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Améliorer le contour des muqueuses en BNCT pour un meilleur traitement du cancer

Des recherches montrent que l'atlas IRM peut améliorer la cohérence du calcul de dose en BNCT.

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La thérapie de capture de neutrons au bore (BNCT) est un type de traitement qui a gagné en popularité au Japon pour le cancer de la tête et du cou depuis son approbation en 2020. Ce traitement se concentre sur l'utilisation d'un type de radiation spécial pour cibler les cellules cancéreuses tout en essayant de protéger les tissus normaux environnants. Un des facteurs clés du BNCT est de déterminer la bonne dose de radiation qui peut être administrée en toute sécurité, surtout pour des zones sensibles comme la muqueuse, qui est la paroi de la bouche et de la gorge.

Importance de la Mesure Précise des Doses

Dans le BNCT, la dose donnée à la muqueuse est souvent basée sur une limite standard. Différentes études ont examiné combien de radiation peut être administrée en toute sécurité. Certains chercheurs ont choisi 6 Gy comme limite supérieure pour la muqueuse, tandis que d'autres ont suggéré de minimiser la dose pour des parties spécifiques de la bouche. Cependant, il n'y a toujours pas d'accord sur la meilleure façon de délimiter la muqueuse pour la planification du traitement. Ce manque d'accord peut entraîner des différences dans l'efficacité du traitement dans différents endroits.

Dans des études antérieures au Japon, une méthode a été utilisée où une fine couche autour du pharynx était automatiquement délimitée sur des images prises par un scanner CT. Cependant, cette méthode pourrait ne pas capturer avec précision la zone muqueuse, qui peut changer selon la position d'une personne pendant le traitement. Cette variabilité peut conduire à des doses de radiation incorrectes.

Avancées dans les Techniques de Dosimétrie

Une étude récente a testé une nouvelle technique utilisant un système basé sur un accélérateur pour le BNCT. Elle a trouvé qu'il était sûr d'administrer des doses plus élevées à la muqueuse, basé sur des tests réalisés sur des souris. Au départ, la même méthode de délimitation qu'auparavant a été utilisée, mais des études ultérieures ont introduit une nouvelle approche qui utilisait des images MRI pour définir la zone muqueuse de manière plus précise. Cette nouvelle méthode a été approuvée et on espère qu'elle améliorera la cohérence des traitements.

Notre hôpital pense qu'il est crucial de bien évaluer la muqueuse pour garantir que les doses soient sûres et efficaces. Cette approche repose sur les doses standard rapportées dans des traitements antérieurs utilisant la thérapie par rayons X.

Objectifs de l'Étude de Recherche

Cette recherche visait à voir si l'utilisation d'un atlas MRI pouvait aider les médecins à mieux délimiter la muqueuse, conduisant à de meilleures calculs de doses. On voulait réduire les erreurs faites par différents médecins en délimitant les mêmes zones, ce qui peut affecter la qualité du traitement. L'objectif final était de développer une méthode normalisée pour assurer la cohérence entre différents centres de traitement.

Conception de l'Étude et Méthodologie

Pour voir combien il y avait de différences quand différents médecins délimitaient la muqueuse, on a utilisé un jeu de données à partir d'images CT de trois patients atteints de cancer de la tête et du cou. Sept oncologues radiothérapeutes ont participé à cette étude. Ils ont d'abord délimité la muqueuse en utilisant uniquement des images CT, puis ils l'ont fait à nouveau en utilisant à la fois des images CT et MRI combinées avec l'atlas MRI. Ce deuxième round de délimitation visait à voir si cela conduisait à des résultats plus cohérents.

L'atlas MRI a été créé en utilisant des images de la tête et du cou d'une personne en bonne santé. Des techniques d'imagerie avancées ont été utilisées pour distinguer différentes structures au sein de la tête et du cou pour identifier clairement les zones muqueuses.

Sélection des Patients

On a choisi des patients qui avaient reçu des Radiations pour un cancer de la tête et du cou. Tous les patients avaient subi des IRM proches du moment où leurs CT avaient été pris. On s'est concentré sur des patients avec des tumeurs localisées pour une meilleure clarté dans les évaluations de dosimétrie.

Délimitation des Zones Muqueuses

Une fois les données d'imagerie prêtes, un oncologue spécialisé a délimité les zones tumorales. Ensuite, les sept médecins participants ont délimité les zones muqueuses. Après trois semaines, ils ont répété le processus de délimitation en utilisant l'atlas MRI pour voir si cela aidait à la cohérence.

Mesurer la Cohérence Parmi les Médecins

Pour évaluer à quel point les délimitations étaient cohérentes, on a utilisé des mesures pour calculer à quel point le volume délimité par chaque médecin était similaire. Un haut niveau de recouvrement indiquait un bon accord, tandis qu'un faible recouvrement suggérait des différences significatives. Cette analyse a été effectuée en utilisant des données extraites d'un logiciel de planification de traitements.

