Intensitätsmodulierte konformale Strahlentherapie Entwicklung
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Intensitätsmodulierte konformale Strahlentherapie Entwicklung
Intensitätsmodulierte konformale Strahlentherapie Entwicklung optimierter Planungsverfahren zur Photonentherapie auf der Basis eines inversen Monte-Carlo-Algorithmus mit Vergleichsuntersuchungen zur Protonenstrahlung Für die besonderen Menschen in meinem Leben meiner Frau Toni meinen Eltern AUS DER KLINIK UND POLIKLINIK FÜR STRAHLENTHERAPIE DER MEDIZINISCHEN FAKULTÄT DER UNIVERSITÄT REGENSBURG Direktor: Prof. Dr. Manfred Herbst Intensitätsmodulierte konformale Strahlentherapie Entwicklung optimierter Planungsverfahren zur Photonentherapie auf der Basis eines inversen Monte-Carlo-Algorithmus mit Vergleichsuntersuchungen zur Protonenstrahlung Habilitationsschrift zur Erlangung der Lehrbefähigung im Fach Experimentelle Radioonkologie vorgelegt von Ludwig Bogner Regensburg, 2000 Inhaltsverzeichnis Kapitel 1 Einleitung ................................................................................... 1 Kapitel 2 Dreidimensionale Konformationstherapie ................................ 5 2.1 Virtuelle Simulation ..................................................................... 9 2.2 3DCRT und Dosiseskalation ....................................................... 15 2.3 Lagerung und Fixierung ................................................................. 16 2.4 Dosisberechnungsalgorithmen für die 3D-Konformationstherapie ........................................................................................ 17 2.4.1 Kernelbasierte Methoden ................................................. 19 2.4.2 Monte-Carlo-Verfahren ................................................... 26 2.5 Klinische Dosiseskalationsstudien mit 3DCRT ............................ 34 Kapitel 3 Intensitätsmodulierte Strahlentherapie .................................... 37 3.1 Einfache Optimierungstechniken mit Photonen ............................ 37 3.2 Intensitätsmodulierte Strahlentherapie mit Photonen (IMXT) ...... 41 3.2.1 Physikalische Zielfunktionen ............................................ 44 3.2.2 Verfahren zur inversen Therapieplanung .......................... 45 3.2.3 Inverse Monte-Carlo-Optimierung ................................... 48 3.2.3.1 IMCO - Theorie ....................................................... 50 3.2.3.2 IMCO - Methodik .................................................... 53 3.2.3.3 IMCO - Ergebnisse .................................................. 58 3.2.4 Biologische Zielfunktionen .............................................. 65 3.2.5 Realisierung der IMXT .................................................... 66 3.3 Protonentherapie .......................................................................... 71 3.3.1 Grundlagen ...................................................................... 71 3.3.2 Protonen-Bestrahlungsanlagen ......................................... 73 3.3.3 Protonen-Projektstudie am Universitätsklinikum Regensburg ...................................................................... 79 3.3.4 Klinische Protonendosimetrie ........................................... 80 3.3.5 Intensitätsmodulierte Strahlentherapie mit Protonen (IMPT) ............................................................................ Kapitel 4 82 Biologisch bewertete Konformationstherapie .......................... 96 4.1 Biologische Modelle zur Beschreibung von TCP und NTCP ....... 96 4.2 Anwendung der Modelle ............................................................. 104 4.2.1 Biologisch bewertete Konformationstherapie ................... 105 4.2.2 Biologische Isoeffektverteilungen .................................... 108 Kapitel 5 Ergebnisse der vergleichenden Therapieplanung .................... 110 Kapitel 6 Qualitätssicherung der optimierten Konformationstherapie .. 123 6.1 Multimodale Zielvolumensdefinition ........................................... 124 6.2 Qualitätssicherung der Dosisverteilung ....................................... 128 6.2.1 Filmdosimetrische Verifikation von Isodosenplänen und Fluenzverteilungen .......................................................... 128 6.2.2 3D-Planverifikation mit der MR-Gel-Dosimetrie ............. 129 6.2.2.1 Grundlagen ............................................................. 129 6.2.2.2 Verifiaktion von IMRT-Bestrahlungsplänen ............ 141 6.2.2.3 Methodenverifikation .............................................. 144 6.2.2.4 Individualverifikation durch Fluenzmessung ............ 146 6.3 Quantitative Verlaufskontrollen nach Strahlenbehandlung am Beispiel der Lunge ...................................................................... 151 Diskussion ................................................................................. 157 Literaturverzeichnis ..................................................................................... 165 Zusammenfassung ........................................................................................ 178 Kapitel 7 Kapitel 1 Einleitung In den Ländern der Europäischen Union sterben jährlich ca. 750.000 Menschen an Krebserkrankungen [1]. Die Zahl der durch diese Krankheit bedingten Todesfälle ist im Steigen begriffen. Von allen erkrankten Menschen sind 58 % bei der Erstdiagnose frei von Fernmetastasen, bei 42 % sind bereits in diesem Stadium Fernmetastasen nachweisbar. Etwa 40% aller Tumorepatienten werden durch chirurgische und/oder strahlentherapeutische Maßnahmen geheilt. Sie gehören der Gruppe mit primär lokalisierten Tumoren an. Die verbleibenden 18 % der Patienten aus dieser Gruppe sterben auf Grund eines Lokalrezidivs [1]. Fuks et al. [2] haben nachgewiesen, daß nach einem Lokalrezidiv häufig eine metastatische Progression der Erkrankung auftritt. Suit beschreibt in einem Review-Artikel [3], daß sich eine verbesserte lokale Tumorkontrolle positiv auf die Überlebenszeit auswirkt. Thames et al. [4] prognostizieren bei radioresistenten Tumoren eine deutliche Zunahme der Überlebenszeit bei einer Dosiseskalation im Tumor um 10 - 20 %. Diese Beobachtungen belegen die Bedeutung einer Verbesserung der lokalen Kontrolle des Tumors. Obwohl die Dosiseskalation eine Zunahme der lokalen Tumorkontrolle und eine Reduktion der Metastasierungswahrscheinlichkeit bewirken kann, bedingt sie gleichzeitig bei den derzeit genutzten Bestrahlungstechniken eine Zunahme der Dosis in den benachbarten gesunden Geweben. Zentrales Ziel einer modernen Strahlentherapie ist es, die Dosis durch eine Konformierung der Isodosenflächen an das Zielvolumen so auf den Tumor zu konzentrieren, daß trotz Dosiseskalation im Tumor die Toleranzdosen der umliegenden gesunden Organe nicht überschritten werden. Mit dieser, Konformationstherapie genannten Technik, gelingt es, den Abstand zwischen dem Tumoransprechen (tumor control probabilty, TCP) und der Normalgewebe-Komplikation (normal tissue complication probability, NTCP), dem sog. therapeutischen Fenster, so zu vergrössern, daß daraus eine verbesserte komplikationsfreie Heilung resultiert. Das therapeutische Fenster kann auch durch eine Reihe verschiedener Milieufaktoren, die bevorzugt entweder auf TCP oder NTCP wirken, beeinflußt werden. Zu den TCPMilieufaktoren zählt die Radiosensibilisierung des Tumorgewebes durch Substanzen, die zu einer Behinderung der Reparatur subletaler Strahlenschäden oder einer strahlensensibilisierenden DNA-Modifikation führen. Eine wichtige und meist bei lokal fortgeschrittenen Tumoren angewandte Methode ist die simultane Radiochemotherapie, bei der eine additive bis synergistische Wirkung auf den Tumor beobachtet wird [14,5]. Eine der wichigsten Einflußmöglichkeiten ist die Anpassung des Fraktionierungsschemas an die Tumorentität bei der Dosisapplikation. Grundsätzlich führt die fraktionierte Bestrahlung zu einer Vergrößerung des Unterschieds zwischen der Wirkung am Tumor und gesunden Gewebe [6]. Größere Tumoren sind in ihrem Zentrum auf Grund der einfachen Gefäßstruktur mit Blut minderversorgt. Mit der Hypoxie der Tumorzellen steigt deren Strahlenresistenz, so daß durch die Bestrahlung bevorzugt äußere Tumorareale geschädigt werden. Eine Optimierung des Fraktionierungsschemas kann zur beschleunigten Tumorvolumenreduktion und damit wieder einsetzender Oxygenierung innerer Tumorschichten mit einem höheren Ansprechvermögen des Tumors auf die Bestrahlung führen [14]. In einem weiteren Ansatz wird versucht, die Hypoxie durch eine medikamentöse Beeinflussung des Hämoglobinspiegels etwa mit Erythropoietin oder die Anwendung hyperbaren Sauerstoffes zu reduzieren [7,8]. Seit es verbesserte Techniken zur kontrollierten Hyperthermie gibt, gewinnt dieses Verfahren wieder an Bedeutung. Die Wirkung einer simultan angewandten Hyperthermie, Chemotherapie und Strahlenbehandlung beruht auf einer erhöhten Empfindlichkeit von Tumorzellen in ihren verschiedenen Zellzyklusphasen [14]. Bei hohen Temperaturen von 4345 °C kommt es zur direkten Toxizität an den Tumorzellen mit Zelltod durch die Hyperthermie. Diese Effekte der Sensibilisierung und des direkten Zelltodes bei der Hyperthermie sind von der Tumorhypoxie unabhängig. Ein in jüngerer Zeit intensiv untersuchtes Gebiet von Einflußfaktoren sind die Radioprotektoren als Beispiel für NTCP-Milieufaktoren. Mit diesen simultan zur Bestrahlung verabreichten Substanzen soll es gelingen, die Strahlenwirkung auf gesundes Gewebe durch Einfang freier, von der Strahlung induzierter Radikale zu reduzieren [9]. In den letzten Jahren hat ein gewaltiger Wissenszuwachs um die molekularbiologischen Vorgänge in der Zelle stattgefunden. So wurden eine große Zahl von genetischen Faktoren gefunden, die die Strahlenempfindlichkeit von Tumoren und Normalgeweben beeinflussen. Für den Tumor ist der Zustand der Proto-Onkogene, einer Untergruppe sog. Tumor-SupressorGene, bedeutsam, da sie die intrazelluläre Signal-Transduktions-Kaskade der Wachstumsfaktoren regeln, die wiederum die Zellteilung und deren Differenzierung stimulieren. Eine andere Familie von Tumor-Supressor-Genen, zu denen das intensiv untersuchte p53-Gen gehört, fördert die Entstehung von Neoplasie durch den Verlust einer bestimmten Zellfunktion. p53 kann den programmierten Zelltod (Apoptose) oder ZellzyklusArrest in der G1-Phase induzieren. Es aktiviert ein pro-apoptotisches bax-Gen, das im Gleichgewicht mit einem antiapoptotischen bcl2-Gen steht. Über diesen Mechanismus sind auf Grund von Arbeitshypothesen Unterschiede in der Strahlensensibilität verschiedener Tumoren durch eine Verschiebung des Gleichgewichtes erklärbar [12]. Man findet bei über 50 % intrinsischer oder erworbener strahlenresistenter menschlicher Tumoren eine Mutation und damit einhergehenden Wirkungsverlust des p53-Gens, der das Apoptose-Gleichgewicht verschiebt. Die Beobachtung, daß mehrfach behandelte Tumoren strahlenresistenter werden und damit einer Dosiseskalation zu ihrer erfolgreichen Behandlung bedürfen, könnte mit einer zunehmenden Verschiebung des Apoptosegleichgewichtes durch p53-Mutation erklärbar sein. Von verschiedenen Untersuchergruppen werden zwei unterschiedliche Forschungsansätze verfolgt. Dabei geht es um die Frage, ob es Substanzen zur positiven Beeinflussung der Apoptose in Tumorzellen gibt oder ob eine Apoptoseverhinderung zur Schonung gesunden Gewebes möglich ist. Diese Forschungen könnten zukünftig Hinweise darauf geben, welche Tumorvernichtungsdosen für unterschiedliche Tumorentitäten benötigt werden. Diese Untersuchungen stehen im Zusammenhang mit der Entwicklung von sog. Predictive Assays. Aus diesen verschiedenen Forschungsergebnissen lassen sich Ansätze für eine Gentherapie mittels viraler und antiviraler molekularer Radiosensitizer oder durch gezielte Eingriffe in die intrazelluläre Signaltransduktion ableiten [10, 11, 12] Unter all diesen möglichen Ansätzen zur Verbreiterung des therapeutischen Fensters erwies sich die Konformationstherapie am wirkungsvollsten. Dies gilt in besonderem Maße für die Einführung der dreidimensionalen Konformationstherapie auf der Basis einer echten 3D-Planung seit Mitte der neunziger Jahre, die eine Dosiseskalation bei gleichzeitiger Schonung der umliegenden gesunden Gewebe ermöglichte. Brahme hat in einer sehr frühen Veröffentlichung [13] ein Verfahren zur Optimierung der Therapie mit intensitätsmodulierter hochenergetischer Photonenstrahlung vorgestellt, das lange Jahre nur wenig Beachtung fand. Die Methode wurde lebhaft, ja fast stürmisch weiterentwickelt, als Anfang der neunziger Jahre an verschiedenen Zentren in der Welt erste Bestrahlungsanlagen mit schweren geladenen Teilchen in Betrieb genommen werden konnten. Dies lag an den bestechenden physikalischen Eigenschaften von Protonenstrahlen, mit denen es möglich wurde, die Dosis außerhalb des Zielvolumens deutlich zu senken. Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, daß dieses Ziel bei kleinvolumigen Tumoren in bestimmten Lokalisationen mit alternativen Methoden wie der Brachytherapy, Bor-Neutroneneinfangtherapie und intraoperativen Elektronentherapie auch erreicht werden kann. Während der stufenweisen Aufbauphase der strahlentherapeutischen Klinik am Universitätsklinikum Regensburg (1993 bis 1999) wurde von Anfang an die Methode der 3DKonformationstherapie eingeführt und weiterentwickelt. Darüber hinaus wurden Möglichkeiten zur Integrierung einer Protonentherapieanlage in das Klinikum untersucht. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es: die Möglichkeiten zur Dosisoptimierung mit der 3D-Konformationstherapie auszuschöpfen und die Einsatzmöglichkeiten von Monte-Carlo-Simulationsverfahren für die Therapieplanung zu untersuchen, das Monte-Carlo-Verfahren zu einem neuartigen inversen Planungssystem weiterzuentwickeln und in der Routine einzusetzen, in einer Projektstudie die Möglichkeiten zur Integration einer Protonentherapieanlage in die dritte Ausbaustufe des Klinikums in Kooperation mit verschiedenen Protonentherapieeinrichtungen zu untersuchen, eine Therapieplanungsmethode aufzubauen zum Vergleich der verschiedenen Bestrahlungsverfahren einschließlich einer biologischer Bewertungsmöglichkeit, um damit die Wertigkeit der optimierten Protonen- und Photonenverfahren für verschiedene Tumorlagen untersuchen zu können, neue Wege zur Qualitätssicherung der komplexen intensitätsmodulierten Protonen- und Photonenmethoden beschreiten. durch die Entwicklung von 3D-Gel-Dosimetrieverfahren zu Kapitel 2 Dreidimensionale Konformationstherapie Seit Mitte der neunziger Jahre haben zunehmend Planungssysteme in der Strahlentherapie Eingang gefunden, mit denen eine echte dreidimensionale Dosisberechnung durchgeführt werden kann und deren Leistungsumfang und Leistungsfähigkeit seitdem stetig gewachsen sind. Kernstück dieser neuen Methode ist ein Dosisberechnungsverfahren, das auf der Grundlage einer Patienten-CT-Studie eine dreidimensionale Dosisverteilung bestimmt. Bis zur Einführung dieser neuen Technik erfolgte die Therapieplanung meist simulationsorientiert, d.h.erst nach der Lokalisation der Therapiefelder und nicht vor der Simulation. Die Dosisberechnung erfolgte entweder mit einfachen Tabellen-Verfahren in der Mitte des Zentralstrahls oder mit rechnergestützten 2D-Planungsverfahren in der Zentralstrahl-Ebene [15,16]. Auf diese Weise kamen überwiegend einfache orthogonale Steh- Indikationsstellung Lagerung und Fixierung Planungs - CT Therapeutische Verordnung (3D-Zielvolumendefinition, Dosis, Fraktionierung) 3D-Therapieplanung Simulation Therapiedurchführung Verifikation Verlaufskontrolle Abbildung 2.1 Darstellung der Prozesse einer Strahlentherapie eines Patienten als Kette. Die farbigen Pfeile kennzeichnen Forschungsgebiete mit neuen Lösungsansätzen. feld-, Gegenfeld- und Boxtechniken zur Anwendung. Zur Schonung von strahlenempfindlichen gesunden Geweben wurden nach den Simulationsaufnahmen manuell oder rechnergestützt Abschirmblöcke (Individual-Absorber oder auch wirkungsvolle Satellitenblenden genannt) aus niedrig schmelzenden Metallegierungen angefertigt und auf Blockträgern im Strahlengang eingepaßt. Diese Form der Therapie stellt eine einfache, aber wirkungsvolle Methode zur Isodosenkonformierung dar. Seit es Möglichkeiten einer dreidimensionalen Dosisberechnung gibt, können die Tiefendosiseigenschaften der hochenergetischen Photonen- und Elektronenstrahlen wesentlich besser genutzt werden. Dies führte zu einer Umkehrung der Abfolge der Schritte in der Strahlentherapie-Kette (Abb. 2.1): Nach der Indikationsstellung wird eine geeignete Lagerung des Patienten und eine über alle Therapieschritte reproduzierbare Fixierung gewählt und individuell angefertigt. Mit dieser individuellen Lagerung und Fixierung wird ein Computertomogramm des Patienten mit einem Schichtabstand von üblicherweise 4-10 mm als sog. Planungs-CT (PLCT) angefertigt. Es folgt die dreidimensionale Definition des Planungszielvolumens (planning target volume, PTV) in jeder Schicht des PLCT’s nach den von der Fachwelt international anerkannten Richtlinien des ICRU Reports Nummer 50 [17] durch einen fachkundigen Arzt im Rahmen der therapeutischen Verordnung. Weitere Festlegungen im Rahmen der therapeutischen Verordnung umfassen die gesamte zu applizierende Dosis im Dosisrefenzpunkt [17] und das Fraktionierungsschema, das die Einzeldosen der Fraktionen und deren zeitliches Applikationschema angibt. Auf der Grundlage des so bearbeiteten PLCT’s kann eine konformale 3D-Therapieplanung (3D conformal radiotherapy, 3DCRT) durchgeführt werden. Ziel dieser Technik ist es, eine möglichst enge Konformation einer vorgewählten Isodosenfläche an das PTV zu erreichen und gleichzeitig Dosisgrenzwerte von Risikoorganen nicht zu überschreiten bzw. die Dosiswerte in Risikoorganen so niedrig als möglich zu halten. Nach den Richtlinien der ICRU [17] ist anzustreben, das PTV von der 95%-Isodose zu umschließen und die Dosis innerhalb des PTV’s nach Möglichkeit unter 107% begrenzt zu halten. In den Abbildungen 2.2.1 und 2.2.2 wird die Planung eines Bronchialkarzinoms nach der simulationsorientierten, orthogonalen Methode mit der 3D-Konformationstherapie verglichen. Man erkennt, daß bei gleicher Rückenmarkbelastung von maximal 45 Gy die Dosis im Mediastinum bei der herkömmlichen Methode auf 45 Gy begrenzt werden mußte, um eine Lungenbelastung von 15 Gy nicht zu überschreiten. Beim 3DCRT-Plan beträgt die Dosis in der gesunden rechten Lunge maximal 4 Gy bei einer mediastinalen Dosis von 59,4Gy. Zur Übertragung der Laser-Lagerungsmarkierungen und Feldaperturen auf die Haut ist eine anschliessende Therapiesimulation notwendig. Außerdem ermöglicht eine Durchleuchtung am Simulator die Kontrolle von Organbewegungen relativ zu den Feldgrenzen. Diese Information liegt bei der CT-Untersuchung nicht vor, da jede Schicht eine Momentaufnahme darstellt. Die 3DCRT ist komplexer als die simulationsorientierte Therapie und benötigt deshalb mehr Einstellparameter. Die Verwendung von koplanaren (Einstrahlrichtungen parallel zu den CT-Schichten) oder nicht-koplanaren Mehrfeldtechniken individueller, nicht-orthogonaler Einstellwinkel, Individualabsorbern und Filter (Keilfilter, virtuelle Keilfilter [18,19]), Individualabsorber, Multileaf-Kollimatoren, etc.) sind manuell mit der notwendigen Sicherheit für den Patienten in der Praxis nicht mehr zu beherrschen. Deshalb wird diese Bestrahlungstechnik fast ausnahmslos mit Hilfe eines sog. Protokollier- und Verifikationssystems angewandt. Man versteht darunter ein Datenbanksystem mit einer vernetzten Rechnerarchitektur, das alle Parameter der 3D-Planung, der Simulation und der Bestrahlungsdurchführung in einem Datenbanksystem als Datensatz verwaltet und deren tägliche Anwendung an den Bestrahlungsgeräten steuert. In der Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie wurde dafür 1997 das LANTIS-System [Fa. Siemens, Erlangen] konfiguriert und in Betrieb genommen. ___________________________________________________________________________ Abbildung 2.2.1 Simulationsorientierte, orthogonale Planung eines Bronchialkarzinoms des linken Oberlappens (pT2 N1 G3 R0 MX). Oben: Zielvolumen 1. Ordnung (Primärtumor, Mediastinum, Supraclavicularregion) bis 45 Gy. Mitte: Zielvolumen 2. Ordnung aufgesättigt über antero-posteriore Gegenfelder bis zu einer Dosis im Referenzpunkt von 70.20 Gy (Isodosenangaben in Prozent des Dosisreferenzpunktes. 