当代离线自适应放射治疗对肺癌的疗效 (ECLAIR)
当代离线自适应放疗治疗肺癌的疗效
局部晚期非小细胞肺癌(LA-NSCLC)患者在放疗期间通过定期的剂量学治疗计划调整,可以在总生存期和无进展生存期方面获益。 这种方法被称为自适应放疗(ART)。 然而,实施自适应放疗工作流程是一个极为繁琐的过程。 首先,治疗期间需要重复进行计划-CT成像,这会导致患者接受额外的辐射剂量。 其次,自适应放疗工作流程包括重复各种手动和半自动任务,例如在图像上勾画靶区和危及器官轮廓以及进行剂量学治疗计划。 这些障碍阻碍了自适应放疗的广泛实施。
为避免重复进行计划-CT成像,可以利用位置验证成像。 集成在治疗设备中的现代锥形束CT(CBCT)成像有助于放射治疗师(RTTs)实施剂量照射。 最近,CBCT成像源和探测器的改进提升了图像质量。 此外,直接在这些CBCT图像上计算辐射剂量也可能实现。 利用CBCT成像进行计划调整还可以消除额外CT程序的需要,从而提高患者的舒适度。
为解决劳动密集型的轮廓勾画和治疗计划步骤,已获得CE认证并经过验证的商业AI应用正被用于支持器官轮廓勾画并加速治疗计划过程。 这些工具目前应用于治疗前的计划CT。 这些现代工具在前瞻性自适应放疗工作流程中的时间效率尚未得到研究,同样,在基于CBCT的自适应放疗工作流程中应用这些工具的可行性也待探讨。
研究概览
详细说明
肺癌是全球最常见的癌症类型之一,死亡率最高。 非小细胞肺癌(NSCLC)是其主要形式,占病例的85%以上。 由于症状通常在晚期出现,许多患者在诊断时已表现为局部晚期疾病(LA-NSCLC)。 不可切除的LA-NSCLC的基石治疗包括系统性治疗和放射治疗的联合,随后进行免疫治疗。
放射治疗前需进行劳动和时间密集的治疗准备过程。 该过程首先需要诊断成像,如PET-CT,随后使用专门的呼吸引导四维(4D)计划CT进行治疗计划成像。 接着,必须根据国际推荐的指南,由放射肿瘤科医生对肿瘤和周围风险器官(OARs)进行轮廓勾画并独立审查。 目前使用商业卷积神经网络(CNNs)来支持这一轮廓勾画过程。 这些模型基于先前的训练数据进行体素级分类,以标记解剖结构。 广泛使用的用于OAR轮廓勾画的商业CE认证应用是Syngo.via®。
轮廓勾画后,进行剂量学治疗计划。 计划创建从优化步骤开始,随后进行剂量计算,旨在实现靶区覆盖和OAR保护之间的可接受平衡。 常用的简化此过程的CE认证知识型计划工具是RapidPlan®。 该系统提供可实现的剂量分布估计,并指导剂量师和医学物理师生成高质量计划。 所有准备步骤均在计划CT上执行,该CT仅代表某一时刻的单一解剖快照。
准备完成后,放射治疗疗程开始。 治疗每天进行,持续长达七周。 在此期间,肿瘤和胸腔内解剖结构可能发生变化,导致初始轮廓和治疗计划不再匹配治疗当天的患者解剖结构。 因此,适应性放射治疗(ART)——根据解剖变化修改原始计划——可能是有益的。 临床研究表明,NSCLC患者在治疗过程中出现肿瘤退缩或胸腔内移位时,可能受益于频繁的治疗计划调整。 据报道,无进展生存期和总生存期有所改善,建议对LA-NSCLC进行常规的中期离线ART。
然而,尽管有证据支持,接受适应性放射治疗的患者数量非常有限。 与轮廓勾画和治疗计划相关的广泛劳动力仍然是所有符合条件的患者广泛实施ART的主要障碍。
几种现代工具有可能加速适应性过程。 在本研究中,研究者计划前瞻性地对30名LA-NSCLC患者进行中期适应性调整。 这些患者将接受重复的计划CT,随后进行新的轮廓勾画和治疗计划,模拟治疗前的工作流程。 这种方法能够初步评估现代轮廓勾画和计划工具在适应性设置中的时间效率。 所有使用的工具均为CE认证,并作为标准临床实践的一部分应用于初始计划CT。 医学物理师和医生进行的质量检查和人工审查将与治疗前程序相同。 对于入组患者,所得治疗计划考虑了解剖变化,可能增强肿瘤覆盖和OAR保护。
所有治疗完成后,将开始回顾性阶段。 该阶段将研究将最先进的位置验证成像——即锥形束CT(CBCTs)——作为重复计划CT的替代方案的可行性。 如果可行,可以避免重复的4DCT采集,从而避免患者额外的成像剂量,并减少额外预约的负担。 确定当前的轮廓勾画和计划工具能否有效应用于CBCT数据至关重要。 上述前瞻性工作流程将作为时间效率以及轮廓勾画和计划质量的基准。 这一比较将有助于确定在ART工作流程中从重复4DCTs过渡到CBCTs是否可行且有利。
在前瞻性ART工作流程中,将获取重复的4D计划CT,随后使用Syngo.via®进行自动OAR轮廓勾画 和手动勾画肿瘤病灶。 然后使用RapidPlan®进行治疗计划,该工具增强优化并减少观察者间的变异性。 如果所得适应性计划提供剂量学优势,则将在剩余的放射治疗疗程中实施。 计划验证程序将模拟治疗前计划中使用的程序,包括负责医生和医学物理师的批准。 每个工作流程步骤的时间测量将被记录,作为回顾性阶段的基础数据。
在回顾性评估中,研究者将评估基于CBCT的ART工作流程的性能。 将使用日常CBCT图像——常规获取用于位置验证——而非重复的4DCT。 将验证CBCT图像质量用于放射治疗计划,并使用专门的CE认证软件(MIM®)将其转换为合成CT。 合成CT生成提高了剂量计算的准确性。 然后使用Syngo.via®和MIM®进行自动OAR轮廓勾画,随后进行手动肿瘤勾画。 随后的治疗计划将再次使用RapidPlan®执行。 此过程将评估CBCT或合成CT在多大程度上支持适应性治疗计划。 如前瞻性阶段一样,所有工作流程阶段都将进行时间记录。
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Vlaams-Brabant
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Leuven、Vlaams-Brabant、比利时、3000
- UZ Leuven
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准:
- 参与试验前已获得参与者或其法定授权代表的自愿书面知情同意
- 诊断为非小细胞肺癌的患者
- 局部晚期疾病(≥III期)
- 接受过序贯或同步放化疗治疗
排除标准:
- 小细胞肺癌
- 早期非小细胞肺癌
- 间皮瘤
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:治疗
- 分配:不适用
- 介入模型:单组作业
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:基于CT的适应性放疗在治疗中期实施。回顾性基于CBCT的适应性比较