Processus de Calcul de Dose

Pour chaque patient, on a calculé la dose de radiation qui serait administrée, en utilisant les délimitations faites par les différents médecins. On a comparé les données du premier ensemble de délimitations (plan CT) à celles faites avec l'atlas MRI (plan CT/MRI atlas). Cette comparaison visait à voir si l'atlas MRI améliorait la précision des calculs de doses, notamment pour la tumeur et la muqueuse.

On a soigneusement surveillé les doses calculées et cherché des variations significatives. On a trouvé que le plan CT/MRI atlas menait à des lectures de doses tumorales plus cohérentes parmi différents médecins.

Résultats et Discussion

Notre analyse a montré que l'utilisation de l'atlas MRI a significativement réduit les variations dans la délimitation de la muqueuse. Les médecins qui utilisaient l'atlas MRI avaient moins de désaccord concernant le volume des zones muqueuses qu'ils identifiaient. Cette amélioration de la précision de délimitation signifie que les doses peuvent être calculées de manière plus fiable.

Les résultats ont indiqué que les incohérences dans le dosage tumoral étaient également minimisées quand l'atlas MRI était utilisé. C'est particulièrement important, car ne pas utiliser une méthode standardisée peut entraîner des différences dans l'efficacité et la sécurité du traitement à travers différents établissements médicaux.

Pourquoi la Délimitation Précise de la Muqueuse Est Importante

La dose muqueuse est cruciale parce qu'elle affecte les effets secondaires du traitement. Si la dose à la muqueuse orale est trop élevée, les patients peuvent avoir de graves complications comme des inflammations ou des douleurs, ce qui peut affecter leur capacité à manger et boire. En améliorant la façon dont les zones muqueuses sont délimitées, on peut aider à s'assurer que les patients reçoivent des doses sûres tout en ciblant efficacement leurs tumeurs.

Cette étude souligne la nécessité d'une méthode claire pour délimiter la muqueuse, ce qui pourrait améliorer les résultats lors de futurs essais cliniques pour le BNCT.

Limites de l'Étude

Même si l'atlas MRI a amélioré la cohérence, certaines variations demeuraient à cause de la complexité des structures muqueuses. Délimiter ces zones avec précision prend du temps, et cette recherche s'est concentrée sur seulement trois cas. Des études plus vastes avec un plus grand nombre de patients sont nécessaires pour confirmer ces résultats.

Conclusion

Utiliser un atlas MRI pour délimiter les zones muqueuses chez les patients subissant un BNCT pour le cancer de la tête et du cou a entraîné moins de variations entre les évaluations de différents médecins. Cela a conduit à des calculs de doses plus cohérents, suggérant que cette méthode peut améliorer la qualité des traitements BNCT. De futures recherches utilisant cette approche minutieusement établie devraient améliorer la manière dont le BNCT est mis en œuvre en toute sécurité et efficacité dans des settings cliniques pour les cancers de la tête et du cou.

Source originale

Titre: Improving treatment precision in head and neck BNCT: delineation of oral and pharyngeal mucosa based on an MRI Atlas for standardized applications

Résumé: Background and purposeBoron neutron capture therapy (BNCT) has been routinely practiced for treatment of head and neck cancer in Japan. However, differences in contouring the oral and pharyngeal mucosa can lead to discrepancies in treatment. This study aimed to introduce a standardized approach using an MRI-based atlas, aiming to minimize inter-observer error and improve dose precision. Materials and MethodsAn MRI atlas of the head and neck mucosa was developed using water/fat-separated images from a healthy man. Using CT images from three patients, seven radiation oncologists performed contouring of the head and neck mucosa twice over a 3-week period. Contouring was first performed using CT alone, then later using fused T2-weighted images with the mucosal atlas for guidance. Contouring errors were assessed and their impacts on tumor dose were evaluated. ResultsThe introduction of the MRI-based mucosal atlas significantly reduced inter-observer variation in mucosal volume (the coefficient of variation, abbreviated with COV, decreased from 0.61 with CT alone to 0.21 with the MRI atlas; p=0.003). Moreover, the atlas resulted in improved contour homology among observers and reduced variations in tumor dose. For all cases, COVs for maximum, mean, and minimum tumor doses were all below 5%. ConclusionUtilizing an MRI-based mucosal atlas in BNCT contouring can significantly reduce inter-observer variation, improve contour homology, and decrease variations in tumor dose. These findings suggest strong potential for standardizing and enhancing the quality of BNCT for head and neck cancer.

Auteurs: Katsumi Hirose, R. Kato, M. Sato, K. Ichise, M. Tanaka, I. Fujioka, H. Kawaguchi, Y. Hatayama, M. Aoki, Y. Takai

Dernière mise à jour: 2023-10-27 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.26.23297644

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.26.23297644.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

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