10%, 20% blau, 95%, 100% grün). Unten: Addition beider Pläne (Isodosenangaben 10 Gy, 20 Gy blau, 45 Gy grün, 67 Gy rot) Abbildung 2.2.2 3D-Konformationsplan. Oben: primärer, gewichteter Dreifelderplan für das Zielvolumen 1. Ordnung bis 59.40 Gy. Mitte: Aufsättigung des Zielvolumens 2. Ordnung über 3-Felderplan bis zu einer Herddosis von 70.20 Gy. Unten: Addition beider Pläne (Isodosenangaben 10 Gy, 20 Gy blau, 57 Gy grün, 67 Gy rot). Abbildung 2.2.1 (Legenden auf Seite 7) Abbildung 2.2.2 An der Klinik für Strahlentherapie wird während der Bestrahlung des Patienten anfangs und nach etwaigen Feldänderungen die Feldlage mit Verifikations-Filmaufnahmen oder das elektronische Portal-Image-Device (EPID) Beamview+ (Fa. Siemens) kontrolliert und mit den korrespondierenden Simulationsaufnahmen verglichen und nötigenfalls korrigiert. Das beschriebene, auf der 3DCRT beruhende Therapieverfahren wurde an der strahlentherapeutischen Klinik der Universität Regensburg nach Beschaffung des 3DTherapieplanungssystems TMS (Fa. HELAX AB, Uppsala, heute Fa. MDS Nordion, Canata, Ontario, Kanada) im Jahre 1994 schrittweise erarbeitet und in die Routine eingeführt. Es handelt sich um ein offenes System, bei dem in etwa einjährigem Abstand neue SoftwareTools verfügbar sind und die ihren Niederschlag in einer Optimierung der Therapieplanung finden. Im Zeitraum von 1994 bis Anfang 2000 erhöhte sich in der strahlentherapeutischen Klinik der relative Anteil jener Patienten, die im Therapieverlauf eine primäre 3DCRTPlanung erhielten von ca. 50 % auf 75 %. Nachfolgend werden wichtige Schritte dieser Therapietechnik genauer vorgestellt. Wesentliche eigene Forschungsarbeiten sind in diese Therapietechnik eingeflossen und werden zum besseren Verständnis eigener Entwicklungen nochmals aufgegriffen. 2.1 Virtuelle Simulation Mit einer Patienten-CT-Studie (CT-Phantom) steht ein dreidimensionaler Datensatz von Hounsfieldeinheiten (Hounsfield Units, HU) zur Verfügung, dessen Ortsauflösung in x-/yRichtung von der verwendeten Rechnermatrix und in z-Richtung (Patienten-Längsachse) vom frei wählbaren Schichtabstand abhängt. Die Entwicklung neuer Tools der Planungssoftware zur Bearbeitung des CT-Datensatzes erlauben eine virtuelle Simulation im Sinne einer Behandlung des CT-Phantoms als virtuellen Patienten. Nach Übernahme des CT-Datensatzes in die Datenbank des Planungssystems wird in allen Schichten automatisch oder semiautomatisch (automatisch mit interaktiver Nachbearbeitung) eine Abgrenzung der Außenkontur des Patienten durchgeführt. Die Segmentierung innerer Organe gelingt mit semiautomatischen Verfahren bei Organen wie der Lunge oder dem knöchernen Skelett wegen deren guter Abgrenzbarkeit aufgrund ihrer, vom umgebenden Gewebe sich unterscheidenden Dichte. Bei anderen Organen muß die Segmetierung manuell durchgeführt werden. Zur Definition der Zielvolumina nach den Richtlinien (ICRU Report Nr. 50 [17]), insbesondere des GTV (gross tumor volume), des CTV (clinical target volume) und des PTV (planning target volume) steht ein weiteres Werkzeug zur dreidimensionalen Aufblähung des GTV zum CTV und weiter zum PTV über eine wahlweise isotrope oder anisotrope Margin-Funktion zur Verfügung. Mit Hilfe des OEV (observers-eye-view) genannten Werkzeuges kann Betrachtungsrichtung auf CT-Phantom die das durch günstigste eine freie Wahl der Einstrahlrichtung der Bestrahlungsfelder selektiert werden (Abb.2.3). Eine 3D-Visualisierung läßt die Umrißkontur des definierten Strahls auf der Haut (Hautportal) oder nach rechnerischer Entfernung der Haut bzw. einzelner segmentierter Organe in Beziehung zum Zielvolumen erkennen (Abb.2.4). Haut- und Organkonturen können zur besseren Darstellung auch transparent abgebildet werden. Besonders wichtig für die Weiterentwicklung der 3DCRT zur virtuellen Simulation war die Einführung eines sog. digital rekonstruierten Radiogramms (DRR) mit ausreichender Bildqualität, das von Sherouse et al. [20] eingeführt worden war. Man versteht darunter eine Abbildung 2.3 Obeservers-Eye-View (OEV) Abbildung 2.4 3D-Visualisierung von zur Kotrolle der Einstrahlrichtung Patientenphantom und Bestrahlungsfeldern (vgl. Plan in Abb. 2.2.2, Mitte). durch Überlagerung von Bildpunkten (Voxel) aus dem CT-Datensatz errechnete Röntgenaufnahme, bei der eine divergente Strahlgeometrie simuliert wird. Die Blickrichtung des Betrachters (beams-eye-view, BEV) ist dabei vom Fokus in Strahlrichtung auf den Patienten gerichtet. Mit diesem Hilfsmittel kann die Einstrahlrichtung überprüft werden. Eine Hilfskontur wird automatisch um das PTV gezogen, die mit Hilfe einer Margin-Funktion um einen Randsaum beaufschlagt werden kann (Abb.2.5). Diese Konturen lassen sich für die automatische Anfertigung von Individualabsorbern oder einer Kontur für den Multi-LeafKollimator (MLC) verwenden. Die Block-Informationen können digital an eine rechnergestützte Blockschneidemaschine, die MLC-Informationen direkt an das Protokollierund Verifikationssystem übergeben werden. DRR-Bilder mit der eingetragenen Form eines irregulären Feldes lassen sich zum Vergleich mit Simulations- und Verifikationsaufnahmen dokumentieren. Da diese digitalen Werkzeuge an dem virtuell als CT-Phantom im Rechner gespeicherten Patienten praktisch alle Funktionen erlauben, wie sie von der realen Simulation mit einem Therapiesimulator bekannt sind, läßt sich diese Technik als virtuelle Simulation bezeichnen [21]. Ein Problem bei der virtuellen Simulation ist die exakte Übertragung des Bestrahlungsplanes auf den Patienten, die trotz präziser Lagerungstechniken Schwierigkeiten bereiten kann. Steht ein eigener Computertomograph zur Verfügung, so gibt es Möglichkeiten einer Zuordnung von Hautmarkierungen zum Planungsisozentrum. Eine Voraussetzung dafür ist, daß der Patient so lange im CT fixiert bleibt, bis eine 3D-Planung durchgeführt wurde und die Isozentrums- und Felddaten auf den Patienten übertragen werden können. Diese Möglichkeit bietet ein rechnergestütztes Lasersystem mit fünf beweglichen PC-gesteuerten Lasern, das seine Lageinformationen vom Planungssystem erhält. Anstelle des Isozentrums kann auch ein vorläufiges Isozentrum als Referenzpunkt in einer CT-Schicht des Planes definiert und seine zugehörigen Hautmarkierungen nach Laserübertragung tätowiert werden. Damit läßt sich die Liegezeit des Patienten am Computertomographen verkürzen, wenn bei der späteren Planung die Isozentrumskoordinaten relativ zu diesem Referenzpunkt bestimmt werden [22]. Ein derartiges System zur Ergänzung der virtuellen Simulation (CT-Simulationssystem, Fa. LAP GmbH, Lüneburg) steht vor der Installation in der strahlentherapeutischen Klinik. Es ist ein integriertes System, bestehend aus einem CT und einem 3D-Planungssystem, das die Fa. Picker mit den Komponenten ACQSIM und ACQPLAN anbietet. Es enthält einen relativ einfachen Planungsalgorithmus, der auf Abbildung 2.5 Digital rekonstruiertes Radiogramm (DRR) in einer Beams-Eye-View (BEV) Ansicht mit Planungszielvolumen (PTV, rot), das mit einem Randsaum von 0,5 cm (gelb) beaufschlagt zur ist. Blockherstellung Die Blickrichtung entspricht dem schräg dorsalen Strahl des Konformationsplans in Abbildung 2.2.2 (oben). einem Konvolutions-Pencilbeam mit verschiedenen Heterogenitätskorrekturen beruht. [23]. Die konventionelle Computertomographie kann Organbewegungen nicht berücksichtigen, da die einzelnen Schichten lediglich zufällige Momentaufnahmen darstellen. Deshalb scheint eine anschließende therapierelevante Überprüfung Isodosenfläche) der Target-Coverage unter Durchleutung (PTV-Einschluß an einem durch die Therapiesimulator unverzichtbar, obwohl Vergleichsuntersuchungen beider Verfahren zu einem anderen Ergebnis kommen [24]. Die folgende Dosisberechnung liefert einen Dosiswürfel als dreidimensionalen Datensatz. Neben der allgemein üblichen Darstellung der Isodosenverteilung in transversalen CT-Schichten erlaubt die multiplanare Rekonstruktion (MPR) die Berechnung einer beliebig orientierten Schicht im CT-Phantom mit überlagerter Isodosenverteilung (Abb.2.6). Abbildung 2.6 Multiplanare Rekonstruktion (MPR) einer sagittalen Schicht durch das Rückenmark. Eingetragen sind die 40 Gy (blau), 45 und 50 Gy (grün) Isodose (vgl. Plan in Abb.2.2.2, oben). Das wichtigste Hilfsmittel zur physikalischen Bewertung von Bestrahlungsplänen ist das differentielle oder integrale Dosis-Volumen-Histogramm (DVH). Es wird meist in seiner integralen Form zur Beschreibung der Häufigkeitsverteilung diskreter Dosiswerte in einer bestimmten Struktur (volume of interest, VOI) verwendet. In Abbildung 2.7 sind die DVH’s der beiden addierten Isodosenpläne aus Abbildung 2.2.1 und 2.2.2 mit den dort angegebenen Dosierungen für beide Lungenflügel, das PTV1 (Primärtumor und mediastinales sowie supraklavikulär ipsilaterales Lymphabflußgebiet), PTV2 (Primärtumor) gegenübergestellt. Hervorzuheben ist eine erhöhte Dosis in der Lunge bei gleichzeitig niedrigerer Dosis im Lymphabflußgebiet (PTV1) des simulationsorientierten Planes. Zur Übertragung des Ergebnisses der virtuellen Simulation auf den realen Patienten am Therapiesimulator dient ein leicht lokalisierbarer Einstell- oder Referenzpunkt, wie etwa das Jugullum, der Symphysen-Oberrand, die Beckenschaufel, etc.. Eine Übersicht geeigneter anatomischer Referenzpunkte ist bei Aaltonen et al. [25] zu finden. Die Koordinatenangaben zum Strahlenisozentrum beziehen sich auf den Referenzpunkt als Ursprung. Abbildung 2.7 15) (Legenden auf Seite Abbildung 2.7 Dosis-Volumen-Histogramme der addierten Pläne des Bronchialkarzinom-Falles. Links: Simulationsorientierte Planung (vgl. Abb. 2.2.1). Rechts: 3D-Konformationsplan (vgl. Abb. 2.2.2). Oben: DVH’s beider Lungen. Mitte: DVH’s des PTV1. Unten: DVH’s des PTV2. ________________________________________________________ 2.2 3DCRT und Dosiseskalation Da mit Hilfe der 3D-Konformationstherapie das bestrahlte Volumen außerhalb des PTV, TV (treated volume) genannt, verringert werden kann, bietet diese Methode das Potential zu einer Dosiseskalation im Target. Dies läßt sich an dem dargestellten Fall eines Bronchialkarzinoms (Abb.2.2) demonstrieren, indem man die Lungenvolumina mit einer Dosis größer oder gleich 10 Gy (V10 ) miteinander vergleicht. So läßt sich aus dem 3DCRT-Plan ein V10 von 480 cm3, beim konventionellen Plan dagegen ein Wert von 1600 cm3 bei einem gesamten Lungenvolumen von 2180 cm3 berechnen. Mit der Reduktion des Hochdosisvolumens um das PTV herum wird durch diese Technik die Dosis in den umliegenden Risikoorganen verringert. Weist der Dosisberechnungsalgorithmus die nötige Präzision auf, so können die Grenzwerte in diesen Risikoorganen bewußt ausgeschöpft werden. Die virtuelle Simulation erlaubt somit eine Steigerung der Dosis im Tumor (Dosiseskalation). Man erkennt in Abbildung 2.6, daß eine Dosis im Dosisreferenzpunkt von 59,40 Gy erzielt werden kann, wenn im gesamten Rückenmark eine Dosis von 45 Gy zugelassen wird. Umgekehrt erkennt man im transversalen Schnitt (Abb.2.2 rechts), daß sich durch die reduzierte Gewichtung der dorsalen Felder auf 22,5 % (von dorsal) und 27,5 % (von schräg dorsal) die Lungenbelastung im Bereich des schrägen Feldes auf 12 Gy beschränken läßt. Im lateralen Strahlenkanal des Boostplanes erhält die gesunde Lunge nach Planaddition maximal 4 Gy bei einer Herddosis von 70,20 Gy. Dies demonstriert die variablen Möglichkeiten zur Tumordosis-Eskalation oder in einem umgekehrten Ansatz zur Senkung der Risikoorgan-Dosis bei gleichbleibender Tumordosis, die durch die genaue Kenntnis der 3D-Dosisverteilung im Körper mit virtuellen Simulationsmethoden realisierbar ist. 2.3 Lagerung und Fixierung Der mit der 3DCRT erreichbare höhere Grad an Isodosenkonformation erlaubt eine Dosiseskalation im Tumor, zwingt jedoch gleichzeitig zu einer äußerst präzisen und reproduzierbaren Patientenlagerung und Fixierung. Im Schädel- und Halsbereich gelangen unterschiedliche Maskenfixierungssysteme Kunststoffmaterial oder tiefgezogene aus Acrylmasken thermoplastisch zur Erzielung verformbarem einer höheren Lagerungspräzision zur Anwendung. Hochdosiert zu bestrahlende, kleinvolumige Targets Abbildung 2.8 Präzise Nasenwurzel- oder Byteblock-Fixierung mit Nackenschale. Zur Markierung der Bestrahlungsfelder kann eine Plexikuppel mit einer Vorrichtung zur Befestigung einer Folien-Feldvorlage aufgesetzt werden. verlangen eine weitergehende Immobilisierung, die mit Beißblock- oder Nasenwurzelfixierungen erreicht werden können. In Abbildung 2.8 ist eine Eigenentwicklung dargestellt, die für Präzisionsbestrahlungen im Schädel- und Hals-Nasen-Ohren-Bereich geeignet ist. Radiochirurgische Einzeitbestrahlungen und kleinvolumige, fraktionierte Bestrahlungen in unmittelbarer Nähe von Risikoorganen bedürfen wegen des extrem hohen Genauigkeitsanspruchs einer stereotaktischen Fixierung, die sich in nicht-invasive Maskensysteme und invasive Fixiermethoden mit dem stereotaktischen Ring unterteilen lassen (Schell MC, Wu A: in [26]). Der grundsätzliche Unterschied zwischen stereotaktischen und Präzisions-Lagerungssystemen besteht darin, daß stereotaktische Systeme ein mit dem Körper starr verbundenes Koordinatensystem definieren, das von den diagnostischen Modalitäten (CT, MRT, PET, etc.) mit aufgenommen und vom Planungssystem erkannt wird. Eine spezielle Software ermittelt daraus die Lage des Zielvolumens im stereotaktischen Koordinatensystem. Fixierungen für Bestrahlungen im Körper außerhalb des Kopf-Halsbereiches werden mit unterschiedlichen Lagerungssystemen durchgeführt. Die Entwicklung von Bestrahlungsmethoden mit höherem Konformationsgrad zwingen jedoch auch hier zu neuen Techniken wie der stereotaktischen Lagerung des Rumpfes mit dem Bodyframe (Fa. Schuster). Alternativ wurden neue digitale Navigationssysteme, die über Infrarotsensoren den Patienten im Raum orten, entwickelt und getestet [Exactrac, Fa. BrainLab, München]. In Verbindung mit bildgebenden Verfahren wie einem Ultraschall-Scanner, dessen Schallkopf ebenfalls im Raum geortet wird, kann die Lage des Targets relativ zum Strahlenisozentrum kontrolliert und korrigiert werden. 2.4 Dosisberechnungsalgorithmen für die 3D- Konformationstherapie Die mit der 3D-Konformationsmethode angestrebte Dosiseskalation setzt sehr präzise Dosisberechnungs-Algorithmen voraus, da Grenzwerte in den Risikoorganen oftmals bewußt ausgeschöpft werden. Eine Übersicht über moderne Photonen-Dosisberechnungsverfahren wurde u.a. von Bloch und Altschuler (in [26]) sowie Anesjöh veröffentlicht [27]. Berechnungen zum Strahlungstransport in Gewebe konzentrieren sich auf die Beschreibung der Energiedeposition, die durch die primäre Photonen-Wechselwirkung ausgelöst wird. Die Größe Kermap (kinetic energy per unit mass released in matter) kann mit first-principle Methoden durch Faltung des Massen-Energie-Transfer-Koeffizienten µk ( E ) / ρ mit dem Energie-Fluenzspektrum Φ p ( E , d )dE (d=Tiefe im Phantom) berechnet werden. In Geweberegionen mit Sekundärelektronen-Gleichgewicht ist die durch primäre PhotonenWechselwirkung deponierte Energiedosis Energiedeposition am Ort der primären identisch mit Kermap. Wechselwirkung Dabei wird die angenommen und die Bremsstrahlungsproduktion durch Sekundärelektronen vernachlässigt. Dieser von Johns und Cunningham [28,15] entwickelte Formalismus lieferte für niedrige Photonenenergien (etwa für 60 Co) innerhalb von Gebieten mit Sekundärelektronen-Gleichgewicht brauchbare Ergebnisse. In Regionen mit Aufbaueffekt- oder Übergangszonen unterschiedlicher Gewebedichten treten erhebliche Abweichungen auf. Die zunehmende klinische Verbreitung von Linearbeschleunigern verdrängte die Anwendung dieses Modells, da die Reichweite der Sekundärelektronen bei den hohen primären PhotonenEnergien einige Zentimeter beträgt. Zur Berechnung der Energiedosis im Gewebe müssen dann Streuprozesse berücksichtigt werden. Der bei den verwendeten Energien dominante Compton-Streuprozess kann in einen first-scatter und einen multiple-scatter Streuprozess separiert werden. Während sich der erste Prozess mit Hilfe der Klein-Nishina-Formel [28] analytisch berechnen läßt, trifft dies für den multiple-scatter Prozess nicht zu. Multiple-scatter Prozesse lassen sich nur durch Verfolgung von Photonenspuren mit Monte-Carlo Simulationen beschreiben. Um diese Schwierigkeiten zu umgehen, wurden für die praktische Therapieplanung empirische Dosisberechnungsverfahren entwickelt. Dazu wird die Energiedosis in einem Separationsansatz in einen primären und einen Streudosisanteil aufgeteilt. Eine Unterscheidung in single oder multiple scattering Prozesse wird dabei nicht getroffen. Aus Wasserphantom-Messungen der tiefen- und feldgrößenabhängigen Tissue-Phantom-Ratio TPR(d,r) lassen sich durch eine Extrapolation nach verschwindender Feldgröße der primäre Anteil TPR(d,0) und die differentielle Scatter-Air-Ratio dSPR(d,r)/r berechnen [16]. Planungssysteme, die auf diesem Algorithmus beruhen, können auf der Basis eines CTPatientenphantoms Isodosenverteilungen von irregulär geformten Feldern berechnen. Durch Skalierung mit der Elektronendichte können Gewebeinhomogenitäten berücksichtigt werden. Da der Algorithmus auf der Annahme beruht, daß die beim Streuvorgang entstehenden Rückstoßelektronen nicht vom Wechselwirkungsort weitertransportiert werden, sind derartige Verfahren auf Gebiete mit Sekundärelektronen-Gleichgewicht beschränkt. Eine präzise Beschreibung des Elektronentransportes auch in NichtgleichgewichtsGebieten ist bei dosiseskalierten Techniken von großer Bedeutung. Da die Reichweiten der Sekundärelektronen hochenergetischer Photonen im Bereich von einigen Zentimetern liegen, sind nicht nur die Aufbauregion, sondern beispielsweise Bereiche wie Lunge-Mediastinum, Wirbelkörper-Rückenmark- oder Gewebe-Luft-Grenzflächen, um die wichtigsten zu nennen, problematisch. Die genaueste Dosisberechnungsmethode ist das Monte-Carlo-Verfahren, bei dem stichprobenartig der Energietransport von Bremsstrahlungsphotonen und ihren Sekundärteilchen vom Beschleunigertarget bis zum Depositionsort im Patienten verfolgt wird. Da die Methode sehr rechenzeitintensiv ist, erfolgte eine Anwendung in Bestrahlungsplanungssystemen bislang sehr zögernd. Analysiert man den Strahlungstransport genauer, so läßt sich dieser in zwei unterschiedliche Prozesse differenzieren. Nach der Freisetzung von Energie durch die Wechselwirkung eines primären Photons mit einem Atom des Gewebes erfolgt die Energiedeposition an anderer Stelle im Volumen des Patientenphantoms. Dieser zweistufige Vorgang läßt sich mathematisch als Superposition von Antwortfunktionen, die von Punktbestrahlungen ausgelöst wurden, beschreiben. Diese Antwortfunktionen bezeichnet man als Streukerne (kernel), die Energietransport und Energiedeposition durch Sekundärteilchen beschreiben. Sind diese Kernel innerhalb der Phantomkontur räumlich invariant (etwa bei homogener Dichteverteilung in einem räumlich halbunendlichen Phantom), so wird das Superpositionsintegral zum Faltunsintegral (Konvolution). Dieses kann mit Methoden der Fouriertransformation elegant und rechenzeiteffizient gelöst werden. Die räumliche Invarianz der Kernel ist jedoch wegen der Gewebeinhomogenität und der endlichen Patientenkontur verletzt. Treten diese Faktoren in den Vordergrund und müssen deshalb berücksichtigt werden, so geht dem Verfahren seine Eleganz und Effizienz sowie in Teilvolumina seine Genauigkeit verloren. Präzise Lösungen können bei räumlich varianten Kernen nur gewonnen werden, wenn anstelle der Faltung die rechenzeitintensive Superposition der dichteabhängigen Kerne durchgeführt wird (Übersicht von Ahnesjö [27]). 