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本研究的目标是临时实施并评估使用重复计划CT成像的局部晚期非小细胞肺癌前瞻性自适应放射治疗工作流程的效率。该计划旨在依据当代临床AI工具(已在治疗前工作流程中成为标准护理)进行勾画和计划,特别侧重于评估和报告该过程的时间效率。在前瞻性部分之后,我们希望回顾性研究基于CBCT的局部晚期非小细胞肺癌自适应放射治疗工作流程,并与基于CT的自适应放射治疗工作流程进行比较。利用4DCT成像生成的勾画轮廓和治疗计划作为金标准。这些回顾性测试完全在临床流程之外进行。我们将评估是否可以在无需重复计划CT成像的情况下实施自适应工作流程。为此目标,我们将使用相同的商业AI工具,重点报告时间效率以及勾画轮廓和计划质量(与金标准相比)。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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前瞻性自适应放射治疗工作流程各步骤所需时间
大体时间:从开始进行中期治疗4DCT扫描,直到最终批准调整后的治疗计划,对每位参与者进行评估,放疗时间最长可达7周
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前瞻性自适应放疗工作流程各组成部分所需的总时间将被量化。 时间测量将使用科室医院文档管理系统中的标准化数字工作流程时间记录模板进行记录。 将评估以下步骤:
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从开始进行中期治疗4DCT扫描,直到最终批准调整后的治疗计划,对每位参与者进行评估,放疗时间最长可达7周
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回顾性测试基于CBCT的自适应放疗流程各步骤所需时间
大体时间:对每位参与者从首次可用的中期CBCT开始至模拟治疗计划完成(最长6个月)进行回顾性评估
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将量化完成回顾性基于CBCT的自适应放疗工作流程每个组成部分所需的总时间。时间测量将使用科室医院文档管理系统中的标准化数字工作流程时间记录模板进行记录。将评估以下步骤:
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对每位参与者从首次可用的中期CBCT开始至模拟治疗计划完成(最长6个月)进行回顾性评估
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使用剂量体积直方图(DVH)指标进行计划质量比较
大体时间:在放疗完成后进行回顾性评估,最长至6个月
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将比较基于CBCT或合成CT的自适应治疗计划与参考的预期4DCT计划的质量。 评估指标包括:
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在放疗完成后进行回顾性评估,最长至6个月
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使用相似性度量(DSC、HD、ASSD)进行轮廓精度比较
大体时间:放疗完成后进行回顾性评估,最长至6个月
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将评估基于CBCT(或基于合成CT)的轮廓与参考基于4DCT的轮廓之间的轮廓相似性。 指标包括:
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放疗完成后进行回顾性评估,最长至6个月
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合作者和调查者
出版物和有用的链接
一般刊物
- Bertholet J, Anastasi G, Noble D, Bel A, van Leeuwen R, Roggen T, Duchateau M, Pilskog S, Garibaldi C, Tilly N, Garcia-Molla R, Bonaque J, Oelfke U, Aznar MC, Heijmen B. Patterns of practice for adaptive and real-time radiation therapy (POP-ART RT) part II: Offline and online plan adaption for interfractional changes. Radiother Oncol. 2020 Dec;153:88-96. doi: 10.1016/j.radonc.2020.06.017. Epub 2020 Jun 21.
- Moller DS, Lutz CM, Khalil AA, Alber M, Holt MI, Kandi M, Schmidt HH, Tvilum M, Appelt A, Knap MM, Hoffmann L. Survival benefits for non-small cell lung cancer patients treated with adaptive radiotherapy. Radiother Oncol. 2022 Mar;168:234-240. doi: 10.1016/j.radonc.2022.01.039. Epub 2022 Feb 2.
- Berkovic P, Paelinck L, Gulyban A, van Eijkeren M, Surmont V, Lievens Y, Vandecasteele K. Adaptive radiotherapy for locally advanced non-small cell lung cancer: dosimetric gain and treatment outcome prediction. Acta Oncol. 2017 Nov;56(11):1656-1659. doi: 10.1080/0284186X.2017.1352103. Epub 2017 Aug 23. No abstract available.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
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