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肝細胞癌患者の強度変調陽子線治療計画の最適化におけるaknowledgeベースの線量-体積ヒストグラム予測モデルの役割。新しい商用システムのトレーニングと検証
The role of a knowledge based dose-volume histogram predictive model in the optimisation of intensity-modulated proton plans for hepatocellular carcinoma patients : Training and validation of a novel commercial system.
PMID: 32676685 DOI: 10.1007/s00066-020-01664-2.
抄録
目的:
肝細胞癌（HCC）患者に適用される強度変調陽子線治療（IMPT）計画の最適化のためのaknowledgeベースのRapidPlanの性能を調査する。
PURPOSE: To investigate the performance of a knowledge-based RapidPlan, for optimisation of intensity-modulated proton therapy (IMPT) plans applied to hepatocellular cancer (HCC) patients.
方法:
65人のアコホートをレトロスペクティブに選択した。50人はモデルを「訓練」するために使用され、残りの15人は独立した検証を行った。RapidPlanモデルの性能は、手動最適化と比較してベンチマークされ、体積変調アーク療法（RapidArc）光子計画とも比較された。亜解析では、300cm以上の病変を持つ患者に適用したRapidPlanモデルの性能を評価した。定量的評価は、NRG-GI003臨床試験の制約から導き出されたいくつかの指標に基づいています。
METHODS: A cohort of 65 patients was retrospectively selected: 50 were used to "train" the model, while the remaining 15 provided independent validation. The performance of the RapidPlan model was benchmarked against manual optimisation and was also compared to volumetric modulated arc therapy (RapidArc) photon plans. A subanalysis appraised the performance of the RapidPlan model applied to patients with lesions ≤300 cm or larger. Quantitative assessment was based on several metrics derived from the constraints of the NRG-GI003 clinical trial.
結果:
手動計画とRapidPlanで最適化されたIMPT計画の間には同等性があり、RapidArc計画を上回った。腸内の D ≤ 30Gy を除くすべての構造体において、計画の線量体積目標は平均的に達成された。結果をクラス解決陽子計画(すべての値はGy)に限定すると、手動計画とRapidPlanベースのIMPT計画のデータは、それぞれ以下のようになった。目標に対するDは47.5±1.4 vs 47.2±1.2；リスクのある臓器については、健康な肝臓に対する平均線量は6.7±3.6 vs 6.7±3.7；腎臓に対する平均線量は0.2±0.5 vs 0.1±0.2；腸に対するDは0.2±0.5 vs 0.1±0.2であった。2;腸に対するDは33.4±16.4 vs. 30.2±16.0；胃に対するDは17.9±19.9 vs. 14.9±18であった。8；食道は17.9±15.1 vs 14.9±13.9；脊髄は0.5±1.6 vs 0.2±0.7であった。このモデルは病変が小さい場合も大きい場合も同様の結果が得られた。
RESULTS: There was an equivalence between manual plans and RapidPlan-optimised IMPT plans, which outperformed the RapidArc plans. The planning dose-volume objectives were met on average for all structures except for D ≤30 Gy in the bowels. Limiting the results to the class-solution proton plans (all values in Gy), the data for manual plans vs RapidPlan-based IMPT plans, respectively, showed the following: D to the target of 47.5 ± 1.4 vs 47.2 ± 1.2; for organs at risk, the mean dose to the healthy liver was 6.7 ± 3.6 vs 6.7 ± 3.7; the mean dose to the kidneys was 0.2 ± 0.5 vs 0.1 ± 0.2; D for the bowels was 33.4 ± 16.4 vs 30.2 ± 16.0; for the stomach was 17.9 ± 19.9 vs 14.9 ± 18.8; for the oesophagus was 17.9 ± 15.1 vs 14.9 ± 13.9; for the spinal cord was 0.5 ± 1.6 vs 0.2 ± 0.7. The model performed similarly for cases with small or large lesions.
結論:
AknowledgeベースのRapidPlanモデルは、IMPTのために訓練され、検証された。結果は、RapidPlanがHCCにおけるIMPTのために十分に訓練できることを示している。RapidPlanベースの計画の質は、手動計画で達成可能なものと比較して、少なくとも同等である。また、RapidPlanは陽子線治療結果の質を最適化する可能性を確認したため、オペレーターの計画スキルが患者の結果に与える影響を軽減することができました。
CONCLUSION: A knowledge-based RapidPlan model was trained and validated for IMPT. The results demonstrate that RapidPlan can be trained adequately for IMPT in HCC. The quality of the RapidPlan-based plans is at least equivalent compared to what is achievable with manual planning. RapidPlan also confirmed the potential to optimise the quality of the proton therapy results, thus reducing the impact of operator planning skills on patient results.