2.4.1 Kernelbasierte Methoden Im Jahre 1984 wurden erstmals kernelbasierte Methoden von verschiedenen Gruppen vorgestellt (Anesjöh, Boyer et al., Chui et al., Mackie et al., Übersicht von Bloch und Altschuler Smith [26]). Nachdem 1985 von Mackie et al. Kernel zur Berechnung für die auf Sekundärelektronen übertragene Energiedeposition der primären Photonen-Wechselwirkung in einem räumlich unendlich ausgedehnten Medium sowie zusätzlich Kerne für gestreute Photonen berechnet wurden, setzte eine stürmische Entwicklung ein. So wurden ähnliche Verfahren in den achtziger Jahren unabhängig von Gruppen in den USA (Mackie et al. [29], Mohan et al. [30]) und Europa (Anesjöh et al. [31]) entwickelt und als sog. Superpositions- /Konvolutionsverfahren in den neunziger Jahren verfeinert. Diese Verfahren stellen mittlerweile die Arbeitspferde der 3D-Konformationstherapie-Planung dar. Wegen seiner Bedeutung und der breiten Anwendung in der Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie der Universität Regensburg seit 1994 werden exemplarisch die Grundlagen des Rechenverfahrens des Planungssystems TMS (HELAX AB) genauer beschrieben. Der von Ahnesjö entwickelte Superpositions-/Konvolutions-Algorithmus [27] basiert auf monoenergetischen Kernel, die für alle Wechselwirkungsarten mit Monte-Carlo Methoden (EGS4/PRESTA, [37]) unabhängig berechnet werden. Mittels Analyse von Profilen durch die Kernelverteilungen läßt sich eine Gruppierung in Kernel für die Primärdosis (Energiedeposition durch geladene Teilchen und ihre Sekundärteilchen, die von nur einmal wechselwirkenden Photonen freigesetzt werden) und Streudosis (Energiedeposition durch geladene Teilchen und ihre Sekundärteilchen, die durch mehr als einmal wechselwirkende Photonen sowie durchführen. Bremsstrahlungs- Boyer [32] hat und Annihilationsphotonen nachgewiesen, daß zur freigesetzt werden) Beschreibung von Bremsstrahlungsspektren eine Superposition von fünf monoenergetischen Kernel in guter Näherung ausreicht. Ahnesjö wies durch eine analytische Fitprozedur nach, daß sich die durch Überlagerung gewonnenen polyenergetischen Punktkernel durch zwei Terme für den primären und den Streuanteil beschreiben lassen [33]. Er verwendet dazu die rotationssymmetrische Funktion h( r ) = AΘ e − aΘ + BΘ e − bΘ r2 (1) Das Spektrum der Bremsstrahlungsphotonen des individuellen Beschleunigers wird durch Anpassung einer mit den Parametern Aθ, aθ, Bθ und bθ berechneten Tiefendosiskurve an eine gemessene Tiefendosiskurve bestimmt. Die Aufteilung des Kernels in Primär- und Streuanteil liefert genauere Ergebnisse als die Beschreibung mit nur einer Komponente. Zur Berechnung der Dosis für monoenergetische Bremsstrahlung im Patientenvolumen wird die Energiedeposition der in jedem Punkt des Volumens freigesetzten Energie superponiert. ρ D( r ) = ρ ρ ρ ∫∫∫ T ( s )h(r − s )d 3 ρ s (2) V ρ Die am Ort s freigesetzte Energie wird durch den von Ahnesjö eingeführten Begriff der TERMA (total energy per mass released in matter), dem relativen Anteil dieser Energie, der ϖ am Ort r deponiert wird, durch den Kernel h beschrieben. Für eine polyenergetische Strahlenquelle werden die Größen Terma und Kernel durch ihre energiedifferentiellen Ausführungen ersetzt. ρ D( r ) = ∫ ∫∫∫ T E E ρ ρ ρ ϖ ( s )h( E , r − s )d 3 sdE (3) V Die Terma ergibt sich aus der Energiefluenz und dem Massenschwächungskoeffizienten gemäß Gleichung 4. ρ µ ρ ρ TE (r ) = ρ ( E , r ) ΨE (r ) (4) Bedingt durch die von Ahnesjö vorgeschlagene Separation des Kernels läßt sich das Integral in Gleichung 3 in getrennte Primär- und Streu-Faltungsintegrale trennen, womit die Genauigkeit des Verfahrens wesentlich verbessert werden kann. Da die monoenergetischen Streukerne unter der Voraussetzung eines homogenen, wasseräquivalenten und unendlich ausgedehnten Mediums berechnet wurden, ergeben sich bei der Anwendung des Verfahrens auf das Patientenphantom Probleme. Insbesondere müssen: die spektralen und geometrischen Eigenschaften der Strahlungsquelle, die heterogenen Eigenschaften und die endliche Größe des Phantoms und Recheneffizienzprobleme berücksichtigt werden. Eine näherungsweise Berücksichtigung unterschiedlicher Gewebedichten kann durch eine ρ Dichteskalierung für den Pfad zwischen dem primären Streuort s und dem Depositionsort ρ r eingeführt werden. ρ ρ ρ ρ ρ ρ (r ) 2 hhet ( s , r ) = c hρ 0 [ c ( r − s ) ] (5) ρ0 1 ρ ρ ρ c = ∫ ρrel [ s − l ( s − r )]dl mit 0 (6) Damit ergibt sich für die Dosis ρ ρ ρ ρ( s ) 2 ρ ρ D(r )= ∫∫∫ T ( s ) c hρ0 [c(r − s )]d 3 s V ρ0 (7) Das in Gleichung 7 angegebene Integral kann durch numerische Integration (direkte Summation oder Superposition) gelöst werden, einem Verfahren das sehr rechenzeitintensiv ist. Wesentlich schneller sind Faltungs- oder Konvolutionsverfahren, die allerdings räumlich invariante Kernel verlangen. Die räumliche Invarianz der Kernel liegt aber nur bei homogenen, räumlich unendlich ausgedehnten Phantomen vor. Deshalb wurden von Ahnesjö [34] und Boyer et al. [35] und anderen Varianten von Faltungsmethoden eingeführt, bei denen die Rechenzeitvorteile dieses Verfahrens erhalten bleiben, die aber insbesondere in Dichteübergangszonen und im Dosisaufbaubereich ungenau sind. Eine weitere Effizienzsteigerung läßt sich durch Einführung einer Präkonvolution der Punktkerne zu einem sog. Pencilbeam erreichen. Dazu werden Punktkerne über die Strahltraverse durch den Patientenquerschnitt integriert oder direkt über Monte-CarloVerfahren bestimmt. Eine sehr verallgemeinerte Formulierung der Dosisberechnung mit Pencilbeams wurde von Gustafsson angegeben [36]. Pencilbeam-Algorithmen hängen wegen der räumlichen Invarianz wie Punktkernel-Verfahren von der Heterogenitätsproblematik ab. Zur Verbesserung der Genauigkeit hat Ahnesjö [33] einen weiteren Entwicklungsschritt vom Konvolutions- zum Superpositionsverfahren mit dem von ihm Collapsed Cone genannten Algorithmus durchgeführt. Bei dieser Methode wird der Punktkernel in Raumkoordinaten (Cones) diskretisiert. Da bei hochenergetischer Strahlung die Vorwärtsstreuung dominiert, erfolgt die Diskretisierung anisotrop mit kleineren Cones in Vorwärtsrichtung. Damit wird der statistische Fehler bei der Energiedeposition-Berechnung verringert. Die Collapsed-Cone-Approximation besteht darin, daß die in das divergente Raumwinkelelement freigesetzte Energie linear auf der Konusachse transportiert und im Volumenelement auf dieser Achse deponiert wird. Die dadurch entstehenden Versetzungsfehler bei der Deposition sind akzeptabel, da der größte Anteil in der Nähe des Punktes der Energiefreisetzung deponiert wird. Durch Integration des analytischen Punktkernels aus Gleichung 1 erhält man für den diskreten Raumwinkel-Kernel ∫∫ Ωi hρ0 ρ (r , Ω)r 2 d 2 Ω = AΩi e − aΩi r + BΩ i e − bΩ i r (8) Die Linearisierung der Deposition erlaubt eine dichteskalierte Präkonvolution für alle Volumenelemente auf der Konusachse. Eine Verifikation der Methode in mediastinalanalogen Phantom-Simulationen mit dem Monte-Carlo-Code EGS4 lieferte sehr gute Resultate. Obwohl Anesjöh’s Veröffentlichung bereits 1989 erschien, erlauben erst die heute verfügbaren Rechner eine Einführung in die klinische Routine. Um die Verbesserung der Genauigkeit, die sich mit diesem Algorithmus gegenüber dem Pencil-Beam-Algorithmus ergibt, zu demonstrieren, wurden Vergleichsplanungen durchgeführt. In den Abbildungen % 2.9.1 und 2.9.2 ist der Fall Abbildung 2.9.1 Vierfelderplan eines Ösophaguskarzinoms mit mediastinalen Lymphknoten (Isodosenverteilung in Prozent der Dosis im Referenzpunkt (hier mit Norm bezeichnet). Grün: 100%, 95%. Dunkelblau: 50%, 10%. Links: Berechnung mit TMS Version 5.1 Pencil Beam, rechts mit Collapsed Cone. Man erkennt deutlich die Abnahme der TargetCoverage und gleichzeitige Zunahme der Lungendosis bei dem Collapsed Cone Algorithmus (rechts) durch die physikalisch korrektere Wiedergabe der lateralen Streuung. ___________________________________________________________________________ eines Ösophaguskarzinoms mit Beteiligung des gesamten Mediastinums dargestellt. Der Vierfelderplan wurde mit den TMS-Versionen 5.1 mit Pencil Beam und Collapsed Cone berechnet. Man erkennt deutlich die Abnahme der Dosis im PTV und Zunahme der Dosis in den Lungen durch korrekte Berücksichtigung der lateralen Streuung mit dem Collapsed Cone Algorithmus. Ein analoges Ergebnis liefern die in den Abbildung 2.9.2 (oben) Dosis-Volumen-Histogramme des Planungszielvolumens (links) und beider Lungen (rechts) des Ösophaguskarzinomplanes . Man erkennt die Abnahme der Dosis im PTV und die Zunahme in den Lungen im Niedrigdosisbereich (unterhalb 50 % der Referenzdosis) als Folge der lateralen Streuung beim Collapsed Cone Algorithmus (blau). Abbildung 2.10.1 (Legende auf Seite 25) Abbildung 2.10.1 Fall Mammakarzinom-Bestrahlung einer in Tangententechnik (Isodosendefinition wie in Abb. 2.9.1). Links: TMS Version 5.1 Pencil Beam Berechnung, rechts: Collapsed Cone Berechnung. Man erkennt deutlich die Dosisabnahme in der Brust am Einzug der 95%-Isodose in die Thoraxwand bei gleichzeitiger Zunahme der Dosis in der Lunge durch laterale Streuung. ___________________________________________________________________________ Abbildung 2.10.2 Dosis-Volumen-Histogramme der rechten Lunge für die Mammakarzinom-Pläne, be- rechnet mit dem Pencil Beam (rot) und dem Collapsed Cone Algorithmus (blau). Die Zunahme des Lungenvolumens mit Dosen bis 50% der Referenzdosis bei Berechnung mit dem Collapsed Algorithmus Cone hebt sich deut- lich ab. Abbildungen 2.10.1 und 2.10.2 dargestellten Berechnungen des Falles eines Mammakarzinoms in Tangententechnik. In den Jahren nach Einführung des TMS- Planungssystems wurden viele phänomenologische Korrekturen in den Algorithmus eingeführt, die zu einer wesentlichen Verbesserung der Rechengenauigkeit in kritischen Regionen führte. Dazu zählen Korrekturen, die den Einfluß von Kontaminationen geladener Teilchen aus Filtern, Blöcken oder der Luft berücksichtigen (charged particle contamination kernel). Eine weitere, sehr wichtige Korrektur beschäftigt sich mit der Photonenstreuung des Ausgleichskörpers und berücksichtigt die Strahlerkopf-Streuung durch Differenzierung der Head-Scatter Fluenz in einen primären Head-Scatter-Anteil einer ausgedehnten Quelle am Ort des Ausgleichskörpers im Strahlerkopf sowie einen Anteil der im Phantom gestreuten HeadScatter-Photonen. Die so berechneten Kernel berücksichtigen auch die Streueffekte an den Kollimatorrändern. Da die Punktkernel für ein unendlich ausgedehntes Medium mit parallelem Strahleneinfall berechnet werden, berücksichtigen weitere Korrekturen den Einfluß der endlichen Patientenkontur sowie der Divergenz des Strahlenfeldes (Kernel-Tilt). Eine Übersicht über die Korrekturverfahren ist bei Ahnesjö et al. [27] angegeben. 2.4.2 Monte-Carlo-Verfahren Superpositions-/Konvolutionsverfahren weisen verschiedene Näherungen auf, die sich auf die Genauigkeit der Dosisberechnung auswirken. Zu den genauesten Berechnungsmethoden zählen Monte-Carlo-Simulationsverfahren. Bei dieser Methode wird der Teilchentransport durch ein Medium simuliert, indem auf die bekannten physikalischen Wechselwirkungen der beteiligten Teilchen mit Materie zurückgegriffen wird. Abschätzungen zeigen, daß für eine typische Fraktionsdosis von etwa 2 Gy etwa 1016 - 1017 Photonen, Elektronen und Positronen durch den Strahlerkopf und den Patienten transportiert werden. Diese große Teilchenzahl sprengt ohne weitgehende Varianzreduktionsverfahren die Möglichkeiten von Rechnern selbst größter Leistungsfähigkeit. Aus diesem Grund wird bei der Monte-Carlo-Methode ein Stichprobenverfahren mit einer statistisch ausgewählten, repräsentativen Untermenge von Teilchen herangezogen, um das gemittelte Verhalten aller Teilchen vorherzusagen. Diese primären Teilchen werden gestreut, deponieren Energie oder produzieren Sekundärelektronen nach den fundamentalen Gesetzen der Physik. In gleicher Weise müssen die Sekundärteilchen verfolgt werden. Die Dosisverteilung wird durch Akkumulation der Energiedepositionsereignisse aller verfolgten primären und sekundären Teilchen in einem Gitter kleiner diskreter Volumenelemente (Voxel) bestimmt. Die statistische Genauigkeit der Dosisberechnung hängt dabei nur von der Anzahl der verfolgten Teilchen-Histories ab. Zur Erzielung eines maximalen relativen Fehlers der Dosis von 2 % ist die Simulation von 2.108 109 Teilchen erforderlich. Die Monte-Carlo-Simulation läßt sich in den patientenunabhängigen und den patientenabhängigen Anteil unterteilen. Der erste Teil, der den Teilchentransport zwischen dem Beschleuniger-Fokus und seiner Kollimatoroberkante betrifft, muß nur einmal für den gewählten, individuellen Beschleuniger berechnet werden. Das Simulationsergebnis steht als sog. Phasenraumdatei für die Patientenberechnung zur Verfügung (phase space description, PSD). Die PSD beschreibt den Teilchentyp, die Energie, Position und Richtung aller im Strahlerkopf simulierten Teilchen. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Verfolgung aller in der PSD gespeicherten Teilchen vom Kollimator zum und durch den Patienten. Die Monte-Carlo-Verfahren zur Anwendung in der Strahlentherapie haben sich einerseits als Folge der Entwicklung der Kernphysik durch die Herleitung von Formeln für die Wechselwirkung von Photonen und geladenen Teilchen mit Materie und der Messung umfangreicher Daten von Streuquerschnitten und Stopping-Power-Daten, andererseits als Folge des rasanten Fortschrittes der Computerleistungsfähigkeit entwickelt. Die Aktivitäten der Arbeitsgruppen, die sich im National Bureau of Standards (NBS, Maryland, USA) um M.J.Berger und S.M.Seltzer und im National Research Council (NRC, Ottawa, Kanada) um W. Nelson, D. Rogers und A. Bielajew, gruppierten, führten zur Entwicklung der Codes ETRAN bzw. EGS4 und deren Abkömmlinge. Unabhängig davon wurde, ausgehend von militärischen kernphysikalischen Projekten am Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL, Livermore, USA) unter Führung von C.L. Hartmann-Siantar der „Peregrine All Particle Monte Carlo Code“ entwickelt. Das Grundprinzip dieser Codes besteht darin, daß nach dem Start eines Teilchens in der Quelle (Fokus) bzw. der PSD nach jedem Schritt statistisch ausgewählte Ereignisse (events) auftreten. Diese Events können in einer Richtungsänderung, Energiedeposition, Produktion von Sekundärteilchen, etc. bestehen. Die Schrittweite bis zum nächsten Wechselwirkungsort wird statistisch mit einem Zufallsgenerator aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die wiederum durch physikalische Gesetze und Wirkungsquerschnittsdaten definiert sind, bestimmt. Dabei wird das Überschreiten von Mediengrenzen berücksichtigt. Der Transport der Photonen beruht auf konventionellen Techniken, wobei primär der Photo-, Compton- und Paarbildungseffekt, zusätzlich auch die kohärente Streuung, die Triplet-Produktion und der Kernphotoeffekt berücksichtigt werden. Wesentlich schwieriger gestaltet sich die Transportrechnung der geladenen Teilchen, da Hunderttausende von diskreten Stößen mit der Elektronenhülle (multiple Coulomb-Wechselwirkungen) zu einer quasi-kontinuierlichen Wechselwirkung führen. Dabei kommt es nur gelegentlich zu katastrophalen Ereignissen durch Bremsstrahlungsproduktion, Positronenannihilation oder Stößen mit großem Ablenkwinkel. Die große Zahl von Ereignissen der multiplen CoulombWechselwirkung wird nach Berger (Berger in [37], [38]) in einer sog. condensed-history Technik behandelt, wobei der Teilchenpfad in Schritte zerlegt wird, in denen eine große Zahl von Wechselwirkungsereignissen kondensiert oder gruppiert und mit dem beschränkten Bremsvermögen beschrieben werden. Damit ist eine Schwellenenergie verbunden, oberhalb derer die katastrophalen Ereignisse auftreten und die diskret behandelt werden. Innerhalb dieses kondensierten Schrittes werden im Modell keine Sekundärteilchen erzeugt. Die Beschreibung des Energieverlustes, der sich innerhalb eines solchen Schrittes geradlinig bewegenden Elektronen erfolgt dabei in der sog. CSDA-Näherung (continuous slowing down approximation). Bei der Erzeugung von Sekundärteilchen werden zwei verschiedene Strategien verfolgt. Bei den sog. Klasse I Algorithmen wird der Energieverlust des Elektrons bei der Produktion von Sekundärteilchen nicht beeinflußt, dafür aber die genauere Goudsmith-Saunderson-Näherung für die Vielfachstreuung verwendet, während bei den Klasse II Algorithmen die Energie des primären Elektrons um diejenige des erzeugten Sekundärteilchens reduziert und die ungenauere Moliere-Vielfachstreung verwendet wird. Vertreter von Klasse I Codes sind ETRAN (Berger in [37,38], Seltzer in [37,39]) oder die Elektronenkomponente von MCNP [40], während EGS4 [41] einen Klasse II Code darstellt. Eine Übersicht über die Entwicklung der Monte-Carlo-Transportrechnungen von Elektronen und Photonen ist in [37,42] zu finden. Eine Weiterentwicklung des EGS4-Codes führt Verbesserungen im Bereich des MoliereStreuformalismus, bei der PLC (path length correction), bei der Beschreibung der diskreten Wechselwirkung, bei der Lösung energieabhängiger Integrale und dem sog. boundary crossing Algorithmus ein. Der für makroskopische ebenso wie für mikroskopische Untersuchungen (etwa Ionisationskammerberechnungen) geeignete all-purpose Code wurde von Kawrakov entwickelt [42] und EGSnrc genannt. Seit 1994 wurden Untersuchungen zu Einsatzmöglichkeiten von Monte-Carlo-Verfahren zur Dosisberechnung in der Strahlentherapie angestellt. Das Motiv dieser Arbeit ergab sich zunächst aus der Erkenntnis, daß die zunehmend komplexeren 3D-Bestrahlungspläne (divergenzfreie Feldanschlüsse, Kompensatoren und nichtkoplanare dynamischen Keilfiltern, Techniken, etc.) Feldmodulationen insbesondere in mit inhomogenen Körperregionen, wie dies bei der Lungen/Mediastinum-Region und im Hals-Nasen-OhrenBereich u.a. der Fall ist, schwierig dosimetrisch zu verifizieren sind. Messungen mit Ionisationskammern sind besonders im Bereich des Aufbaueffektes und von Dichtegrenzschichten ungenau, da dort kein Sekundärelektronengleichgewicht vorliegt. In einem weiteren Forschungsschwerpunkt wurde zwar intensiv mit der Weiterentwicklung von 3D-MR-Gel-Dosimetrie-Meßverfahren gearbeitet, doch sollte unabhängig davon ein MonteCarlo-Dosisberechnungsverfahren als virtuelles Referenzphantom zu Verifikationszwecken aufgebaut werden. Aufgrund der langjährigen guten Zusammenarbeit mit dem Institut für Strahlenschutz des Forschungszentrums für Gesundheit und Umwelt, GSF (Neuherberg bei München) wurde der Klinik ein Programm namens CHILD überlassen, das mit Hilfe eines in der GSF entwickelten Monte-Carlo-Codes die von niederenergetischen Photonen ausgelöste Energiedeposition in den Organen eines segmentierten Kinder-CT-Phantoms berechnet. CHILD berechnet die durch röntgendiagnostische oder nuklearmedizinische Maßnahmen oder Umweltradioaktivität ausgelösten Organdosen. Ein Nachteil bei der Anwendung von CHILD für strahlentherapeutische Aufgaben besteht darin, daß der Photonen- und ElektronenTransportcode für niederenergetische primäre Photonen ausgelegt ist. Dieser Nachteil wurde durch den Vorteil aufgewogen, daß bereits ein CT-Phantom angekoppelt und ein einfache geometrische Bestrahlungsfelddefinition implementiert war. Diese Voraussetzungen waren zum damaligen Zeitpunkt für den wegen seiner Genauigkeit vielfach eingesetzten EGS4-Code noch nicht gegeben. Zum anderen bot der wesentlich einfachere Elektronentransportcode in CHILD den Vorteil, wesentlich schneller als EGS4 zu sein. Ausgehend von CHILD sollte ein Dosisberechnungsprogramm entwickelt werden, das für hochenergetische Photonen mit einem einfachen Strahlerkopfmodell auf der Basis eines beliebigen Patienten-CT-Phantoms einen Dosiswürfel zur Generierung von 3D-Isodosenverteilungen berechnen kann. Der in CHILD verwendete niederenergetische KERMA-Photonentransportcode sollte um einen Elektronentransportcode mit der CSDA und Elektronen-Vielfachstreuung erweitert werden. Diese Ergebnisse waren an repräsentativen homogenen und inhomogenen Phantomen durch Messungen und durch Vergleich mit EGS4-Rechnungen auf Ihre Genauigkeit zu untersuchen. Zu diesem Zweck wurde das Organdosiskonzept in CHILD verlassen und eine voxelorientierte Segmentierung in 4 Dichte- und Gewebeklassen, die nach Bereichen von CTHounsfieldeinheiten (HU) definiert werden, eingeführt (Luft für HU< -950, Lunge mit 0,3 g/cm3 für -950 ≤ HU<1200, Knochen mit 1,4 g/cm3 für HU ≥ 200, alle sonstigen Gewebe mit 1,0 g/cm3 für -200 ≤ HU<200). Der Photonentransportcode wurde unverändert von CHILD übernommen, während der CSDA-Elektronentransport-Algorithmus um eine Vielfachstreukomponente erweitert wurde. Als Strahlerkopfmodell dient eine einfache Punktquelle mit Energiefluenzspektren, die aus dem bearbeiteten TMS-Basisdatensatz des Linearbeschleunigers Mevatron KD2 (Photonenenergie 6 und 10 MV, Fa. Siemens) extrahiert wurden. Der weiterentwickelte Code wurde von Scherer [44] MMms genannt (die Bezeichnung steht für Monaco Matrix mit multiple scattering). Zur einfacheren Handhabung der Ein- und Ausgabe, Visualisierung und Auswertung sind im Laufe der Zeit verschiedene Software-Tools in der Bildverarbeitungssprache IDL (interactive data language, RSI Research, Boulder, USA) entwickelt worden. Die zusammengefassten Funktionalitäten des CT-Inputs, des Beam-Setups, der Volume-of-Interest-Definition können als Preprocessor und die der Darstellung von Isodosen- bzw. Colourwash-Verteilungen mit CT-Überlagerung in beliebigen Schichten, von Dosisprofilen und Dosis-Volumen-Histogrammen als Postprocessor bezeichnet werden. Zusätzlich wurde die Möglichkeit des Imports von CT-Daten und VOI’s aus dem TMS-Planungssystem über dessen RTOG-Export-Option geschaffen, da diese Tools in dem kommerziellen System TMS sehr praktikabel gelöst vorliegen. Zur Verifikation und zum Benchmarking von MMms diente neben Messungen der sehr genaue EGS4-Code. Die Entwicklung des Monte-Carlo-Codes MMms aus CHILD erfolgte schrittweise, wobei die Simulationsergebnisse an Wasserphantommessungen verifiziert und einem Benchmark-Test mit EGS4 unterzogen wurden. Eine ausführliche Darstellung dieser Ergebnisse wurde von Scherer [44] und Scherer et al. [43] gegeben. In Abbildung 2.11 ist eine mit MMms in Wasser berechnete Tiefendosiskurve für nominal 10 MeV Photonen wiedergegeben. Um die Entwicklungsstufen von MM zu demonstrieren, wurden zum Vergleich Berechnungen mit der für niederenergetische Photonen geeigneten KERMA- Näherung und mit MM ohne Elektronen-Vielfachstreuung gegenüber gestellt. Man erkennt die gute Übereinstimmung zwischen MMms und dem Referenzcode EGS4 sowie dem Ergebnis einer Ionisationskammermessung. In Abbildung 2.12 sind Tiefendosiskurven in Lunge wiedergegeben, die mit MM, MMms und EGS4 simuliert wurden. Die Ergebnisse werden verglichen mit Tiefendosiskurven, die mit zwei einfachen Korrekturverfahren (Dichteskalierung und 2% Dosiserhöhung pro cm durchstrahlter Lunge bei 10 MV Photonen) aus der Wasser-Tiefendosiskurve berechnet wurden. Abbildung 2.11 Tiefendosiskurve von nominal 10 MeV Photonen. Simulation mit MM in KERMA- und CSDA-Näherung, MMms ( Elektronen-Vielfachstreuung) und EGS4 im Vergleich zur Ionisationskammermessung. 