera patientlängden. Därför bör många fältövergångar mellan bågar med olika isocenter hanteras. Dessutom tillåter CT-längden inte att förvärva patienten i en enda CT-skanning. Två CT-serier måste förvärvas och samregistreras.

Den tid som krävs för att optimera en TMI/TMLI-plan är faktiskt 10 dagar. Därför utförs simuleringen datortomografi (CT) många dagar före BMT. Dessutom definieras lymfkörtlarna endast på CT-bilder.

Algoritmer för djupinlärning (DL) artificiell intelligens (AI) inom medicinsk bildbehandling och RT expanderar snabbt. DL fokuserade på lesionsdetektering och klassificering genom extraktion av funktioner. Bildsegmentering med användning av helt konvolutionerande nätverk (FCN), holistiskt kapslade nätverk (HNN) eller andra anpassade nätverksarkitekturer implementerades i många regioner.

Under de senaste decennierna har användningen av magnetisk resonanstomografi (MRT) för att stödja RT ökat. MRT ger utmärkt mjukvävnadsavbildning som kan förbättra måldefinitionen. Lymfkörtlarnas konturering, baserad på MRT, kommer att resultera i ett mindre mål, vilket möjliggör en bättre skoning av friska vävnader. Dessutom minskar MRT avsevärt inter/intra-observatörens konturvariation. I detta syfte utvecklades en ny generation MRI-konsoler med större hålstorlek, platta bordsskivor och dedikerade bildbehandlingsprotokoll med reducerad bildförvrängning till <1 mm. Dessutom kan nyutvecklade gradient-eko 3D-sekvenser och dedikerade spolar användas för att producera en helkropps WB-MRI-insamling på några minuter. Dessutom föreslogs och implementerades syntetisk CT från MRT i vissa regioner (dvs. hjärna och prostata) för att ersätta CT för att tillhandahålla information om elektrondensitet för dosplaneringsberäkning.