180 relative Dosis [%] 160 140 120 100 X10 Wasser MM-ms Lunge X10 MMLunge X10 EGS4 Lunge X10 effektive Tiefe Korrektur 2%-Dosiserhöhung pro cmLunge 80 60 40 20 0 0 5 10 15 T Abbildung 2.12 i e f e [ c m 20 25 30 ] Vergleich der mit MM und MMms simulierten Tiefendosiskurven bei nominal 10 MeV Photonen in Lunge mit EGS4. Zusätzlich gegenübergestellt ist die gemessene Tiefendosiskurve in Wasser und aus dieser mit zwei Inhomogenitätskorrekturmethoden abgeleiteten Kurven. Besonders hohe Anforderungen an den Monte-Carlo-Code stellen inhomogene Phantomberechnungen. Abbildung 2.13 zeigt ein wasseräquivalentes Phantom mit einer lungenäquivalenten Schicht in 5 cm Tiefe mit einer Dicke von 10 cm. Die Isodosenverteilung wurde mit MMms mit einem monoenergetischen Photonenstrahl mit 4 MeV berechnet. In Abbildung 2.14 sind Tiefendosiskurven in einem wasseräquivalenten Schichtphantom mit einem eingelagerten, lungenäquivalenten Areal dargestellt. Abbildung 2.15 enthält Querprofile in unterschiedlichen Tiefen. Die mit MMms und EGS4 berechneten Kurven stimmen auch in Gebieten, in denen kein Sekundärelektronengleichgewicht vorliegt, sehr gut überein. Lediglich der durch die laterale Streuung bedingte Halbschattenbereich außerhalb des Lungendichteeinsatzes wird geringfügig unterschätzt. Da die genauen Monte-Carlo-Codes EGS4 und MCNP sowie deren Abkömmlinge in einem über Radiotherapieanwendungen weit hinausgehenden Energiebereich verwendbar sind, wurden in den letzten Jahren für die Strahlentherapie verschiedene schnelle Codes für Abbildung 2.13 Dosisverteilung in einem Wasserphantom mit einer Lungenin- homogenität. Bestrahlungsfeld 10x10 cm2 mit monoenergetischen Photonen von 4 MeV. Elektronen und Photonen veröffentlicht. Darunter sind Peregrine (Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore CA, USA), Macro Monte Carlo (MMC, [45]), Super Monte Carlo (SMC, [46]) und Voxel bzw. XVoxel Monte Carlo (VMC bzw. XVMC, [47,48,49]) zu nennen. In XVMC wurde der schnelle Elektronentransport-Code VMC mit einer Photonentransport-Komponente ergänzt. Dieser schnelle Code ist speziell für die Anwendung in der Strahlentherapie im Energiebereich 1 - 30 MeV entwickelt worden und liefert genaue Ergebnisse . Abbildung 2.14 Vergleich zwischen Simulationen mit MMms (durchgezogene Linien) und EGS4 (gestrichelte Linien) von Off-axis Tiefendosiskurven (PDD) von 4 MeV Photonen im heterogenen Phantom (Abbildung 2.13). Oben: PDD durch Lungenschicht. Mitte: PDD durch wasseräquivalentes Areal. Unten: PDD im Halbschattenbereich außerhalb des Bestrahlungsfeldes. Die rasche Entwicklung von Monte-Carlo-basierten Planungsalgorithmen wurde vor allem durch die stürmisch steigende Rechnerperformance begünstigt. Die Monte-Carlo-Techniken sind für den Einsatz bei dosiseskalierten 3DCRT-Techniken durch die gebotene Genauigkeit in der Umgebung von Risikoorganen besonders geeignet. Aus diesem Grunde wurde der Gedanke verfolgt, den entwickelten Code MMms zu weiterzuentwickeln oder alternative Codes wie XMVC einzusetzen. einem Planungssystem 120 2,7 relative Dosis [%] 100 80 14,1 60 25,5 40 20 0,3 0 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 Ort [cm] Abbildung 2.15 Profilvergleich zwischen Simulationen mit MMms (durchgezogen) und EGS4 (gestrichelt) in Tiefen von 0,3 cm bis 25,5 cm von 4 MeV Photonen im heterogenen Phantom (Abb. 2.13). Die Kurve in 14,1 cm Tiefe liegt im Gegensatz zu den anderen teilweise im inhomogenen Teil des Phantoms. 2.5 Klinische Dosiseskalationsstudien mit 3DCRT Der mit der 3D-Konformationstherapie erreichbare höhere Konformationsgrad läßt sich für zwei prinzipiell unterschiedliche Ziele nutzen, dessen Wichtigstes die Dosiseskalation im Tumor bei gleichbleibender Dosis im gesunden Gewebe ist. Die 3DCRT erlaubt eine alternative Strategie zur Reduktion der Dosis im Normalgewebe, insbesondere in den Risikoorganen bei unveränderter Dosis im Tumor. Die klinische Wertigkeit dieser Strategien wird seit einigen Jahren bei verschiedenen Tumorentitäten in prospektiv randomisierten und in retrospektiven Studien weltweit untersucht, von denen publizierte Ergebnisse bzw. Zwischenergebnisse vorgestellt werden sollen. Die weitaus meisten Untersuchungen wurden beim Prostata-Karzinom durchgeführt. In einer Studie mit 5-Jahres-Follow-up wiesen Zelefsky et al. [50] bei T2c und T3 Tumoren nach, daß eine Eskalation bis in den Bereich 75,6 - 81,0 Gy ohne Zunahme der Morbidität des Normalgewebes durchführbar ist, wenn eine 3D-Konformationstechnik angewandt wird. In einer anderen Studie untersuchen Hanks et al. [51] den klinisch und biochemisch nachgewiesenen Therapiemißerfolg (bNED-failure) bei einer Dosiseskalation im Bereich 63 79 Gy von Tumoren mit unterschiedlichem PSA vor der Behandlung. In der Gruppe mit einem PSA-Wert von > 10 - 20 ng/ml zeigen die bNED-Failure-Werte nach 5 Jahren in der Gruppe mit Dosiseskalation einen um etwa 40 % niedrigeren Wert als diejenige mit Normaldosierung. In der PSA-Gruppe über 20 ng/ml ergibt sich ein nicht ganz so markanter Unterschied. (Abb.2.16.1). In Abbildung 2.16.2 sind aus diesen Daten hergeleitete DosisWirkungs-Kurven dargestellt. Keine Verbesserung erbrachte die Dosiseskalation in der PSAGruppe < 10 ng/ml. Gute Ergebnisse mit einer Dosiseskalation bis 67 - 78 Gy bei nichtpalpablen Tumoren fanden Horwitz et al. [52]. Eine weitere Studie an lokalisierten Tumoren (T1,T2) mit einer Eskalation bis zu einer medianen Dosis von 69 Gy [53] zeigt gute Abbildung 2.16.1 Dosiseskalationsergebnisse Prostatakarzinom, differenziert nach beim lokal fortgeschrittenen unterschiedlichem PSA-Wert vor der Behandlung (Hanks et al. [51]). Ergebnisse mit geringen Nebenwirkungen. Boersma et al. [54] weisen nach, daß eine Eskalation bis 78 Gy machbar ist, daß aber die Gefahr der Nebenwirkungen (rektale Blutung) steigt. Eine Übersicht über die 3DCRT-basierte Dosiseskalation beim Prostatakarzinom wurde von Horwitz et al. veröffentlicht [55]. Abbildung 2.16.2 Aus den Daten in Abbildung 2.16.1 hergeleitete Dosis-Wirkungskurven (aus Hanks et al [51]) Eine Dosiseskalationsstudie beim nicht-kleinzelligen Bronchialkarzinom (CHART-Protokoll) mit Dosen über 54 Gy zeigen, daß eine Abdeckung des Zielvolumens mit einer ausreichenden Dosis nur mit der 3DCRT möglich ist [56]. Eine 1999 veröffentlichte Studie beim high-grade Astrozytom [57] mit Dosen von 70 oder 80 Gy weist wegen der hohen In-Field-Rezidivrate auf die Notwendigkeit einer Eskalation bis 90 Gy und darüber hin. Mehrere der genannten Studien zeigen die Grenzen der 3DCRT-basierten Dosiseskalation in Bezug auf die erhöhten Nebenwirkungen im gesunden Gewebe. Eine Steigerung der Tumordosis jenseits der gefundenen Grenzen kann nur parallel zu einer weitergehenden Optimierung der 3D-Dosisverteilung erfolgen. Kapitel 3 Intensitätsmodulierte Strahlentherapie Die Ergebnisse klinischer Dosiseskalationsstudien bei der Strahlentherapie bösartiger Tumore deuten auf ein Potential für eine Verbesserung des Behandlungserfolges durch eine weitergehende Dosiseskalation im Zielvolumen hin. Die Studien weisen nach, daß derartige Therapieergebnisse mit den Mitteln der 3DCRT wegen der limitierenden Dosisgrenzwerte strahlensensibler Strukturen nicht möglich ist. Eine Eskalation über die vorgestellten Dosisgrenzen hinaus bedarf neuer Optimierungsverfahren der Therapieplanung und Bestrahlungstechniken. 3.1 Einfache Optimierungstechniken mit Photonen Optimierungstechniken mit dem Ziel einer homogeneren Dosisverteilung im Planungszielvolumen und der Vermeidung von Dosisspitzen und Unterdosierungen im PTV werden seit vielen Jahren in der Strahlentherapie eingesetzt. Zu diesen Verfahren zählt die divergenzfreie Feldanschlußtechnik zur Vermeidung der Überschneidungsproblematik im Gegensatz zu der früher verwendeten Gap-Technik, die durch die Einführung präziser Halbfeldblenden möglich wurde. Gegenfeldbestrahlungen mit Gewebekompensatoren vor allem im Kopf-Hals-Bereich führten zu einer Dosishomogenisierung im Zielvolumen unter Beibehaltung des Hautschonungseffektes. Dieser geht bei der Anwendung von hautnahen Moulagen verloren. Kompensatoren können nach der sog. Missing-Tissue-Methode [58,59] aus den CT-Schichten des Patienten oder über ein Laserkonturerfassungsgerät mit einer rechnergesteuerten Fräsmaschine erzeugt werden. Die so angefertigten Kompensatoren korrigieren lediglich fehlendes Gewebe infolge irregulärer Körperkontur in einer zum Zentralstrahl orthogonalen Oberfläche und ergänzen es durch ein geeignetes Material. Die Kompensatorgeometrie wird dann unter Berücksichtigung der Strahlendivergenz und der Schwächungseigenschaften des verwendeten Materials auf die dafür im Strahlerkopf vorgesehene Position projiziert. Der somit gegebene Luftspalt zwischen dem Kompensatormaterial und der Hautoberfläche bewirkt einen erneuten Aufbaueffekt im Gewebe. Diese Methode berücksichtigt keine Gewebeinhomogenitäten im durchstrahlten Volumen. Eine andere Technik zur Berechnung von Kompensatoren nach der Methode der Plane-of-Constant-Dose [58,59] erlaubt die Berücksichtigung beider Effekte. Diese Verfahren wurden in der Arbeitsgruppe untersucht, zum Einsatz gebracht und dosimetrisch verifiziert. Unter den drei betrachteten Kompensatormaterialien Zinngranulat-Wachs-Gemisch, Polymer-Bleipulver-Gemisch und die bei 96° schmelzende, handelsübliche Metallegierung MCP96 (15,5% Sn, 32% Pb, 52,5% Bi; ρ=9,85 g/cm3) wurde die direkte Fräsbearbeitung der MCP96-Legierung als am praktikabelsten gefunden. In Abbildung 3.1.1 ist die Dosisberechnung mit dem Planungssystem TMS (HELAX) mit Kompensatoren (Missing-Tissue-Methode) bei einem HNO-Beispiel mit zwei seitlichen Gegenfeldern im Vergleich zum unkompensierten Fall dargestellt. Dem ist in Abbildung 3.1.2 eine Verifikationsmessung mit der MR-Fricke-GelDosimetrie (Kapitel 6.2) gegenübergestellt. Deutlich ist die Beseitigung der Dosisüberhöhung im Oberflächen- und Halbtiefenbereich von etwa 20% durch Kompensatoren zu erkennen. Eine genaue Beschreibung der Entwicklung der Kompensatortechnologie ist in den Arbeiten von Skalsky et al. und Skalsky [58,59] zu finden. Abbildung 3.1.1 TMS-Isodosenplan zwei seitlichen mit Gegen- feldern bei einem Halsphantom. Dosislinien- profile entlang der sagittalen Oben: Mittelachse. Keine Kompen- sation. Unten: Mit Kompensation nach der Planeof-Constant-Dose-Methode. Neue Entwicklungen in der Beschleunigertechnologie wie der Multileafkollimator (MLC) und die virtuelle Keilfilteroption (Simulation einer Keilfilterwirkung durch dynamische Blendenbewegung und Dosisleistungsregelung bei Siemens- Linearbeschleunigern) erlauben Abbildung 3.1.2 Horizontales und vertikales Dosislinienprofil. Verifikationsmessung mit der MR-Fricke-Gel-Dosimetrie zur Überprüfung der Kompensatorberechnung und Herstellung. die Bestrahlung mit orthogonalen Doppelkeilfiltern. Damit kann etwa bei der Anwendung der Brustwandbestrahlung beim Mammakarzinom der virtuelle Keilfilter transversal für den lateralen Dosisausgleich und durch eine gestufte Feldeinzugstechnik ein longitudinaler Keilfilter erzeugt werden. Voraussetzung für die Anwendung am Patienten ist die Möglichkeit zur automatischen Bestrahlungsdurchführung von Feldsequenzen in einer Bestrahlungssitzung. Dies geschieht mit einem Verifikations- und Protokolliersystem, das ein Sequenziermodul (Lantis/Primeview, Fa. Siemens) enthält. Dabei können die einzelnen Subfelder eines Bestrahlungsfeldes oder der gesamte Bestrahlungsplan mit allen Feldern unter einer Bestrahlungssequenz subsummiert und automatisch zur Bestrahlung gebracht werden. In Abbildung 3.2 ist die Anwendung dieser Technik auf die Brustbehandlung dargestellt. Abbildung 3.2.1 enthält eine zentrale und eine kaudale CT-Schicht mit eingetragener Dosisverteilung. Unverkennbar ist die starke Dosisüberhöhung unterhalb der Brust, die besonders gut in der sagittal rekonstruierten Ebene (multiplanare Rekonstruktion, MPR) zu sehen ist. Abbildung 3.2.1 zeigt die laterale Dosishomogenisierung in der Brust durch den 51 5 54 11 67 Abbildung 3.2.1 Dosisüberhöhung im kaudalen Brustbereich bei der Mamma- Tangentenbestrahlungstechnik. Links: CT-Schichten im Bereich des größten Brustvolumens und unterhalb der Brust mit einem Dosismaximums von 67 Gy bei einer verordneten Dosis von 54 Gy. Rechts: Sagittale MPR mit Angaben der 10%, 20%, 95%, 100% und >104%Isodosen (in Gy). Abbildung 3.2.2 Vermeidung der 51 5 Dosisüber- höhung durch einen automa- 54 tischen Field-in-Field Feldeinzug mit dem Primeview-Sequencer (Siemens Lantis). Die Wirkung entspricht dem Einsatz zweier orthogonaler Keilfilter. Die angegebenen Prozentzahlen be- ziehen sich auf die relativen Feldgewichtungen. 5% 5% 10 % 56 80 % 11 Einsatz der virtuellen oder reellen Keilfilter, während in der Abbildung 3.2.2 die zusätzliche Wirkung der longitudinalen Dosishomogenisierung durch die segmentierte, dreifache Feldeinzugstechnik zu erkennen ist.Eine weitere Einsatzmöglichkeit der Sequenziertechnik ist die optimale Anpassung des Keilfilterwinkels durch Unterteilung des Bestrahlungsfeldes in Bereiche mit unterschiedlichen Keilfilterwinkeln. Neue Möglichkeiten bietet TMS ab Version 5.1 mit Techniken zur Optimierung der: relativen Gewichte und Keilfilterfraktionen, der Intensitätsmodulation mit Kompensatoren, der Intensitätsmodulation mit segmentierter MLM der einzelnen Felder eines Bestrahlungsplanes. Der für dieses Verfahren verwendete Optimierungscode bearbeitet in einer inneren Schleife die Feldmodulation und in einer äußeren Schleife deren Realisierung mittels S-MLM. Die Optimierung erfolgt anhand von bis zu jeweils drei Dosis-Volumen-Constraints (DVC) für jedes VOI vom Typ Tumor oder OAR [76]. In seiner gegenwärtigen Form ist die IMRT-Version von TMS nur äußerst schwierig einsetzbar, da die DVC-Parameter (relatives Volumen, relative Dosis) nur indirekt wirken und zudem nur ein indirektes Importance-Weighting möglich ist. 3.2 Intensitätsmodulierte Strahlentherapie mit Photonen (IMXT) Bei der klassischen Vorgehensweise wird vom Planenden für ein vordefiniertes Zielvolumen und etwaige Risikoorgane in einem Trial-and Error-Verfahren die Geeignetste unter den verschiedenen Planvarianten ausgewählt. Das praktizierte Verfahren ist ein typisches manuelles Optimierungsproblem. Sieht man von einfachen Anwendungen mit Keilfiltern, Transmissionsblöcken oder Kompensatoren ab, so werden gegenwärtig in der Strahlentherapie unmodulierte, also möglichst homogene Bestrahlungsfelder eingesetzt. Was heute unter intensitätsmodulierter Strahlentherapie ( intensity modulated radiotherapy, IMRT) verstanden wird, ist die Modulation der Energiefluenz der Bestrahlungsfelder zum Zwecke der Dosishomogenisierung im Zielvolumen. Das Problem der IMRT wurde schon 1982 von Brahme et al. [61] behandelt, als man sich mit dem Problem einer Rotationsbestrahlung unter Schonung eines zentralen Bereiches beschäftigte. Mit einfachen geometrischen Argumenten konnte bei diesem Beispiel gezeigt werden, daß eine homogene Dosisverteilung im Target nur mit einer inhomogenen Fluenzverteilung des Rotationsfeldes erreicht werden kann. Zur besseren Differenzierung der IMRT mit unterschiedlichen Strahlenarten wird diese Technik häufig in der Literatur und in der vorliegenden Arbeit IMXT (intensity modulated X-ray therapy) genannt. Die annähernd exponentiell verlaufende Tiefendosiskurve von Photonen bedingt, daß mit der IMXT Risikoorgane außerhalb des Tumors nicht vollständig geschont werden können. Vielmehr kann für alle Randbedingungen des Strahlentherapieproblems nur ein Optimum, nicht jedoch eine exakte Lösung gefunden werden. Weiterhin läßt sich zeigen, daß sich die im gesamten Patientenvolumen deponierte Dosis (Integraldosis) durch die Modulation nicht verändert. Der entscheidende Vorteil der IMXT ist jedoch ihre Fähigkeit, Dosis gezielt aus dem Gebiet radiosensibler Strukturen in weniger empfindliche Gebiete „transferieren“ zu können. Die Berechnung der Modulation der Energiefluenz der Bestrahlungsfelder für eine vordefinierte Dosisverteilung ist als inverses Problem in der Strahlentherapie bekannt geworden. Brahme hat den grundsätzlichen Unterschied einer inversen Planung und einer Vorwärtsplanung schematisch dargestellt (Abb.3.3). Das Wesen der inversen Planung besteht darin, daß durch einen automatischen Optimierungsprozess eine Isodosenfläche an ein dreidimensional definiertes Zielvolumen angepaßt wird. Dazu werden die freien Parameter, die die Fluenzmodulation der Felder bestimmen, variiert. Weitergehende Verfahren beziehen zusätzliche Parameter wie die Einstrahlrichtung der Felder und sonstige Bestrahlungsparameter in die Optimierung mit ein (Brahme [26], [62]). Mathematisch besteht die Lösung des inversen Problems in der Bestimmung der modulierten Energiefluenz ΨE aus Gleichung 8 für gewisse Randbedingungen bezüglich eines vorgegebenen Zielvolumens und der Risikoorgane. Aus den Gleichungen 3 und 4 ergibt sich Gleichung 8 ρ D( r ) = ρ E mit der Kerneldichte [64] f: ρ ρ ∫ ∫∫∫ f ( s )h( E , r − s )d 3 ρ s dE V ρ µ ρ f ( s ) = ( E , rs ) ΨE ρ (8) Abbildung 3.3 Oben: Schematische Darstellung des Unterschiedes einer inversen und einer Vorwärts-Planung nach Brahme [10]. Die inverse Planung erfolgt mit einer physikalischen Zielfunktion (objective function). Unten: Optimierung nach einer, auf biologischen Modellen beruhenden Zielfunktion (siehe Kapitel 4). Frühe Lösungen des Problems griffen auf analytische Verfahren zurück, die zur Bildrekonstruktion bei der Computer- und der Emissionstomografie entwickelt worden waren. Ein Problem ist die Tendenz zu Lösungen mit negativer Fluenz. Es sind physikalische Gründe, weshalb die Lösungen dieser Verfahren bei komplexeren Randbedingungen meist Profile mit negativen und damit physikalisch nicht realisierbaren Fluenzwerten enthalten. Zur Lösung dieses sog. non-negativity Problems existieren keine allgemeingültigen Ansätze. Näherungslösungen zur Vermeidung desselben wurden durch Addition eines gleichförmigen Untergrundes oder durch Ersetzen mit einer Nullfluenz gefunden, obwohl diese Vorgehensweise eine Abweichung von der idealen Dosisverteilung ergibt [62]. Diese Probleme führten schließlich zu einer Bevorzugung von iterativen Verfahren. 3.2.1 Physikalische Zielfunktionen Das Optimierungsproblem „Therapieplanung“ bedarf zur Lösung einer klinisch sinnvollen Zielvorgabe, die mathematisch formuliert Zielfunktion (objective function) genannt wird. Man versteht darunter die Vorgabe von Randbedingungen, unter denen das Optimierungsproblem zu lösen ist. Die Frage nach einer klinisch sinnvollen Zielfunktion wird derzeit kontrovers diskutiert und entwickelt sich zum Kernproblem der IMXT (Brahme [26,10], Bortfeld [62]). Bei den physikalischen Zielfunktionen unterscheidet man in lineare und quadratische Zielfunktionen. Hängt die Zielfunktion linear von den Optimierungsparametern ab, so kann sie als Linearkombination dieser Parameter beschrieben und mit Methoden der linearen Programmierung gelöst werden. Unter den verschiedenen Lösungsansätzen ist derjenige von Rosen et al. [64] zu nennen, der sich mit der Maximierung der Differenz zwischen der integralen Targetdosis und der integralen Normalgewebedosis beschäftigt. Eine quadratische Zielfunktion ergibt sich etwa, wenn die mittlere quadratische Abweichung zwischen berechneter und verordneter Dosisverteilung für das Target minimiert wird. Häufig werden dabei für die Targetdosis Randbedingungen in Form einer oberen und unteren Dosisschwelle festgelegt. Für die Risikoorgane sind die Toleranzdosen als Randbedingungen einzuhalten. Häufig werden die harten Grenzen durch einen Wichtigkeits- oder Bestrafungsfaktor (importanceoder penaltyfactor) aufgeweicht. Da diese Art von Randbedingungen keinen Volumeneffekt berücksichtigen, sind sie für Risikoorgane mit einem ausgeprägten Volumeneffekt, etwa der Lunge, ungeeignet. Für diese wurden sog. Dosis-Volumen-Constraints eingeführt, die bei kleinerem bestrahlten Volumen auch höhere Dosen zulassen. Eine Übersicht über die verschiedenen Randbedingungen im Dosis-Volumen-Histogramm ist in Abbildung 3.4 wiedergegeben. Ein in intensiver Diskussion befindliches Problem stellt das sog conflicting criteria handling oder auch importance weighting dar [64]. Man versteht darunter das Problem, wie sich entgegenstehende Forderungen der verschiedenen Ziele in den einzelnen Kompartimenten gewichtet werden sollen. Abbildung 3.4 Schematische Darstellung verschiedener Dosis-Volumen-Constraints (Bortfeld [62]). Oben: Maximale Dosis-Constraints in kritischen Strukturen. Wirkung eines kleinen (A) und großen (B) Penalty-Faktors. Strukturen mit Volumeneffekt Mitte: Bei ausgeprägtem müssen Dosis- Volumen-Constraints angewandt werden, die das schraffierte Gebiet im DVH ausschließen. Unten: Anwendung und maximaler Constraints minimaler Dosis- kontrollieren die Dosis-Inhomogenität im Zielvolumen. Eine Anwendung von Penalty-Faktoren gestattet die Applikation gewisser Dosisabweichungen. 3.2.2 Verfahren zur inversen Therapieplanung Würde man alle denkbaren Parameter beim Optimierungsprozess frei variieren, so wäre der Suchraum für eine Lösung in akzeptabler Zeit zu groß. Dieser läßt sich jedoch meist durch eine sinnvolle Festlegung vieler Parameter wie der Strahlenqualität (Photonenenergie), Felderzahl und deren Orientierung reduzieren. Andere Größen, die sich aus der Art der IMXTRealisierung mit Kompensatoren oder Multileafkollimatoren ableiten, sind apparativ festgelegt. Unter diesen Gesichtspunkten verbleiben die Strahlorientierungen und deren Modulation als freie Optimierungsparameter. Es konnte gezeigt werden, daß bei der IMXT nicht-koplanare Techniken keinen wesentlichen Vorteil [66] bieten. Ebenso bringt eine Erhöhung der Einstrahlrichtungen über die Anzahl von mehr als 10 Orientierungen hinaus keinen Gewinn. Für eine IMXT-Realisierung mit Multileafkollimator, der MultileafModulation (MLM), kristallisiert sich ein Optimum bei sieben oder neun äquidistanten Feldorientierungen heraus [67]. Bei Kompensator-Anwendungen erweisen sich wenigere, dafür aber sinnvoll ausgewählte Einstrahlrichtungen als vorteilhafter. Für die MultileafModulationstechnik verbleiben damit die Feldmodulationen die einzigen frei variierbaren Optimierungsparameter. Zur Lösung des inversen Problems wird das Bestrahlungsvolumen in Volumenelemente (Voxel) und das Strahlprofil in Beamelemente (Bixel) diskretisiert. Die heute angewandten Optimierungsalgorithmen sind fast ausnahmslos iterativ. Die Rechnung wird mit einem "FirstGuess" der Optimierungsparameter gestartet, der meist aus unmodulierten Profilen, aber auch aus Profilen einer vorangegangenen analytischen Optimierungsrechnung besteht. Die Profile werden so lange modifiziert, bis ein Optimum der Zielfunktion vorliegt. Dazu muß bei jedem Iterationsschritt eine Neuberechnung der Dosiverteilung durchgeführt werden. Bei den iterativen Verfahren ist zwischen deterministischen und stochastischen Verfahren zu unterscheiden. Zu den deterministischen Verfahren, die kein stochastisches Element enthalten, gehört die Gradiententechnik [68]. Hier werden die Parameter entlang des steilsten Abstieges der Zielfunktion in Richtung auf die optimalen Werte verändert, ein sog. "Down-HillVerfahren“. Die Methode erweist sich als schnell, aber es besteht die Gefahr des ParameterEinfangs (trapping) in einem lokalen Minimum der Zielfunktions-Hyperfläche. Es konnte jedoch gezeigt werden, daß dieses Problem nur bei Vorliegen von Dosis-Volumen-Constraints auftritt [62]. Werden bei der Gradiententechnik die Abweichungen vom Sollwert additiv korrigiert, so existieren Varianten des Algorithmus mit multiplikativer Korrektur, wie die Verfahren der maximalen Entropy [69] oder der maximalen Likelihood Optimierung [70]. Ein anderes Verfahren aus der Kategorie der linearen Programmierung, der sog. SimplexAlgorithmus [71] würde ein Trapping in lokalen Minima vermeiden, ist jedoch langsam und bisher noch nicht auf die IMXT angewandt worden. Bei den stochastischen iterativen Verfahren ist ein statistisches Element enthalten, das die Flucht aus einem eingefangenen lokalen Minimum der Zielfunktions-Hyperfläche erlaubt. Zu den wichtigsten Vertretern zählt die Methode des "Simulated Annealing" [66,72]. Bei diesem Verfahren wird die Optimierung in Analogie zu einem physikalischen Tempervorgang mit schneller Aufheizung und langsamer Abkühlung betrachtet. Der Temperatur entspricht dabei die Iterationsschrittweite. Das Verfahren startet mit einer hohen Temperatur, also großen Parametersprüngen und erlaubt weit vom globalen Minimum entfernte Lösungen, allerdings mit einer zur Temperatur umgekehrt proportionalen Gewichtung. Bei jedem Iterationsschritt wird die Temperatur verringert. Kommt es dabei zu einem Trapping in einem lokalen Minimum, so kann der Zustand durch große Sprünge, analog zu einem Tunnelprozess durch den zwischen den Minima liegenden Hügel geändert werden. Das Verfahren vermeidet lokale Minima um den Preis seiner Langsamkeit. Übersichten über die wesentlichen Verfahren der IMXT wurden von Brahme [26], Bortfeld [62] und Holmes et al. [73] veröffentlicht. Um Rechenzeit zu sparen, konzentrierte man sich bei der Entwicklung inverser Planungsverfahren meist auf das komplizierte inverse Problem und führte um den Preis von Genauigkeitsverlusten im Dosisberechnungsteil diverse Näherungen ein [73,74]. Erst in den letzten Jahren wurden genauere Pencilbeam-Algorithmen entwickelt [27] und in inverse Codes integriert [63,36,67]. Mittlerweile sind inverse Planungssysteme, die auf PencilbeamDose-Engines beruhen, kommerziell erhältlich. Das System KonRad (MRC Systems GmbH, Heidelberg) basiert auf einer Gradiententechnik. Corvus (NOMOS Corporation, Sewickley, PA, USA) basiert auf der Simulated Annealing Methode. Das Planungssystem TMS enthält in der Version 5.1 ein IMXT-Modul, das auf der Gradiententechnik fußt. Es verwendet ein sehr weit entwickeltes, verallgemeinertes Pencilbeam-Verfahren mit vorberechneten Pencilbeams und eine Objective Function, die einen Objective-Teil und einen Dosis-Volumen-ConstraintTeil enthält [36]. Nur indirekt enthalten sind Vorkehrungen gegen Konflikte mehrerer Bedingungen, die durch ein sog. Importance-Weighting gelöst werden könnten. Um zu verhindern, daß mit der segmentierten Multileaf-Modulation (SMLM) schwer oder ungenau zu realisierende Strahlmodulationen resultieren, wird bei jedem Iterationsschritt der Zielfunktion eine SMLM nach dem von Bortfeld [75] vorgeschlagenen Verfahren realisiert [76]. Damit ist sichergestellt, daß die Dosisverteilung kompliziertester Feldsegmentformen nach dem von Anesjöh [27] eingeführten präzisen Head-Scatter-Verfahren berechnet wird. Die Einschränkungen dieses Systems wurden im Kapitel 3.1 geschildert. 3.2.3 Inverse Monte-Carlo-Optimierung Die Genauigkeit selbst hochentwickelter Konvolutions-/Superpositionsverfahren ist nicht in allen, real vorkommenden Situationen hoch genug. So können in Gebieten mit Sekundärelektronen-Ungleichgewicht, wie etwa im Nahbereich von Dichte-Grenzschichten, in Aufbaueffektgebieten oder in Missing-Tissue-Situationen Fehler von bis zu 10 - 20 % auftreten [76]. Wendet man Dosisberechnungsalgorithmen an, die in Teilbereichen ungenau sind, so besteht die Gefahr der Kompensation des Fehlers durch den Optimierungs-Code. Die dabei vom Sollwert abweichend berechneten Strahlprofilmodulationen kompensieren den Dosisberechnungsfehler dergestalt, daß sich eine vermeintlich exakte Dosisverteilungen ergibt. Würde man mit den berechneten, modulierten Profilen bestrahlen, so käme man zu einer von der idealen Verteilung abweichenden Dosisverteilung. Die Stärke der Monte-Carlo-Simulationstechnik ist in ihrer Genauigkeit in allen, insbesondere aber den genannten kritischen Situationen zu sehen. Deshalb wird die MonteCarlo-Methode als Dosisberechnungsalgorithmus gerade in den kritischen Regionen des Körpers wie dem Lungen/Mediastinum-, dem Kopf/Hals- und dem Thoraxwandbereich, etc. eine zunehmende Bedeutung erlangen. Diese Überlegung war der Ausgangspunkt für die Entwicklung einer Idee, eine Kombination aus dem hochpräzisen Monte-Carlo-Verfahren als sog. Dose-Calculation-Engine, kurz Dose-Engine genannt und einem Optimierungsalgorithmus, kurz Search-Engine genannt, zu entwickeln. Eine Literaturrecherche ergab, daß von Dunn et al. [78] bereits 1981 ein Weg zur Lösung des inversen Problems in Verbindung mit der Monte-Carlo-Simulation (inverse Monte Carlo, IMC) gefunden worden war. Das Verfahren beruht auf einem nicht-iterativen Importance-Weighting-Konzept, das aber bis heute noch nicht auf das inverse Problem der Strahlentherapie angewandt werden konnte. In jüngerer Zeit wurde ein iteratives Verfahren mit einem Monte-Carlo-Dosisalgorithmus in Verbindung mit einer Simulated-Annealing Search-Engine veröffentlicht, das aber wegen seiner extrem langen Rechenzeit nur für Verifikationszwecke von inversen Konvolutionsalgorithmen genutzt wurde [79]. Aus diesen Vorüberlegungen heraus wurde die Idee eines nicht-iterativen, inversen Monte-Carlo-Codes, der auf dem Prinzip einer Rückkopplungsregelung basiert, geboren und in der Arbeitsgruppe Medizinische Physik realisiert. Ein wichtiger Punkt war die Überlegung, daß die Rechenzeit für eine Monte-Carlo-basierte Dosisberechnung wesentlich länger ist im Vergleich zu jener von konventionellen Algorithmen. Im Gegensatz zum Konvolutionsverfahren ändert sich jedoch die Rechenzeit beim Übergang von einem einfachen Plan zu einem komplexen Multifeldplan praktisch nicht. Der Hauptgrund für dieses Verhalten liegt darin begründet, daß die Dosisvarianz bei der Monte-Carlo Methode ausschließlich von der im Bestrahlungsvolumen deponierten Energie und damit von der Gesamtzahl der simulierten Teilchen abhängt. Die Anzahl von Startrichtungen der Teilchen ist dabei unerheblich. Bei den meisten iterativen, konvolutionsbasierten inversen Algorithmen muß die Dosisberechnung für jeden Strahl separat durchgeführt werden. Anschließend wird für jeden Iterationsschritt bei der Optimierung die Dosis neu berechnet. Wegen des rechenzeitintensiven iterativen Charakters konzentrierte man sich bei der Entwicklung vieler konventioneller inverser Codes auf das schwierige Optimierungsproblem und vernachlässigte die Güte der Dose-Engine. So wurde vielfach die inhomogene Gewebezusammensetzung vernachlässigt, um die Berechnung der Streuung einfacher zu gestalten [73,74]. Verschiedenen Gruppen gelang es auf der Basis von Näherungen, konventionelle Codes zu entwickeln, deren Rechenaufwand ebenfalls unabhängig von der Felderzahl ist. Dies gelang Brahme et al.[80] mit einem Superpositionsverfahren mit multiplen Pencil Beams, die auf einen einzigen Punkt gerichtet sind. Gustafsson et al. [36] beschreiben einen verallgemeinerten Konvolutionsalgorithmus in einer Tensorschreibweise, die die komplette Kernelmatrix vorberechnet. Dabei wird ein Positivity Constraint Operator zur Verhinderung negativer Fluenzen während der Iteration auf den verallgemeinerten Fluenzvektor angewandt. Der neu entwickelte inverse Monte-Carlo Optimierungs-Code IMCO verwendet ein Rückkopplungsverfahren, das die Optimierung einer Zielfunktion während einer einzigen Simulation steuert. Auf diese Weise gelang es, ein inverses Monte-Carlo-Verfahren zu entwickeln, dessen Rechenzeit sich von einer Vorwärtssimulation kaum unterscheidet. Dem Regelungsprozess liegen ähnlich wie bei den konventionellen inversen Verfahren Zielkriterien zugrunde. Zur Demonstration des Verfahrens wurden folgende Kriterien angewandt: • Die Überschreitung von Dosisgrenzwerten in den Risikoorganen (OAR) ist verboten. • Die Dosisvarianz im Planungszielvolumen (PTV) ist zu minimieren. • Die im gesunden Gewebe außerhalb des PTV’s und der OAR’s deponierte Dosis ist durch eine Isodosenkonformation an das PTV zu minimieren. Die Zielkriterien lassen sich mathematisch in einer formalen Gleichung zusammenfassen: F = ∑ ( Di − D ) 2 ∧ ∑ ( D j − d OAR D ) 2 ∧ ∑ Dk i j k (9) ∀i ∈ ITV , ∀j ∈ OAR, ∀k ∉ PTV , OAR wobei dOAR den Dosisgrenzwert des Risikoorgans relativ zu der über das PTV gemittelten Dosis darstellt. Tritt ein Konfliktfall zwischen den Kriterien für das PTV und die OAR’s, so wird er durch ein implizites Conflicting-Criteria-Handling geregelt. Dies geschieht durch ein Importance-Weighting nach dem Volumenverhältnis der in den OAR’s und dem PTV beteiligten Voxel. 3.2.3.1 IMCO - Theorie Die grundlegende Idee, die sich hinter IMCO verbirgt, besteht darin, einen Modulationsfaktor für die relative Intensität eines Nadelstrahls, der vom Beschleunigerfokus auf ein bestimmtes Voxel des PTV gerichtet ist, abzuleiten, wenn die Dosis dieses Voxels vom Target-Mittelwert abweicht. Wiederholt man dieses Verfahren für alle Voxel des PTV’s während des MonteCarlo Samplingprozesses im Sinne einer Rückkopplung, so entsteht dabei eine relative Modulationsmatrix. Multipliziert man diese mit der primären (unmodulierten) Energiefluenzverteilung des Beschleunigers, so erhält man das modulierte Strahlprofil. Die Situation wird komplizierter, wenn man die Streuprozesse hochenergetischer Photonen mit der Monte-Carlo-Simulation berücksichtigt. Der elementarste Strahl der einfallenden Energiefluenz ist durch die Ortsauflösung des technischen Verfahrens zur Erzeugung der Modulation im Beschleuniger definiert und als Bixel in der Strahlmodulationsebene (beam modulation plane, BMP) diskretisiert. Bei der segmentierten MLM ist diese sinnvollerweise auf ein Quadrat mit der Kantenlänge einer Leafbreite begrenzt. Um die laterale Streuung zu berücksichtigen, müssen alle Bixel, die Dosis zu einem bestimmten Voxel im PTV beitragen, ermittelt und bei dem Regelungsprozess moduliert werden. Die Verteilung der Gesamtheit aller dieser Bixelinhalte weist bei hochenergetischen Photonen ein extrem vorwärts gepeaktes Intensitätsprofil auf. Die bei dem Kontrollprozess berechneten Modulationsfaktoren beziehen sich wegen der Lateralstreuung nicht nur auf ein Bixel auf dem direkten Verbindungsstrahl zum Fokus, sondern auf die Gesamtheit aller zum PTV beitragenden Bixel. Im ersten Optimierungsschritt wird mit einem Bruchteil der Gesamtphotonenzahl eine Monte-Carlo-Simulation mit offenen und unmodulierten Strahlprofilen gestartet. Verfolgt man dabei die History der einfallenden Elementarstrahlen und deren Energiedeposition, so kann man den Energiebeitrag am Depositionsort mit der Position korrelieren, bei der der Strahl die Modulationsebene passiert. Der Energiebetrag wird im zugehörigen Bixel der BMP gespeichert. Summiert man die Energiebeiträge aller Elementarstrahlen, die Beiträge zu einem bestimmten Voxel des PTV liefern in den Bixeln der Modulationsebene auf, so erhält man als einhüllende Kurve eine Verteilung, wie sie in Abbildung 3.5 schematisch dargestellt ist. Da bei der Energiedeposition im Targetvoxel die Herkunft verfolgt wird, ist IMCO in seinem ersten Teil eine Back-Projection-Methode. Man kann diese Verteilung in Analogie zur Definition der Point-Spread-Function von Anesjöh et al. [31], die die Energiedeposition eines einfallenden Strahls nach Wechselwirkung in einem Punkt beschreibt, als inverse PointSpread-Function oder inversen Kernel bezeichnen. Abbildung 3.5 Normierter inverser Kernel Φ i , k , dessen Bixel Dosisbeiträge zum Voxel i liefern. Die Positionen der einfallenden Elementarstrahlen sind in einer 41x41-Matrix in der Beam-Modulationsebene (BMP) diskretisiert. Berechnet man die inversen Kernel für alle Voxel des PTV’s und superponiert diese, so erhält man das homogene Strahlprofil des Beschleunigers. Durch die Beschränkung auf die inversen Kernel des PTV’s liefert IMCO mit der Superposition eine automatische Konformation des Feldes an das Target. Weiterhin lassen sich aus der relativen Abweichung der Dosis eines jeden Voxels von der mittleren PTV-Dosis Gewichtsfaktoren für die zugehörigen inversen Kernel ableiten und zur Modulation bei der anschliessenden MonteCarlo-Simulation anwenden. In ähnlicher Weise können inverse Kernel und Gewichtsfaktoren für die Voxel von Risikoorganen gewonnen werden. Während des eigentlichen Monte-Carlo Dose-Scorings wird nach jeweils gleicher Anzahl simulierter Photonen die Erfüllung der Zielkriterien überprüft und zur Verfeinerung der Modulationsgewichte verwendet. Mit dieser Methode gelingt es, daß sich die Rechenzeit der inversen nur wenig von einer Vorwärts-Simulation unterscheidet. 3.2.3.2 IMCO - Methodik Der IMCO-Prozess startet eine Monte-Carlo-Simulation mit einer vordefinierten Anordnung, die aus dem Beschleunigerkopf und dem Phantom mit PTV und OAR’s besteht. Die einzelnen Felder sind in ihrer Geometrie, Zahl und ihren Strahlenqualitäten vordefiniert. In einem ersten Schritt wird eine Monte-Carlo-Simulation mit einer Photonenzahl ∆n , deren Größe von der geforderten statistischen Genauigkeit abhängt, gestartet (Prestep-Simulation). Dabei wird die History eines jeden Photons verfolgt und gespeichert. Betrachtet man ein beliebiges Voxel i aus dem PTV, so wird der Betrag der Energiedeposition in diesem Voxel, der von einem Elementarstrahl eines mit k bezeichneten einfallenden Strahls stammt, in εi ,k ( x , y ) , einem Element des inversen Kernel-Arrays Ei,k gespeichert. Die Koordinaten (x,y) sind diskrete Werte und definieren die Position des Elementarstrahls in der Beam-Modulationsebene im Beschleunigerkopf (Abb.3.5). Damit ergibt sich der normierte inverse Kernel Φ i , k zu Φ i ,k = E i ,k Ωk (10) wobei das Normierungsarray Ω k die Summe der Energieinhalte der Voxel entlang des Elementarstrahls durch das PTV darstellt (Abb.3.6). Die Elemente ω k von Ω k ergeben sich damit zu ω k ( x , y ) = ∑ εi ,k ( x , y ) i (11) Der Summationsindex i bezeichnet dabei alle Voxel i, die vom Elementarstrahl getroffen werden. Mit dieser Definition ist jedes Element ϕi ,k des normierten inversen Kernels Φ i , k der im Voxel i deponierte Energiebetrag, relativ zu der durch den Elementarstrahl bei seiner Traverse durch das PTV insgesamt deponierten Energie. Abbildung 3.6 Die Normierung der inversen Kernel erfolgt auf die Summe aller Energien, die in Voxeln entlang eines Elementarstrahls innerhalb des PTV’s deponiert werden. Die unmodulierte Fluenzverteilung des Strahls k erhält man durch Superposition aller normierten inversen Kernel des PTV. M ku = ∑ Φ i ,k i (12) Da ausschließlich inverse Kernel von Voxel innerhalb des PTV superponiert werden, verschwinden Beiträge von Elementarstrahlen, die außerhalb eines gewissen Randsaumes um das PTV auftreffen, weil deren Energiebeiträge zu Voxel innerhalb des Targets vernachlässigbar sind. Deshalb definiert die Modulationsmatrix M ku automatisch für das Feld k ein konformales Beamportal bezüglich des PTV (Abb.3.7). Abbildung 3.7 Die unmodulierte Modulationsmatrix M ku ergibt sich aus der Superposition aller normierten inversen Kernel Φ i , k . Innerhalb des PTV addieren sich deren Beiträge zu 1, außerhalb zu 0, da die Streubeiträge außerhalb liegender Elementarstrahlen zum PTV verschwinden. In einem analogen Back-Projection-Verfahren lassen sich auch für jedes Risikoorgan inverse Kernel berechnen. Alle normierten inversen Kernel stehen am Ende der Prestep-Simulation für eine spätere Verwendung zur Verfügung Der eigentliche, optimierte Monte-Carlo Simulationsprozess, das Dose-Scoring, wird nach der Prestep-Simulation gestartet. Diese wird aber nicht mit unmodulierten Feldern, sondern mit einem Modulations-First-Guess, der sich aus der Prestep-Simulation ermitteln läßt, durchgeführt. Dazu wird zur Reduzierung der Dosisvarianz im PTV für jedes Voxel i ein Gewichtsfaktor wi berechnet. wi = (13) D Di Führt man eine mit wi gewichtete Superposition aller Φ i , k durch, so erhält man eine Modulationsmatrix zur primären Fluenz-Verteilung, deren Anwendung zu einer homogenen Dosisverteilung im PTV führt. Anschließend an die Reduzierung der Dosisvarianz im PTV führt ein analoger Prozess für die OAR’s dazu, daß deren Dosisgrenzwerte berücksichtigt werden. Damit ergibt sich für die Modulationsmatrix M km M km = ∑ wi Φ i ,k − ∑ w j Φ j , k , ∀i ∈ PTV , ∀j ∈ OAR i j (14) wobei die Summation über die Voxel des PTV mit dem Index i und über die OAR’s mit k bezeichnet sind. wj ist im ersten Regelungsschritt durch wj = Dj D − d OAR (15) und aus Konsistenzgründen mit der Definition für das PTV in allen weiteren Schritten durch wj = Dj Dd OAR (16) definiert. Die modulierten Strahlprofile werden durch Multiplikation der Teilchenfluenz mit der Modulationsmatrix berechnet Ψkm = M km Ψku (17) und für den nächsten Optimierungsschritt mit m=1 verwendet. Da der Prestep-Simulationsschritt (m=0) mit dem unmodulierten, offenen Strahlprofil gestartet wurde, müssen die Dosiswerte in der Dosismatrix gelöscht werden. In den folgenden Optimierungsschritten mit jeweils ∆n simulierten Photonen wird die Energie durch das Monte-Carlo Dose-Scoring kontinuierlich in der Dosismatrix deponiert bis die vorgewählte Photonenzahl Ntot nach S Schritten (m = 0,..., S-1) erreicht wird. Bei jedem Optimierungsschritt m werden erneut die Gewichtsfaktoren wm bestimmt. Deshalb ergibt sich das gesamte Modulationsgewicht Wl nach dem Schritt l zu l Wl = ∏ w m m =1 (18) Dieses wird für die Modulation beim darauffolgenden Optimierungsschritt verwendet. Die bei Simulationsende vorliegende Dosismatrix korrespondiert mit Strahlprofilen Ψktot , die sich gemäß S −1 tot k Ψ 1 Ψkm m =1 S − 1 =∑ (19) aus den Profilresultaten der einzelnen Optimierungsschritte ergeben. Die einzelnen Schritte des Simulationsprozesses von IMCO sind schematisch in Abbildung 3.8 dargestellt. Abbildung 3.8 (Legende auf Seite 58) Abbildung 3.8 Schematisches Flußdiagramm von IMCO: Mit m=0 wird eine Prestep-Simulation mit offenen, unmodulierten Feldern gestartet. Am Ende der Backprojection-Methode steht die Gesamtheit aller inversen Kernel, das konformale Beamportal und ein first-guess für die modulierten Strahlprofile Ψkm−1 zur Verfügung. Das eigentliche, optimierte Dose-Scoring wird nach Löschen der Dosismatrix gestartet, und in Schrittweiten von ∆n Photonen die Abweichung von den Zielkriterien überprüft. Die daraus abgeleiteten Gewichtsfaktoren verfeinern während des kontinuierlichen Dose-Scorings die modulierten Strahlprofile. ___________________________________________________________________________ 3.2.3.3 IMCO - Ergebnisse IMCO wurde anhand verschiedener Beispiele getestet. In Beispiel A ist in einem quadratischen Phantom mit lungenäquivalentem Medium in der oberen Hälfte und Abbildung 3.9a (Legende auf Seite 59) wasseräquivalentem Medium in der unteren Hälfte ein spaltenförmiges PTV mit den Maßen 1,5x15x1,5 cm3 definiert. Abbildung 3.9a Optimierte Dosisverteilung in einem spaltenförmigen PTV, das in einem inhomogenen lungen-/wasseräquivalenten Phantom definiert ist. Die Simulation wurde mit dem Energiespektrum eines 6 MV Linearbeschleunigers durchgeführt. Außerhalb des Phantoms sind die beiden Strahl-Modulationsprofile angegeben. ___________________________________________________________________________ Abbildung 3.9b Das DVH der spaltenförmigen Dosisverteilung PTV weist eine im gute Homogenität auf. Die Wahl des Phantoms und zweier orthogonaler Felder wurde so gewählt, um die Fähigkeit von IMCO zu demonstrieren und Inhomogenitäten zu berücksichtigen. Die 3D Monte-CarloSimulation wurde mit einer Voxelgröße von 0,5x0,5x0,5 cm3 durchgeführt. Die Photonen entstammen einer Punktquelle mit dem Energiespektrum des 6 MV Linearbeschleunigers KD2. Die optimierte Dosisverteilung ist zusammen mit den modulierten Strahlprofilen in Abbildung 3.9a dargestellt. Das DVH in Abbildung 3.9b zeigt trotz der gewählten Strahlanordnung und des inhomogenen Phantoms eine gute Dosishomogenität im PTV. Beide Fluenzmatrizen weisen an ihren Rändern starke Überhöhungen auf. Dieser Effekt kompensiert die fehlende laterale Einstreuung von Volumina außerhalb des PTV’s. Er führt zu einer Verringerung des Halbschattens (penumbra sharpening). Die Modulationsprofil des lateralen Strahls zeigt einen Keilfiltercharakter, der sich aus der Kompensation des senkrechten Strahls ergibt. Die Tiefendosiskurve verläuft im oberen Teil (Lunge) flacher als im unteren Teil (Wasser). Da die Berechnung mit offenen Feldern gestartet wurde, kann man den Effekt der automatischen Feldkonformierung gut erkennen. Das laterale Modulationsprofil läßt sogar die Kompensation des erneuten Aufbaueffektes nach der Dichtegrenzschicht sichtbar werden. Im Beispiel B wird demonstriert, wie der Optimierungsprozess auf ein homogenes wasseräquivalentes Phantom mit einem hufeisenförmigen PTV (10,5x9,5x1,0 cm3) und einem Abbildung 3.10a eingeschlossenem Optimierter Vierfelder-Isodosenplan eines hufeisenförmigen PTV’s mit OAR. Die vier Felder werden durch ihre Strahlmodulatoren charakterisiert. eingeschlossenen OAR wirkt. Die Feldanordnung besteht aus einem orthogonalen Vierfelderplan mit 10 MV Photonen des Beschleunigers KD2 (Abb.3.10a). Wie im DVH in Abbildung 3.10b zu erkennen ist, kann das konkave PTV wegen der Dosisbeschränkungen im OAR nicht homogen bestrahlt werden. Das Importanceweighting der beiden Objectives wurde einleitend in Kapitel 3.2.3 behandelt. In den Abbildungen 3.10a und 3.10b kann man im OAR die Einhaltung des gewünschten Dosislimits von 75 % bezüglich des Dosisreferenzpunktes, der hier nahe des Dosismaximums im PTV gewählt wurde, sehen. Die Strahlmodulatoren lassen wieder die vergrösserte Fluenz an den Rändern erkennen, die zu einem PenumbraSharpening führt. Dieser Effekt wurde von Mohan et al. [180] zur Konformationsverbesserung bei konventionellen Doseengines untersucht Abbildung 3.10b Dosis-Volumen-Histogramme des hufeisenförmigen PTV’s (durchgezogene Linie) und des OAR’s (gestrichelte Linie) des Vierfelderplans. Abbildung 3.11b Dosis-Volumen-Histogramme des hufeisenförmigen PTV’s (durchgezogene Linie) und des OAR’s (gestrichelte Linie) eines Siebenfelderplans. Im Beispiel C wird das Hufeisenphantom mit einem äquidistanten Siebenfelderplan bei unveränderten Objectives bestrahlt (Abb.3.11a). Man erkennt die Verbesserung der Dosishomogenisierung im DVH (Abb.3.11 b) bei gleichzeitiger Reduzierung der Dosis im OAR. Abbildung 3.11a Dosisverteilung. Siebenfelderplan des Beispiels C (Hufeisen) mit optimierter Der Ablauf einer IMCO-Simulation ist am Beispiel eines Dreifelderplans zur Mediastinalbestrahlung eines Ösophaguskarzinoms in Abbildung 3.12a als Momentaufnahme während verschiedener Phasen der Simulation dargestellt. Abbildung 3.12a Einzelne Schritte einer IMCO-Simulation eines Ösophaguskarzinoms mit einem Dreifelderplan mit 100 Millionen Photonen. Links ist die Prestep-Simulation mit offenen, unmodulierten Feldern dargestellt. Die 3 rechten Bilder zeigen Momentaufnahmen des geregelten Dose-Scorings nach 1, 10 und 100 Millionen Photonen. Bei einer Gesamtphotonenzahl von Ntot =108 und einer Regelungsschrittweite von ∆n = 107 ist links das Ergebnis der Prestep-Simulation mit offenen, unmodulierten Feldern und rechts des optimierten Dose-Scorings nach 1, 10 und 100 Millionen Photonen dargestellt. Das Ergebnis der Simulation, bei dem kein OAR-Zielkriterium vorgegeben war, ist zusammen mit den Strahlmodulatoren in Abbildung 3.12b dargestellt. Eine ausführliche Beschreibung von IMCO ist Bogner et al. [85] und Scherer [44] zu finden. IMCO entstand durch eine Weiterentwicklung des Monte-Carlo-Codes MMms. Damit waren die Programmkomponenten Search- und Dose-Engine eng miteinander verzahnt. Um eine flexiblere Weiterentwicklung zu gewährleisten, wurde dieser Code in logische Komponenten aufgeteilt, die durch sinnvolle Schnittstellen miteinander kommunizieren. Durch diese Programmstrukturierung wird in Zukunft eine flexible Ankopplung verschiedener Monte-Carlo-Codes mit unterschiedlichen Eigenschaften ermöglicht. Sie erlaubt so ein Benchmarking von IMCO in Verbindung mit dem einfachen, aber schnellen MMms-Code und dem speziell für die Strahlentherapie entwickelten, schnellen XVMC-Code gegenüber dem langsamen aber präzisen EGS4nrc-Code. In Abbildung 3.13 ist ein Blockschema Abbildung 3.12b Ergebnis der Simulation des Dreifelderplans zusammen mit den resultierenden Strahlmodulatoren. Bei diesem einfachen Beispiel war kein OAR-Zielkriterium vorgegeben. des neuen Codes mit dem Namen IMCO++ abgebildet, das folgende Komponenten enthält: Preprozessor zum Import bzw. zur Definition aller Plan- und Monte-Carlospezifischen Daten (Patientenphantom,VOI’s, Beam-Setup, Wechselwirkungsdaten, MC-Steuerparameter, etc.) Phase-Space-Descriptionfile des Strahlerkopfes Search-Engine zur Dosisoptimierung Monte-Carlo Dose-Engine Postprozessor zur Auswertung und Visualisierung der Daten Die Programmschnittstellen sind mit TMS (RTOG_Export und DICOM_RT) kompatibel. Damit lassen sich wahlweise die eingebauten Pre- und Postprozessor-Tools als auch das kommerzielle Planungssystems TMS zur Planvorbereitung nutzen. Die Schnittstelle zur Monte-Carlo Dose-Engine wurde in Anlehnung an die Konventionen von XVMC gestaltet. Preprocessor StrahlerkopfPhasenraum-File Search-Engine Prestep-Calculation inverse Kernel Dose-Scoring Monte-Carlo Dose-Engine Postprocessor Abbildung 3.13 Blockschema des neu strukturierten inversen Monte-Carlo Optimierungscodes IMCO++ , der sich in Verbindung mit MMms , zukünftig auch mit XVMC und EGS4nrc verwenden läßt. 3.2.4 Biologische Zielfunktionen Eine optimierte Tumortherapie kann sich nicht auf eine Optimierung der physikalischen Dosisverteilung, wenn auch unter Berücksichtigung von Minimaldosen für den Tumor und Toleranzgrenzen für Normalgewebe, beschränken. Sie muß die patientenindividuelle Strahlenempfindlichkeit des Tumors und aller betroffenen Gewebe berücksichtigen und in den Optimierungsprozess einbeziehen. Einziges Zielkriterium ist bei diesem Ansatz das klinische Ergebnis und nicht physikalische Objectives wie etwa die Dosishomogenität im Target (Abb.3.3). Auf strahlenbiologischem Gebiet liegen viele zellbiologische und klinische Daten vor, aus denen biologische Modelle abgeleitet werden konnten. Derzeit entwickelt sich die molekularbiologische Forschung an Onkogenen und deren Wirkungsmechanismen. Neben dem Zuwachs an Verständnis der Tumorgenese werden damit diagnostische Methoden entwickelt, die patientenindividuelle Daten liefern können. Eine mögliche biologische Zielfunktion F wurde von Brahme und Löf [26,10,60] eingeführt, die sich aus der Wahrscheinlichkeit für eine komplikationsfreie Heilung P+ herleitet: P+ = TCP⋅(1-NTCP) (20) F = 1 - P+ (21) wobei TCP die Tumor-Kontrollwahrscheinlichkeit und NTCP die NormalgewebeKomplikationswahrscheinlichkeit darstellt (Abb.3.3). Da aber die bis heute vorliegenden strahlen- und molekularbiologischen Daten stark streuen und man noch weit von der Möglichkeit entfernt ist, zuverlässige indivduelle Patientendaten zu gewinnen, beschränken sich die meisten Institutionen derzeit auf eine rein physikalische Optimierung. In der diesen Arbeit wird nach der physikalischen Optimierung eine biologische Bewertung des Bestrahlungsplanes (Kapitel 4) durchgeführt. 3.2.5 Realisierung der IMXT Die Ergebnisse der inversen Bestrahlungsplanung sind die optimierte Isodosenverteilung und die Modulationsdaten für alle Bestrahlungsfelder als diskretisierte Intensity Map. In Abbildung 3.14 ist die Intensity Map für das anteriore Feld des Hufeisen-Beispiels (Abb.3.10a) dargestellt. Zur Realisierung dieser Feldmodulation mit konventionellen Linearbeschleunigern existieren i.w. drei Verfahren. Es handelt sich dabei um die Modulation mit Kompensatoren sowie mit der segmentierten oder dynamischen Multileaf- Modulationstechnik (S-MLM bzw. D-MLM). Die beiden letzten Verfahren werden in einem Übersichtsartikel von Boyer et al. [81] vorgestellt und miteinander verglichen. Abbildung 3.14 Intensity Map modulierten des anterioren Feldprofils des Hufeisenbeispiels aus Abbildung 3.10 a Eine vom berechneten Wert abweichende Feldmodulation hat gravierende Konsequenzen für die Isodosenverteilung im Patienten. Aus diesem Grunde scheint die Realisierung mit Hilfe von Kompensatoren die in ihren dosimetrischen Konsequenzen überschaubarere Technik darzustellen. Die Herstellung kann mit Methoden erfolgen, wie sie für Gewebekompensatoren zur Dosishomogenisierung (Kapitel 3.1) entwickelt worden sind. Ein Vorteil von Kompensatoren für die IMXT besteht darin, daß nach einmaliger Verifikation vor Bestrahlungsbeginn keine Veränderungen während des Bestrahlungskurses mehr zu erwarten sind. Die Ortsauflösung der Modulationsmatrix kann bei Kompensatoren durch Verfeinerung des Herstellungsprozesses verbessert werden. Praktisch liegt jedoch die Grenze bei etwa 3 mm. Bei der IMXT mit Kompensatoren scheinen Pläne mit lediglich 3-4 Feldern und einer Richtungsoptimierung vorteilhaft zu sein (Bortfeld [26]). Ein gewisses Problem stellt die Schwierigkeit der exakten Berücksichtigung des Einflusses der Kompensatoren auf die Strahlenqualität (lokale Strahlaufhärtung, Streuung) und damit auf die Genauigkeit der absoluten und relativen Dosis im Patientenphantom dar. Planungssysteme mit hochentwickelten Algorithmen wie TMS in der Version 5.1 berücksichtigen diesen Effekt. Nachteilig wirkt sich der hohe Herstellungsaufwand beim Einsatz von Kompensatoren aus. In der Routineanwendung sind die segmentierten Multileaf-Modulationstechniken wesentlich einfacher zu handhaben. Die Festlegung auf eine der beiden Varianten (segmentiert oder dynamisch) ist i.a. durch den Linearbeschleunigertyp vorgegeben. Die Beschleuniger der Firma Siemens arbeiten mit der segmentierten Step-and-Shoot-Technik (SMLM), die Geräte der Firma Varian mit der dynamischen MLM-Technik, um zwei Beispiele zu nennen. Die Ortsauflösung ist bei der S-MLM-Methode lateral zu den Leafs auf deren Breite begrenzt (1 cm bei dem Siemens-MLC), während sie in Leaf-Richtung zumindest theoretisch nach unten unbegrenzt ist. Grundsätzlich ist jedoch die Ortsauflösung von der Matrixgröße der Intensity Map bei der inversen Planung vorgegeben, da die Rechenzeit stark von der Bixelgröße abhängt. Bei einem absolut zuverlässigen MLC-Interlocksystem des Beschleunigers wäre wie bei Kompensatoren eine einmalige Fluenzverifikation vor der Bestrahlung ausreichend. Es könnte sich jedoch angesichts der für den Patienten schwerwiegenden Konsequenzen bei unerkannten Betriebsstörungen des MLC’s herausstellen, daß eine On-Line-Verifikation bei der S-MLM-Methode unumgänglich ist. Bei der S-MLM-Realisierung mit dem Siemens-MLC in Verbindung mit dem TMSPlanungssystem bieten sich zwei alternative Methoden an. In TMS werden die Feldsegmente mit in die Iteration der Zielfunktionsparameter einbezogen [76], während Siemens mit den SIMTEC/IMFAST-Modulen eine Umsetzung von vorberechneten Intensity Maps in MLCSegmente unter Berücksichtigung der realen Strahlerkopfverhältnisse [80] durchführt. Es wurden IMXT-Realisierungen mit Kompensatoren und segmentierter MLM (zunächst in einem einfachen, manuellen Prozess) entwickelt und zur Realisierung einfacher Testbeispiele von IMCO herangezogen. Die Berechnung der Kompensator-Fräsdicke wird mit Hilfe des Schwächungsgesetzes in einer ersten Näherung mit dem effektiven linearen Massenschwächungskoeffizienten µeff erstellt. Das Dickenprofil ergibt sich damit zu di, j = − (22) ln ΨE ,i , j µeff Ein optimierter Algorithmus zur Berechnung der Kompensatordicke wurde von Jiang et al. Abbildung 3.15a Feinstruktur eines gefrästen Kompensators für das Hufeisenbeispiel. [81] publiziert. Zur Realisierung der Feinstruktur wurde eine Zweiteilung des Kompensators in eine 30 mm und 50 mm dicke MCP96-Platte durchgeführt. In die dünne Platte konnte mit einem feinen Fräseinsatz mit einem Durchmesser von 3 mm das eigentliche Modulationsprofil eingebracht werden. Die dicke Platte enthält die Apertur, die nach dem Blockherstellungsverfahren gefertigt wird. Beide Teile werden anschließend miteinander verschraubt. In Abbildung 3.15a ist die gefräste Feinstruktur eines Kompensators dargestellt. Für den Siemens Linearbeschleuniger gibt es ein Modul zur Berechnung optimierter Feldsegmente aus einer Modulationsmatrix, das die komplizierten Streu-Verhältnisse im Strahlerkopf bei der Anwendung der höchst irregulären Feldsegmente berücksichtigt (SIMTEC/IMFAST-Module nach Siochi [80], steht unserer Klinik derzeit nicht zur Verfügung). In Abbildung 3.15b ist die eine manuelle Segmentierung in Feldsegmente Si und deren dosimetrische Verifikation dargestellt. Dabei ergibt sich die modulierte Strahlintensität I aus: I = ∑ α i Si i (23) Die bestrahlte Monitoreinheit des Beschleunigers für ein Segment i ist proportional zum Wichtungskoeffizienten αi . Eine ausführliche Darstellung der Realisierung von Modulatoren für die IMXT bei Gum [84] dargestellt. Abbildung 3.15b Oben: Jaw-Positionen von 11 Segmenten zur Realisierung der S-MLM des AP-Feldes von Abbildung 3.10 a. Unten: Ergebnis der gewichteteten Superposition (rechts oben sind die Gewichtsfaktoren angegeben) der einzelnen Feldsegmente und das Ergebnis einer filmdosimetrischen Strahlprofil-Verifikation. 3.3 Protonentherapie 3.3.1 Grundlagen Schwere geladene Teilchen wie Protonen oder Kohlenstoff-12 weisen intrinsische physikalische Vorteile gegenüber Photonen auf. Sie verlieren ihre Energie wie Elektronen vorwiegend durch Coulomb-Vielfachstreuung. Wegen der um den Faktor 1836 größeren Masse bewegen sich Protonen wesentlich geradliniger durch ein Medium als Elektronen. Wie Abbildung 3.15 Rot: Inverse Tiefen- dosiskurve (SBP) eines Protonenstrahls mit einer Energie von 177 MeV zusammen mit einer Photonen-Tiefendosiskurve mit einer Energie von 15 MV (grün). Die blauen Kurven sind Kurven unterschied- licher Energie SBP- und Intensität. Ihre Einhüllende weist über einen Teilbereich eine homogene Tiefendosiskurve, den Spread-out-Bragg-Peak (SOBP) auf (Scheib [107]). diese deponieren sie den größten Teil der Energie am Ende ihrer Reichweite. Aus diesem Verhalten resultiert eine inverse Tiefendosiskurve, die sog. Braggpeakkurve. Ein Beispiel einer monoenergetischen Braggpeakkurve (single bragg peak, SBP) für 177 MeV Protonen ist zusammen mit einer Photonentiefendosiskurve (15 MV) in Abbildung 3.15 dargestellt. Aus dem inversen Tiefendosisprofil resultieren potentielle Vorteile für hochenergetische Protonen. Es ist die maximale Dosisdeposition im Braggpeak, jenseits dessen distalen Abfalls praktisch keine Dosis mehr appliziert wird. Der laterale Halbschatten ist mit dem hochenergetischer Photonenstrahlen vergleichbar. Die Lage des Braggpeaks ist von der Teilchenenergie abhängig Abbildung 3.16 Energie-ReichweitenBeziehung für mono- energetische Protonen. Eingetragen sind die Werte der Bestrahlungsgeräte von Uppsala und Loma Linda, die im Protonen-Therapieplanungssystem 130 180 230 imple- mentiert sind. (Abb. 3.16). In der klinischen Anwendung werden SBP’s mit verschiedener Energie und Intensität dergestalt überlagert, daß daraus eine Region mit einer über das Tumorvolumen konstanten Dosis resultiert (spread out bragg peak, SOBP) (Abb.3.15). Vergleicht man die Bestrahlungs-Grundtechniken Stehfeld (Abb.3.17 oben) und kontralaterale Gegenfelder (Abb.3.17 unten), so erkennt man den Gewinn durch die Anwendung von Protonen insbesondere an der Dosisreduktion im gesunden Gewebe. Abbildung 3.17 Oben: Protonentherapie mit einem SOBPFeld (E=177MeV, Modulationstiefe 10cm) im Vergleich zu einer Photonen- Stehfeldbestrahlung (10MV). Unten: Der gleiche Fall mit kontralateralen Protonen- und PhotonenGegenfeldern. Die orange kennzeichnen markierten die Flächen Dosisreduktion außerhalb des Targets bei Verwendung von Protonen (Scheib [107]). 3.3.2 Protonen-Bestrahlungsanlagen Die erste Vorstudie zur Therapie mit schweren geladenen Teilchen begann im Jahre 1946 am Lawrence Berkeley Laboratory (Berkeley, California, USA). R. Wilson hatte damals bereits die Eignung des Zyklotrons zur Therapie von Tumoren erkannt [86]. Im Jahre 1955 konnten die ersten Patienten mit Protonen bestrahlt werden, andere Teilchen wie Helium-, Neon- und Kohlenstoff folgten. Seit dieser Zeit setzte eine Entwicklung ein, in deren Verlauf bis heute mehr als 850 Patienten mit schwereren Teilchen als Helium und über 22000 Patienten mit Protonen behandelt wurden. Pioniere dieser Entwicklung waren das Lawrence Berkeley Laboratory mit Protonen, Helium-, Kohlenstoff- und Neon-Ionen, das Harvard Cyclotron Laboratory (Boston, Massachusetts, USA) mit Protonen und das Institute of Theoretical and Experimental Physics (Moskau, Russland) mit Protonen. Waren bis dahin Teilchentherapieanlagen in kernphysikalische Großforschungseinrichtungen integriert, so gelang es mit einer ausschließlich der klinischen Anwendung vorbehaltenen Protonentherapieeinrichtung an der Universität von Loma Linda (California, USA) einen neuen Meilenstein zu setzen. Ganz neue Maßstäbe schufen dann Projekte mit aktiver Strahlführung mit Protonen am Paul-Scherer-Institut (PSI, Villigen, Schweiz) und mit Kohlenstoff-12 an der Gesellschaft für Schwerionenforschung (Darmstadt). Eine Übersicht über die historische Entwicklung der Therapie mit Protonen ist bei Raju [87], Miller [88] und Kraft [92] zu finden. Protonen zur Anwendung in der Strahlentherapie werden meist mit Zyklotron- oder Synchrotronbeschleunigern erzeugt. Der prinzipielle Vorteil des Synchrotrons ist sein geringeres Gewicht und der geringere Energieverbrauch. Ein anderer ganz wesentlicher Vorteil besteht in seiner schnellen Energievariabilität. Nachteilig wirkt sich aus, daß der für die Therapie notwendige hohe mittlere Teilchenstrom im Nanoampere-Bereich nur mit besonders konzipierten Anlagen zu erreichen ist. Im Gegensatz dazu kann das Zyklotron sehr hohe Strahlströme, allerdings nur bei einer festen Energie liefern. Die Anlage ist äußerst robust und einfacher operabel als das Synchrotron. Nachteilig kann sich die Aktivierung von Anlagenteilen durch hohe Dosisleistungen und das Gewicht des Magneten auswirken [89]. Die Energie des Beschleunigers wird durch seinen Anwendungsbereich bestimmt. Für die Therapie oberflächennaher Zielvolumina (insbesondere Augentumoren) reichen Teilchenenergien von 70 MeV aus. Tiefliegende Tumoren benötigen Energien über 160 MeV, entsprechend einer Reichweite in Wasser von 17 cm. Für den flexiblen klinischen Einsatz wurden von der Proton-Therapy Co-operative Group (PTCOG) eng abgestufte Energien im Bereich von 70 bis 250 MeV mit einem Mindeststrahlstrom von 10 nA gefordert [89] und gelten heute als allgemein anerkannte Grundsatz. Vor Anwendung am Patienten muß der aus dem Beschleuniger extrahierte Nadelstrahl lateral aufgeweitet werden. Bei den meisten der heute verwendeteten Anlagen erfolgt dies mit einer passiven Aufstreutechnik, die von Koehler et al. [90] entwickelt wurde. Diese Technik verwendet ein Doppelstreufoliensystem mit Materialien hoher Ordnungszahl, wie etwa Blei. Um mit dem lateral homogenisierten Strahlprofil eine über das Target ausgeglichene Tiefendosiskurve (SOBP) zu gewinnen, wird ein Modulatorrad oder ein aus diskreten Platten hergestellter Rangeshifter angewandt. Das meist aus Plexiglas hergestellte Modulatorrad enthält Segmente unterschiedlicher Dicke und rotiert mit hoher Geschwindigkeit im Strahl, was zu einer Reichweitenmodulation führt. Ridgefilter sind Metallfilter mit einer eng von nadelartigen Kegeln überzogenen Oberfläche. Die dadurch im Strahl in enger Nachbarschaft entstehenden Protonen unterschiedlicher Energie vermischen sich durch laterale Streuung zu einem homogen modulierten SOBP. Eine weitere, sehr elegante Möglichkeit bietet sich beim Einsatz von Synchrotrons durch eine von Spill zu Spill (Teilchenpaket im Beschleuniger) Abbildung 3.18 Schematische Darstellung der passiven Strahlaufweitungstechnik. Zu beachten ist die Dosisbelastung außerhalb des Zielvolumens (Scheib [107]). variierende Energie [91] In Verbindung mit einem hautnahen Bolus oder einem kollimatornahen Reichweitenmodulator kann mit den passiven Techniken eine Isodosenkonformation an die distale, jedoch nicht gleichzeitig an die proximale Targetkontur erreicht werden (Abb.3.18). Um die Isodosenverteilung an das gesamte Zielvolumen zu konformieren, wäre eine Spot-Scanning-Technik mit Multileafkollimator denkbar. Mit dem MLC ließe sich ein Nadelstrahl mit variabler Energie definieren, dessen Braggpeak dreidimensional über das Zielvolumen bewegt werden kann. Ein alternatives Verfahren ist am PSI sehr elegant mit eindimensionaler magnetischer Ablenkung und einer zusätzlichen Patiententischbewegung Abbildung 3.19 Schematische Darstellung der Spot-Scanning-Methode. Hochdosisregion ist mit dem Zielvolumen identisch (Scheib [107]). Die Abbildung 3.20 Schematische Darstellung der Spot-Scanning-Apparatur am Horizontalstrahl der Protonentheapie-Anlage am PSI (Scheib [107]). Abbildung 3.21 Schematische Darstellung der kompakten, isozentrischen PSI-Gantry (Scheib [107]). unter der Bezeichnung Voxel- oder Rasterscanning-Verfahren realisiert worden. Das Prinzip der Methode ist schematisch in den Abbildungen 3.19 und 3.20 dargestellt. Dieses Verfahren wird in der am PSI entwickelten Kompaktgantry angewandt, in der ein Sweepermagnet für eine schnelle parallele Verschiebung des Nadelstrahls in x-Richtung sorgt (Ablenkzeit 20ms für 10 cm). Die Tiefentranslation des Braggpeaks um eine Einheit in z-Richtung erfolgt mit dem Rangeshifter in etwa 100 ms und die Liegenbewegung in y-Richtung im Bereich von Sekundenbruchteilen. Eine schematische Ansicht der gesamten Gantry ist in Abbildung 3.21 wiedergegeben. Der auf diese Weise definierte Dosisspot (Braggpeak) wird diskret rasterartig durch das Zielvolumen bewegt. Dabei wird in jedem Spot eine vorberechnete Dosis appliziert, die in der Superposition eine homogene Verteilung ergibt [94]. Ein ähnliches Verfahren für Kohlenstoff-12-Ionen wurde an der GSI verwirklicht. Dabei wird der Strahl kontinuierlich bewegt und dessen Geschwindigkeit moduliert [91]. Die meisten der heute eingesetzten Anlagen sind mit einem festen horizontalen oder vertikalen Strahlrohr ausgestattet. In Loma Linda entstand die erste Anlage, die mit isozentrischen Gantries zur konformalen Therapie tiefliegender Tumoren ausgestattet war. Wegen der hohen Teilchenmasse und der damit notwendigen hohen Ablenkmagnetfelder benötigen Protonengantries Durchmesser von bis zu 12 m. Durch eine mit der Patientenliege gekoppelten Bewegung erreichte man bei der Scanning-Kompaktgantry des PSI einen Durchmesser von nur 4 m. Eine Übersicht über unterschiedliche Beam-Delivery-Systeme für Protonen wurde von Bonnett [89] und Blattmann [93] veröffentlicht. Eine Auflistung von realisierten Therapie-Einrichtungen werden regelmäßig sowohl für Augen- als auch tiefliegende Tumoren zusammen mit den Anlagenlaufzeiten und Patientenzahlen von J. Sisterson [95] veröffentlicht. Die Angaben beziehen sich auf Protonen und andere geladene Teilchen in Einrichtungen, die überwiegend mit einer Fixed-BeamGeometrie und einem passiven Strahlaufweitungssystem mit Modulatorrad, aber auch mit aktiven Beam Delivery Systemen ausgestattet sind. Die erste in eine Klinik integrierte Protoneneinrichtung mit einem Synchrotron, drei isozentrischen Gantries und einem AugenTherapieplatz mit einem passiven Strahlaufweitungssystem wurde 1990 am Loma Linda University Medical Center (LLUMC, Loma Linda, California, USA) in Betrieb genommen [88]. Die derzeit innovativste Entwicklung für Protonen stellt die VoxelscanningKompaktgantry am Paul-Scherer-Institut (PSI) in Villigen, Schweiz, dar [94]. Eine Übersicht über die klinischen Erfahrungen bei der Behandlung von Augentumoren (Übersicht bei Munzenrider [96]) und tiefliegenden Tumoren ist für das Prostatakarzinom [97,98,99], Schädelbasistumoren [100], über verschiedene Tumoren [101]) zu finden. Ähnliche Verfahren wurden mit Kohlenstoff-12-Ionen angewandt, die jedoch wegen der komplexen biologischen Wirkung der high-LET-Strahlung wesentlich komplizierter sind, obwohl sie möglicherweise effektivere Waffen gegen Tumore darstellen [92]. 3.3.3 Protonen-Projektstudie am Universitätsklinikum Regensburg Am Universitätsklinikum Regensburg wurde 1993 eine Projektstudie zur Integration einer Protonentherapieanlage in die Erweiterung der Klinik für Strahlentherapie im dritten Bauabschnitt begonnen. Unter den verschiedenen Planungsvarianten wurde die Voxelscanningmethode des PSI wegen ihrer konformalen Eigenschaften und der kompakten Gantry-Maße in Verbindung mit einem Isochronen-Zyklotron favorisiert. Dieser Beschleunigertyp bietet folgende Voraussetzungen, die für die Integration in eine klinische Umgebung ideal sind: Bekannte und vergleichsweise einfache Technik, relativ niedrige Kosten Kontinuierlicher Strahl mit nur fünf Strahlparametern zur Optimierung. Stabiler Lauf ohne Operator-Bedienung. Schnelle, intensitätsgeregelte Strahlextraktion. Hohe Strahlintensität. Gute Eignung für Scanningsysteme. Feste Beschleuniger-Parameter garantieren hohe Sicherheit. Energiestraggling des Degraders eliminiert durch externe Energieselektionseinheit Separate Abschirmungen für die externen Komponenten zur Reduktion des Neutronenflusses und der Strahlung aktivierter Anlagenteile. Auf der Grundlage dieser Überlegungen wurde eine Protonentherapieanlage für den Neubau des dritten Bauabschnittes (erster Unterabschnitt) des Klinikums der Universität Regensburg konzipiert. Dabei wurde auf eine enge Anbindung an den Neubau der Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie im dritten Bauabschnitt gelegt (Abb.3.22). Das Gebäude fügt sich größtenteils unterirdisch in die Hanglage des Geländes ein und erspart durch Erdaufschüttungen Kosten für teurere Strahlenschutzmaßnahmen. Für die Baumaßnahme wurde eine Strahlenschutzberechnung erstellt. Die Planungen wurden in Kooperationen mit dem PSI, LLUMC und MGH zusammen mit einschlägigen Firmen (Siemens, IBA, Varian/Maxell-Brobeck Division) durchgeführt. 3.3.4 Klinische Protonendosimetrie Begleitend zur Projektstudie erfolgten in einer Kooperation mit dem PSI Untersuchungen zur klinischen Protonendosimetrie in der Schweiz. Dazu waren verschiedene, in der klinischen Absolutdosimetrie von Photonen und Elektronen häufig verwendete planparallele und zylindrische Ionisationskammern (PTW/Farmerkammer M30001, PTW/Rooskammer M34001, PTW/Markuskammer M23343) auf ihre Eignung für Protonenstrahlen untersucht worden. Zur Auswertung wurde ein modifiziertes ECHED-Protokoll [102,103] und der NwFormalismus [104] verwendet. Die Ergebnisse stimmen innerhalb von +-1,5 % mit der PSIDosimetrie überein. Abweichungen bis zu -4,6 % treten bei Verwendung der Rooskammer auf, die möglicherweise von der komplizierten Zeitstruktur des Voxelscannings herrühren [105,59]. Relativdosimetrische Messungen am Protonenstrahl wurden mit einer Diamantsonde (PTW M60003), der Rooskammer und der BANG-Gel-Dosimetrie ausgeführt und lieferten bei Messungen am SBP und am SOBP gute Übereinstimmung. Die Ergebnisse der Untersuchungen zur Relativdosimetrie sind in Kapitel 6.2.2, eine Übersicht über die Arbeiten zur klinischen Protonendosimetrie bei Skalsky et al. [105,59] zu finden. Ein international durchgeführter Protonen-Dosimetrievergleich [113] wurde auf der Basis des Protokolls im ICRU-Bericht Nr 59 durchgeführt. Bei Verwendung von Ionisationskammern mit einer 60CoKalibration resultierten Unterschiede bis zu maximal 3% bei Anwendung des genannten Protokolls. Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie Abbildung 3.22 a Lageplan für die im Rahmen der Projektstudie ge- plante Protonentherapieeinheit mit Anbindung an die bestehende strahlentherapeutische Klinik im dritten Bauabschnitt. Abbildung 3.22b Planung für eine Protonentherapie-Einheit, integriert in den Neubau der strahlentherapeutischen Klinik im dritten Bauabschnitt. Die gegenwärtige Planung geht von einem Isochronen-Zyklotron anstelle des im Plan beschriebenen Synchrotrons aus. Die Beamline führt zu zwei Bestrahlungsräumen, von denen einer mit einer isozentrischen Kompaktgantry (PSI) und der andere mit einem festen, horizontalen Strahlrohr ausgestattet ist. Das Bauwerk ist so geplant, daß die Beamline geradlinig zu zusätzlichen Bestrahlungsräumen weitergeführt werden kann. Abbildung 3.22c Das Bauwerk ist aus Kostengründen unter der Hanglinie geplant, lediglich der Patientenwartebereich erhält Tageslicht. 3.3.5 Intensitätsmodulierte Strahlentherapie mit Protonen (IMPT) Eine besonders wichtige Fragestellung im Rahmen des Projektes bestand darin, welche Tumorentitäten sich mit Protonen besser als mit Photonen behandeln lassen. Aus diesem Grunde wurde mit der Universität Uppsala eine Zusammenabeit gesucht, um vergleichende Protonen- und Photonen/Elektronen-Therapieplanungen durchführen zu können. Derartige Berechnungen erfordern ein einheitliches Planungssystem, um so anhand der identischen Patienten-CT-Studie bei gleichen VOI’s die Möglichkeit zur wahlweisen Planung mit einem Protonen- und einem Photonen/Elektronenalgorithmus zu besitzen. Nach Auswertung von Dosis-Volumen-Histogrammen steht dann eine quantitative Vergleichsmöglichkeit der Isodosenpläne mit unterschiedlichen Strahlenarten zur Verfügung. Zur Dosisberechnung von Protonenstrahlen gelangen drei grundlegende Algorithmen zur Anwendung. Wegen seiner beschränkten Genauigkeit wird der sog. Depth-PenetrationAlgorithmus [106,107,108] meist nur während der Orientierungsphase bei der interaktiven Bestrahlungsplanung, dem Beam-Modelling, verwendet. Für die eigentliche Berechnung der Dosismatrix wird ein Pencil-Beam-Algorithmus [110,106,109] benutzt. Als präzisestes Verfahren ist auch für Protonen die Monte-Carlo-Simulationsmethode [111,112] zu benennen, die aber wegen der langen Rechenzeiten bislang nur für Benchmarkzwecke, nicht jedoch in der Routine Anwendung gefunden hat. In der Klinik für Strahlentherapie an der Universität Regensburg konnte für das 3DPlanungssystem TMS im Rahmen einer Forschungskooperation eine Protonenoption implementiert werden, die von Russell et al. [106,110] entwickelt wurde. Der Pencil-BeamAlgorithmus beruht auf der sog. Semi-Infinite-Slab-Approximation, einer Methode, bei der die Energiedeposition rotationssymmetrisch und tiefenabhängig angenommen wird. Die zugehörigen Pencil-Kernels werden für Wasser vorberechnet und dichteskaliert. Zur Berechnung der 2D-Radialverteilungen wurde der Fermi-Eyges-Formalismus in der Abbildung 3.23 Single Bragg Peak Kurven, berechnet mit den nominellen Single Bragg Peak 350 300 relative Dosis 250 200 130 150 180 230 100 50 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 -50 Wassertiefe in cm Protonenenergien des TMS-Planungssystems 130, 180 und 230 MeV. Die Kurven sind Zentralstrahl-Tiefendosisprofile von Protonenstrahl-Simulationen in einem RW3-Phantom mit einer Feldgröße von 11 x 11 cm2 . Alle Kurven sind auf eine Tiefe von 10 cm normiert Kleinwinkelnäherung verwendet. Die Moliere-Vielfachstreutheorie wird zur Berechnung der tiefenabhängigen mittleren quadratischen Radialverteilung r 2 des Pencilkernels herangezogen. Eine weitere Korrektur betrifft das Reichweitenstraggling. Damit kann der monoenergetische Pencil-Kernel als Gaussfunktion p E0 (r ) ρ = A 2 πr C { } exp − r 2 / r 2 C (24) beschrieben werden. Zur Berechnung von klinisch relevanten, breiten und irregulären Reichweitenmodulation eines 180 MeV-Strahls 350 300 250 relative Dosis 200 SBP 150 SOBP (48 mm) SOBP (83 mm) 100 50 0 0 5 10 15 20 25 30 -50 Wassertiefe in cm Abbildung 3.24 Berechnung von Zentralstrahl-Tiefendosisprofilen von reichweiten- modulierten 180 MeV Protonenstrahlen (Feldgröße 11x11 cm2 ) einer Modulationstiefe von 48 und 83 mm im Vergleich zu einem SBP. Protonenstrahlfeldern wird ein von Ahnesjö für Elektronen entwickeltes Verfahren [114] verwendet. Dazu wird die Apertur in geeignete Segmente untergliedert und ein ray-traceVerfahren für jedes Segment durchgeführt. Die Beiträge der Segmente zu einem POI (pointof-interest) werden unter Verwendung der zu dieser Richtung gehörigen Fluenz integriert und liefern so die Dosis im POI. In Abbildung 3.23 sind Simulationsrechnungen von unmodulierten Braggpeakkurven (SBP) in einem wasseräquivalenten RW3-Boxphantom dargestellt. Es wurden Protonenstrahlen mit den im TMS-Planungssystem verfügbaren nominellen Energien 130, 180 und 230 MeV bei einer Feldgröße von 11 x 11 cm2 auf das Phantom gerichtet und Zentrahlstrahl-Linienprofile berechnet. Alle Kurven sind auf eine Tiefe von 10 cm normiert. Abbildung 3.24 zeigt die Wirkung einer Reichweitenmodulation bei dem 180 MeV Protonenstrahl. Es sind neben dem SBP modulierte Kurven (SOBP) mit Modulationstiefen von 48 und 83 mm dargestellt. Zur Konformierung der Isodosenfläche an das Target erlaubt das Programm die automatische Berechnung eines fokusfern auf der Apertur angenommenen ReichweitenKompensators in einem Raytrace-Verfahren [106]. Bei der Berechnung des Kompensators 95%-Isodose Target Abbildung 3.25 Simulation der Wirkung der Rangecompensator-Option. Die distale Kontur des dreieckigen Targets (rot) wird durch einen missing-tissue Kompensator optimiert. Links: Broad Beam Option mit konstanter Modulationstiefe über die Apertur. Rechts: Simulated scanned Beam Option mit individueller Reichweitenmodulation für jeden Nadelstrahl besteht die Möglichkeit, die Isodosenkonformierung entweder auf die distale oder die proximale Tumorkontur zu legen. Da die Reichweitenmodulation gleichförmig über die Aperturfläche wirkt, ist mit dieser Methode eine gleichzeitige Konformierung auf das gesamte Planungszielvolumen nicht möglich. In Abbildung 3.25 wurde ein 180 MeV-Protonenstrahl auf.ein wasseräquivalentes Phantom, in dem ein dreieckiges Targetvolumen definiert ist, gerichtet. Das nach der missing-tissue-Methode durchgeführte Berechnungsverfahren optimiert einen Reichweitenmodulator, dessen Auswirkungen auf die Dosisverteilung in Abbildung 3.25 (links) dargestellt sind. Die Optimierung ist auf die distale Targetkontur erfolgt. Wegen der über die Apertur konstanten Modulationstiefe kommt es am proximalen Ende des Targets zu den dreieckförmigen Isodosenformen. Dieses Verfahren ist zur Therapieplanung von Protonenbestrahlungsanlagen mit einer passiven Strahlaufweitung geeignet. Die simultane Konformierung auf die proximale und zugleich auf die distale Targetkontur erlaubt die sog. Simulated-Scanning-Beam-Option des Programms. Dabei wird die Aperturfläche in ein rechteckiges Gitter unterteilt und die Reichweitenmodulation der so entstehenden Nadelstrahlen individuell an beide Targetkonturen angepaßt. Dieses Verfahren ist geeignet zur Therapieplanung für eine aktive Voxelscanninganlage, deren Rasterscan mit einem MLC realisiert wird. Simuliert man hautnah kollimierte, enge Nadelstrahlen mit der TMS-Protonenoption, so verändert sich im Vergleich zu einem großen Feld das Peak-zuPlateau-Verhältnis ganz dramatisch. Russell et al. [106] weisen darauf hin, daß das laterale Streugleichgewicht erst bei einer Aperturgröße von über 2 cm Durchmesser erreicht wird. In Abbildung 3.26 sind Isodosenverteilungen eines Nadelstrahls mit einer Größe von 1 x 1 cm2 und eines 11 x 11 cm2 großen Strahls dargestellt. Man erkennt die Erhöhung der Oberflächendosis relativ zum Braggpeak beim Nadelstrahl. Aus den Tiefendosisprofilen (Abb. 3.27) können Peak-zu-Plateau-Verhältnisse von 1,11 (Nadelstrahl) und 3,16 (breiter Strahl) ermittelt werden. Russel et al. [106] beobachten bei hautnaher Kollimation enger Strahlenbündel eine darüber hinausgehende hohe Oberflächendosis, die als Streubeitrag des Kollimators gedeutet wird. Letzterer Effekt wird bei Voxelscanning-Anlagen, bei denen der Nadelstrahl upstream geformt und magnetisch abgelenkt wird, keine Bedeutung haben. Die erhöhten Oberflächendosen beim Scannen von Nadelstrahlen bleiben jedoch ein Problem bei der Therapieplanung. 180 MeV Protonenstrahlen mit Feldgrößen von 11 x 11 cm2 und 1 x 1 Abbildung 3.26 Feldgrößenabhängigkeit der Braggpeakkurve 350 300 relative Tiefendosis 250 200 11x11 cm^2 150 1 x 1 cm^2 100 50 0 0 5 10 15 -50 Wassertiefe in cm cm2. 20 25 30 Abbildung 3.27 Feldgrößenabhängigkeit der Braggpeakkurve eines 180 MeV Protonenstrahls. Man erkennt die Abnahme des Peak-zu-Plateau-Verhältnisses durch laterale Protonenstreuung beim Übergang von einem breiten zu einem engen Strahlenbündel. Die Simulationsrechnungen mit TMS beruhen auf prozessierten Basisdatensätzen der Protoneneinrichtungen der Universität von Loma Linda (LLUMC) und des Svedberg Laboratory der Universität Uppsala, die dem Klinikum der Universität Regensburg zum Zwecke vergleichender Therapieplanungen zur Verfügung gestellt wurden. Damit stehen für die Vergleiche mit passiver Strahlaufweitung und Voxelscanning Protonen mit nominellen Energien von 130 MeV (Modulationstiefen 0, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 71 mm), 180 MeV (zusätzliche Modulationstiefen 83, 101, 119, 149 mm) und 230 MeV (Modulationstiefen 0, 39, 52, 65, 78, 91, 104, 130, 156, 182, 208, 260, 299 mm) zur Verfügung. Zur Demonstration einer Therapieplanung mit der TMS-Protonenoption wurde das Beispiel B (hufeisenförmiges PTV) verwendet. Dieses Beispiel ist mit der Protonentherapie wegen seiner ungünstigen Tiefenlage des PTV’s und der ebenfalls ungünstig angeordneten Lage des OAR’s schwierig zu behandeln. In Abbildung 3.28 sind zwei Pläne mit je einem anterioren Stehfeld (230 MeV) in Broad-Beam- und Simulated-Scanning-Beam-Technik gegenüber gestellt. Bedingt durch die ungünstige Tiefenlage des distalen Braggpeak-Falloffs in etwa 24 cm erzeugt der Optimierungsalgorithmus einen zusätzlichen Reichweitenkompensator mit einer Dicke von etwa 10 cm. In einer effektiven Tiefe von etwa 34 cm führt der Protonentransport aber zu einer erheblichen Strahlaufweitung durch laterale Streuung und gleichzeitig zu einem mit der Tiefe zunehmenden Dosisverlust im PTV. Dies äußert sich in den Dosiseinbrüchen in den distalen Anteilen des PTV’s unabhängig von der Optimierungstechnik. Die Scanning-Beam-Technik reduziert lediglich die proximal des PTV’s liegenden Phantomareale. Die seitlich erkennbaren Isodosenstufen rühren vom streifenden Auftreffen des divergenten Strahls auf die seitliche PTV-Kontur bei einer endlichen Pixelgröße des Reichweitenkompensators und Modulators her. Dieses Artefakt läßt sich durch Verringerung der Pixelgröße (hier 0,25 cm), durch Veränderung des Isozentrums oder manuelle Nachbearbeitung des Kompensators und Modulators verbessern. Die ungünstige Targetcoverage bleibt erhalten, wenn man von einem Plan mit einem anterioren Feld zu AP-PA-Gegenfeldern übergeht. Durch diese Technik wird lediglich die Dosis außerhalb des PTV’s reduziert. Ein alternativer Plan mit einem einzigen posterioren Stehfeld mit 180 MeV in ScanningBeam-Technik ist in Abbildung 3.29 dargestellt. Wegen der geringeren Eindringtiefe ist die Targetcoverage bei diesem Plan sehr gut. Zur Vermeidung der beschriebenen Isodosenstufen wurde die Divergenz reduziert, indem ein Fokus-Haut-Abstand von 3 m angenommen wurde. Die DVH’s von PTV, OAR und der integralen Dosis außerhalb des PTV’s der Pläne der Abbildungen 3.28 und 3.29 sind in Abbildung 3.30 dargestellt, sie spiegeln die diskutierten Ergebnisse wieder. Abbildung 3.28 Pläne mit je einem anterioren Protonenstehfeld mit 230 MeV. Die Optimierung wurde für das hufeisenfärmige PTV in der Broad-Beam-Technik (links) und der Simulated-Scanning-Beam-Technik (rechts) durchgeführt. Die große Eindringtiefe führt wegen der lateralen Protonenstreuung zu einer völlig unbefriedigenden Targetcoverage in den distalen PTV-Anteilen. Abbildung 3.29 Plan mit einem posterioren Protonenstehfeld mit 180 MeV in Scanning-Beam-Technik. Abbildung 3.30 DVH’s des PTV (rechts oben), OAR (links unten) und der Integraldosis (rechts unten). Blau eingetragen sind die Ergebnisse des PA-Stehfeldplans, rot diejenigen des AP-Stehfeldplans. Aufgrund der unterschiedlichen Strahlungseigenschaften werd mit Protonen i.a. andere Planungstechniken verwendet als mit Photonen. Eine weitere Alternative stellt die Feldanschlußtechnik dar, die in den Abbildungen 3.31 vorgestellt wird. Der Plan besteht aus einem rechts lateralen Stehfeld mit 180MeV mit einer Scanning-Beam-Optimierung auf ein PTV-Teilgebiet und einem posterioren Stehfeld in gleicher Technik und Energie auf das restliche Targetvolumen. Die Addition beider Pläne zeigt Dosisüberhöhungen von 120 % im Anschlußgebiet und damit die Schwierigkeiten dieser Patchwork-Technik, die man auch von Feldanschlußtechniken mit anderen geladenen Teilchen, wie Elektronen, kennt.. In Abbildung 3.32 sind die DVH’s von PTV und OAR dargestellt. Man erkennt die relativ gute Targetcoverage und die gute Schonung des OAR’s. Abbildung 3.31 Getrennte Pläne für zwei Teilvolumina des PTV. Links: Linkslateraler 180 MeV-Strahl. Rechts: Posteriorer 180 MeV-Strahl. Abbildung 3.32 Addition der beiden Teilpläne aus Abbildung 3.31. Man erkennt die kritische Feldanschlußzone mit Dosen bis zu über 120 % in der Tiefe. Abbildung 3.33 DVH’s des addierten Plans (Abb. 3.32). Links: PTV, Rechts: OAR Trotz der offensichtlichen physikalischen Vorteile von Protonenstrahlen zur 3DCRT ist es fraglich, ob dieser Vorteil zu verbesserten Therapieergebnissen führt. Zur Klärung dieser Frage wurden und werden klinische Studien mit ausgereiften Technologien durchgeführt. So liegen Ergebnisse des Massachusetts General Hospitals (MGH) und des LLUMC zur Protonentherapie des Prostatakarzinoms vor [97,98,99]. Vom MGH wurden auch Studien über die Behandlung schädelbasisnaher Chordome und Chondrosarkome veröffentlicht [100]. Eine Übersicht über Protokolle und Studienergebnisse ist bei Krengli et al. [101] angegeben. Allerdings handelt es sich nur bei wenigen dieser Studien um prospektiv randomisierte Studien. Angesichts der im Vergleich zur Photonentherapie höheren Kosten für eine moderne Protonentherapieanlage ist es schwierig, prospektiv randomisierte Studien zu begründen. In dieser Situation ist es unerläßlich, den zu erwartenden klinischen Outcome einer neuen, teuren Technologie in Therapieplanungsvergleichsstudien zu untersuchen und zu bewerten. Die Basis einer Studie optimierter Protonen- und Photonentechniken ist eine gemeinsame Therapieplanungsplattform, die beide Dosisberechnungsalgorithmen integriert. Damit können zur physikalischen Bewertung der Dosismatrizen Dosis-Volumen-Histogramme abgeleitet werden, die grundlegende Hinweise auf Vor- und Nachteile einer Bestrahlungsmethode liefern. Darüber hinaus ist es jedoch notwendig, neben den physikalischen und geometrischen Eigenschaften klinisch relevante Endpunkte, wie die TCP, EUD und NTCP und die daraus zu berechnende komplikationsfreie Heilungsrate P+ mit in die Bewertungen einzubeziehen. Wegen der relativen Unsicherheit der dafür nötigen biologischen Parameter ist eine Empfindlichkeits-Überprüfung durch deren Variation innerhalb realistischer Grenzwerte anzuschließen. Als Vergleichskriterium Tumorkontrollwahrscheinlichkeit bei zweier identisch Methoden vorgegebener kann die Normalgewebe- Komplikationswahrscheinlichkeit oder EUD (equivalent uniform dose) dienen. Die Protonentherapie ist eine Therapieform, die auch mit einfacher passiver Streutechnik und Tiefenmodulation bereits bessere Konformationseigenschaften aufweist als die 3DCRT mit Photonen. Der Übergang zu aktiven Verfahren wie dem Voxelscanning (PSI) zur Planungsoptimierung in Gestalt einer Dosishomogenisierung im PTV, erhöht die Möglichkeiten zur Konformation ganz erheblich. Obwohl alle Protonentechniken a priori intensitätsmoduliert sind, unterscheiden sie sich ganz wesentlich in ihren Optimierungseigenschaften. Bei den Streuverfahren mit Modulatorrad kann entweder die distale oder die proximale Tumorkontur konformiert werden, während mit dem Voxelscanningverfahren die gesamte Targetoberfläche angepaßt werden kann. In einem Übersichtsartikel stellt Lomax [115] die denkbaren Methoden für die IMPT vor: Die 2D-IMPT mit intensitätsmodulierten Protonenfeldern fester Reichweitenmodulation [90]. Diesem Verfahren entspricht die Broad-Beam-Methode der TMS-Protonenoption. Das Distal-Edge-Tracking-Verfahren (DET) wurde von Deasy et al. [116] vorgeschlagen, um homogene Dosisverteilungen im Target mit Hilfe monoenergetischer Braggpeaks zu erzeugen. Die Methode erlaubt eine Maximierung der Dosis im Target im Vergleich zur Dosis im nicht-spezifizierten Gewebe. Die 2,5D-IMPT als Methode mit SOBP’s variabler Modulation. Dieses Verfahren entspricht der Simulated-Scanning-Beam Methode in der TMS-Protonenoption. Bei der 3D-IMPT werden monoenergetische Braggpeak-Positionen im Target plaziert und deren Gewichte als freie Parameter optimiert, so daß eine homogene Dosisverteilung resultiert [117,111]. Das am PSI in der Routineplanung angewandte Verfahren ist ein Spezialfall der 3D-IMPT mit einer Optimierung auf eine homogene Targetdosis. Das 3D-IMPT-Verfahren in seiner verallgemeinerten Form als inverse Planung mit Optimierung einer Zielfunktion analog zur IMXT ist bis heute mit Protonen noch nicht realisiert worden. Die Lösung dieses Problems scheint mit den für die IMXT entwickelten Verfahren machbar zu sein. Wegen der Dreidimensionalität wird die Rechenzeit dafür sehr lang sein. Prinzipiell eignet sich, mit einer allerdings noch verschärften Rechenzeitproblematik, auch die IMCO-Methode für diese Aufgabe. Eine mittlerweile entbrannte leidenschaftliche Diskussion um die Vor- bzw. Nachteile der Protonentherapie im Vergleich zur IMXT [121] sollte fairerweise nur mit einer echten IMPT geführt werden. Leider werden in manchen dieser Debatten ungleiche Methoden miteinander verglichen. Ein Therapieplanungsvergleich der vier IMPT-Methoden an einem komplexen Nasopharynxkarzinom-Fall wurde von Lomax [115] vorgestellt. Der Fall ist bereits von der Proton Therapy Co-operative Group (PTCOG) für eine Vergleichsstudie ausgewählt worden. An der Studie beteiligten sich Gruppen mit verschiedenen, optimierten Protonen- und Photonentechniken. Als wichtigstes Ergebnisse resultiert daraus, daß eine wesentliche Verbesserung im Hochdosisbereich beim Übergang von der Photonen-3DCRT zu den optimierten IMXT- und IMPT-Techniken zu verzeichnen ist. Die Vorteile der Protonen zeigen sich jedoch in Regionen mittlerer Dosis (zum PTV benachbarte Risikoorgane), und ganz besonders in Regionen niedriger Dosis. Die Integraldosis in Protonenplänen ist um einen Faktor 2-3 geringer als bei Photonenplänen, unabhängig von ihrem Optimierungsgrad. Weitere Studien beschäftigen sich mit Protonen-versus-3DCRT-Therapieplanungsvergleichen bei anderen Tumorentitäten. So fand Isaccson et al. [118,119] beim Ösophaguskarzinom und paraspinalen Tumoren einen potentiellen Gewinn durch Protonen. Nach einer Untersuchung der TERA-Protonengruppe [120] wurden Tumorarten gruppiert, die potentiell mit einer primären Protonentherapie oder einer ProtonenBoosttherapie besser zu behandeln sind: Lokalisierte Tumoren in enger Nachbarschaft zu kritischen Strukturen (uveale Melanome, Sarkome der Schädelbasis, etc.) Tumoren, bei denen eine Dosiseskalation eine bessere lokale Kontrolle ohne Überschreitung undifferenzierte der Normalgewebe-Toleranzen Schilddrüsen-Karzinome, erwarten läßt Kopf-Hals-Tumoren, (Prostatakarzinome, und Ösophagus- Karzinome, etc.). Tumoren, bei denen sich eine konventionelle Therapie als ineffektiv erweist (Pankreaskarzinom, maligne Gliome, etc.). Glimelius et al. [121] haben eine Untersuchung über Tumoren, die für die Protonentherapie geeignet sind, angestellt. Sie erweiterten den Katalog um große, irreguläre Tumoren in enger Nachbarschaft von Gebieten mit geringem Risiko, Tumorzellen zu enhalten (Risikoorgane Lunge und Herz bei ausgedehntem Brustkrebs mit nicht-operierten axillären und supraklavikulären Lymphknoten, pädiatrisches Medulloblastom und PNET mit potentiell befallenem Rückenmark, teilresezierte retroperitoneale Weichteilsarkome). Aus unserer Sicht sind Tumoren des oberen Abdomens (paraaortale Tumoren, Pankreaskarzinome, etc.) und trotz der physikalischen Probleme auch mediastinale Tumoren und mediastinale Rezidive vorbestrahlter Patienten sowie Beckenrezidive anzufügen. Kapitel 4 Biologisch bewertete Konformationstherapie Isodosenverteilungen und deren physikalische Evaluation mit Dosis-Volumen-Histogrammen liefern einen ersten Hinweis auf die Güte eines Bestrahlungsplanes. Diese rein physikalische Bewertung reicht jedoch nicht für eine Dosiseskalationstechnik, bei der die Toleranzgrenzen der Risikoorgane erreicht werden können, aus. In diesem Fall ist eine Bewertung mittels eines klinischen Endpunktes unabdingbar. Zu diesem Zweck werden häufig die TumorKontrollwahrscheinlichkeit (TCP) und die Normalgewebe-Komplikationswahrscheinlichkeit (NTCP) herangezogen. 4.1 Biologische Modelle zur Beschreibung von TCP und NTCP Berechnungen von TCP und NTCP können durchgeführt werden, wenn man Kenntnisse über die dosisabhängige Überlebenswahrscheinlichkeit (survival fraction, S) der entsprechenden Zellverbände besitzt. Diese können aus Zellexperimenten gewonnen werden. Zur mathematischen Beschreibung der Meßdaten wurden verschiedene biologische Modelle entwickelt, unter denen das Treffertheorie-Modell und das linearquadratische Modell (LQM) am anerkanntesten sind (Streffer [123]). Die bei der Bestrahlung vieler Säugetierzellen beobachtbare Schulterkurve kann mit folgender Formel beschrieben werden: S ( D) = exp{ − αD − βD 2 } (25) Diese Gleichung kann die negative Anfangssteigung und eine Krümmung, die mit zunehmender Dosis nicht verschwindet, in der halblogarithmischen Auftragung der Überlebenskurve gut wiedergeben. Sie beruht auf den Annahmen, daß ein Teilchen auf seiner Bahn beide DNS-Stränge mit einer Wahrscheinlichkeit beschädigt, die proportional zur Dosis ist. Voneinander unabhängige Schäden, die zufällig auf beiden DNS-Strängen gegenüber auftreten (Doppelstrangbruch), entstehen mit einer Wahrscheinlichkeit, die proportional zum Dosisquadrat ist. Die Beschreibung des Tumorwachstums geht von der Überlebenswahrscheinlichkeit klonogener Zellen aus. Überlebt eine einzige dieser klonogenen Zellen, so können sich Tumorrezidive bilden. Unter dieser Annahme kann die Wahrscheinlichkeit dafür, daß keine klonogene Zelle überlebt, mit Hilfe der Poissonverteilung berechnet werden. Bestimmt man mit dem LQM den Erwartungswert der Zellen, die bei einer Dosis D überleben, so erhält man die folgende Gleichung. TCP = exp[ − n0 exp{ − αD − βD 2 } ] (26) wobei n0 die Zahl der unbestrahlten klonogenen Zellen darstellt. Eine grafische Auftragung dieses Gleichungstyps zeigt den beobachtbaren sigmoiden Zusammenhang der TCP mit der Dosis. Eine ausführliche Beschreibung von differenzierten TCP-Modellen ist von Schultheiss [26] und Brahme [10] angegeben. Für die Strahlenreaktion von Normalgewebe wurde von Thames und Hendry [124] ein pathogenes Modell entwickelt, nach dem Strahlenschäden aus der Sterilisation von TargetZellverbänden resultieren, von denen jeder unabhängig auf Strahlung reagiert. Das Überleben einer einzigen dieser sog. tissue-rescuing-units (TRU) verhindert in diesem TRU-Modell die Manifestation eines Strahlenschadens. Von Lyman [125] wurde ein Modell zur Beschreibung der NTCP entwickelt, das von einer gaußförmigen Wahrscheinlichkeitverteilung für das Auftreten eines Schadens bei einer bestimmten Strahlendosis in einem großen Patientenkollektiv ausgeht. Durch Integration erhält man für NTCP: NTCP = 1 2π t ∫e − x2 /2 dx −∞ (27) mit t= 1 ( D / TD50 − 1) m wobei TD50 die Toleranzdosis und m die Steigung der Kurve bei der Toleranzdosis darstellt. Bei vielen gesunden Organen ist ein ausgeprägter Volumeneffekt der Strahlenreaktion zu beobachten. Dieser Effekt kann über eine Volumenabhängigkeit der Toleranzdosis vom relativen Teilvolumen v berechnet werden. TD50 (v ) = TD50 (1) vn (28) mit v= Vbestrahlt VRe ferenz wobei VReferenz das Gesamtvolumen des Organs darstellt. In Abbildung 4.1 ist die Abhängigkeit der NTCP als Funktion der Dosis und des bestrahlten Teilvolumens nach Gleichung 27 abgebildet. Abbildung 4. NTCP als Funktion der Dosis und des homogen bestrahlten Teilvolu- mens nach dem Modell von Lyman [125]. Daten für verschiedene Normalgewebe sind zusammen mit Modellen, die detaillierter auf die funktionellen Subeinheiten eingehen, von Schultheiss [26] und Brahme [10] beschrieben (Abb.4.2). Mit Hilfe der Dosisabhängigkeit von TCP und NTCP läßt sich eine Beziehung für die Wahrscheinlichkeit einer komplikationsfreien Heilung P+ ableiten. Für eine optimale Behandlung kann eine Dosis durch Maximierung von P+ P+ = TCP(1- NTCP) (28) abgeleitet werden. Abbildung 4.2 Dosis- und Volumenabhängigkeit verschiedener Organe, die sich in ihrer funktionellen Organisation der Untereinheiten unterscheiden. Parallel organisierte Organe tolerieren hohe Dosen, wenn ein kleines Teilvolumen bestrahlt wird. Serielle Organe werden bei Bestrahlung kleiner Volumina stark geschädigt (aus Brahme [10] mit Daten von Emami et al., Lawrence et al., Letschert et al., Abbatucci et al., Wara et al., Mah et al. Die Literaturangaben dazu können bei Brahme [10] entnommen werden). Als therapeutisches Fenster wird der Dosisbereich mit NTCP < 5 % und TCP > 50 % bezeichnet [126]. Da das therapeutische Fenster in realen Situationen häufig sehr schmal ist, wurden und werden Milieufaktoren zur Beeinflussung von TCP und/oder NTCP gesucht [127]. Zu den Milieufaktoren, die die TCP-Kurve steiler ansteigen lassen, zählt der Sauerstoffeffekt, der sich mit der sog. OER (oxygen-enhancement-ratio) beschreiben läßt. Die häufig angewandte Methode der simultanen Radio- und Chemotherapie führt bei bestimmten Tumoren zu einem sog. Sensitizingeffekt, der mit der Größe SER (sensitizing-enhancementratio) beschrieben werden kann. Neben sensibilisierenden Stoffen kommen Protektoren zur Anwendung, die die Empfindlichkeit des gesunden Gewebes reduzieren. Ihre Wirkung wird mit dem sog. DRF (dose-reduction-factor) beschrieben. Die Milieufaktoren OER, SER und DRF lassen sich aus dem LQ-Modell herleiten [128]. In Abbildung 4.3 ist die Wirkung von Milieufaktoren auf das therapeutische Fenster schematisch dargestellt. Abbildung 4.3 der Wirkung Schematische Darstellung von dosismodifizierenden Milieufak-toren auf das therapeutische Fenster. Oben: TCP-, NTCP- und Heilungskurve zusammen mit dem therapeutischen Fenster in einem ungünstigen Fall. Mitte: Wirkung von TCP-modifizierenden Faktoren (Sensitizingeffekt). Unten: Wirkung von NTCP-modifizierenden Faktoren (Radioprotektoren). Unter den weiteren Milieufaktoren ist die simultane Anwendung der Hyperthermie zu nennen. Sie gilt als wirksames Simultanverfahren, da sie auf den meist hypoxischen Tumorkern besser wirkt als die Strahlendosis und da sie ein zur Strahlenempfindlichkeit komplementäres Verhalten in den verschiedenen Mitosephasen zeigt [127]. Eine weitere Einflußmöglichkeit auf P+ bietet die Fraktionierung bei der Anwendung der Dosis. Durch die Fraktionierung gelingt es, die mit den vier R’s bezeichneten Mechanismen der Strahlentherapie zu nutzen. Man versteht darunter die Effekte der Reparatur sublethaler Schäden in Risikoorganen, der Repopulation der Stammzellen in den betroffenen Organen, der Reoxygenierung von Tumorzellen nach Abbau bevorzugt peripherer Tumorzellen nach Bestrahlung und die Redistribution von besonders empfindlichen Tumorzellen in der Mitosephase. Diese Effekte führen zu kleinen Unterschieden in der Dosis-Wirkungskurve von früh reagierenden (schnell proliferierenden) und spät reagierenden (gesunden) Geweben. Führt man eine Unterteilung der Gesamtdosis in Fraktionen durch, so muß zwar einerseits für die gleiche Tumorwirkung die Gesamtdosis erhöht werden, gleichzeitig wird jedoch das spätreagierende gegenüber dem frühreagierenden Gewebe geschont (Steel [129]). Den Vergleich von Wirkungen unterschiedlicher Fraktionierungsschemata erlaubt die mit dem LQ-Modell berechnete biologisch effektive Dosis nach Fowler (BED, [130]): β BED = nd (1 + d α ) (29a) wobei d die Fraktionsdosis und n die Zahl der Fraktionen darstellt. Die biologische Wirkung hängt somit vom Verhältnis α/β und dem Fraktionierungsschema ab. Für irreguläre, auch hyperfraktionierte Bestrahlungsschemata errechnet sich BED aus: N BED = ∑ [d i + α (d i2 + 2d i d i −1 0,5 ∆ti / t172 ] β i =1 (29b) Dabei steht di für die i-te Fraktionsdosis, N für die Anzahl der Fraktionen, ∆t i für den Zeitabstand zwischen Fraktion i und i-1 und t1/2 für die Halbwertszeit bei der Reparatur sublethaler Schäden[128]. Die genannten Milieufaktoren werden zur Verbreiterung des therapeutischen Fensters klinisch eingesetzt. Das dafür wirkungsvollste Mittel ist aber die 3D-Isodosenkonformation an das PTV, da sie die Schonung des gesunden Gewebes am besten gewährleistet. Wenn man die im Normalgewebe inhomogen verteilte Dosis mit einer effektiven Dosis beschreibt, so äußert sich eine Erhöhung der Isodosenkonformation in einem flacheren Anstieg der NTCP-Kurve und damit in einer Verbreiterung des therapeutischen Fensters. In Abbildung 4.4 ist dieser Effekt schematisch aufgezeigt, wobei die noch zu beschreibende Größe EUD als effektive Dosis im Normalgewebe verwendet wird. Abbildung 4.4 Wirkung der Tumor- Isodosenkonformation auf das umliegende Normalgewebe. Die Berechnung einer effektiven Normalgewebe- Dosis (EUD) verschiebt die NTCP-Kurve zu höheren Dosen. In Abbildung 4.5 ist schematisch die Wirkung einer optimierten Konformationstherapie auf die komplikationsfreie Heilung dargestellt. Abbildung 4.5 Unter allen dosismodifizierenden Milieufaktoren ist die Optimierung der Konformationstherapie der wirkungsvollste Einflußfaktor. Schematische Darstellung der Abhängigkeit der komplikationsfreien Heilung (u) vom Grad der Konformation (Die Indizes K und OK stehen für Konformation und optimierte Konformation). Die bisherigen Modelle zur Berechnung der Größen TCP und NTCP gehen von einer homogenen Dosis im Planungszielvolumen bzw. Risikoorgan aus. Dies ist in der Praxis im Zielvolumen nur mit begrenzter Güte erreichbar, im gesunden Gewebe unerwünscht. Die Information zur Volumenverteilung der Dosis in den unterschiedlichen Kompartimenten ist im DVH zusammengefaßt. Zur Beschreibung der Wirkung inhomogener Dosisverteilungen wurde von Lyman und Wolbarst [131] ein Dosisreduktionsverfahren eingeführt, bei dem eine effektive Dosis Deff für das gesamte, bestrahlte Volumen Vref berechnet wird. Ein alternatives Reduktionsverfahren wurde von Kutcher [132] entwickelt, bei dem ein effektives Volumen Veff für die maximale Dosis Dmax bestimmt wird. Das Verfahren basiert auf einem empirischen Potenzgesetz-Zusammenhang zwischen Dosis und Volumen: D1 / D2 = (V2 / V1 ) n (30) Das Verfahren gilt für Dosisverteilungen, bei denen ein Teil des Organs bestrahlt wird, der andere jedoch unbestrahlt bleibt. Unter dem Postulat des Potenzgesetzes erhält man die gleiche Komplikationswahrscheinlichkeit. Im Kutchermodell wurde dieses Konzept für die Dosis-Bins im DVH verallgemeinert. Dabei wird das ursprüngliche DVH in ein anderes mit nur einem Bin bei Dmax mit dem Volumen Veff konvertiert. Veff = ∑ Vi ( Di / Dmax ) 1/ n i (31) Vi stellt dabei das Volumen, das mit der Dosis Di in Bin i bestrahlt wird, dar. Das Verfahren setzt die Kenntnis eines organspezifischen Volumenparameters n voraus, der vom Organ und dem Endpunkt abhängt. Bei der Herleitung beider Verfahren wird vorausgesetzt, daß die Wertepaare der reduzierten Dosis- und Volumenwerte eine identische Wirkung wie diejenigen mit der inhomogen verteilten Dosis erzeugen. {D eff ρ ;Vref = Dmax ;Veff = D(r );Vref } { } { } (32) Die geschweifte Klammer beschreibt die biologische Wirkung. Die Größen innerhalb der Klammern können zur Berechnung der Größen TCP bzw. NTCP verwendet werden. Zur Berechnung der Strahlenbelastung des Tumorgewebes, später in einer Verallgemeinerung auch für gesundes Gewebe, wurde von Nimierko [133] das Volumenreduktionsverfahren von Kutcher weiterentwickelt. Nach diesem, unabhängig von beiden Autoren erstellten Modell wird eine biologisch effektive Dosis als sog. EUD (equivalent uniform dose) in einem dreistufigen Prozess berechnet. Zunächst wird aus dem DVH mittels des empirischen Volumenreduktionsverfahrens von Kutcher [132] ein effektives Volumen Veff bestimmt. Dieses effektive Volumen korrespondiert mit einer Referenzdosis, die in dieser Arbeit als maximale Dosis Dmax im Organ definiert wird und die zum gleichen NTCP-Wert wie die wahre Dosisverteilung führt. Im letzten Schritt wird EUD bestimmt, indem das Dosis-Volumen-Paar Dmax , Veff mit Hilfe von Gleichung 30 in ein anderes EUD ,Vtot mit gleichem NTCP-Wert konvertiert wird, indem das ursprüngliche Potenzgesetz angewendet wird. Durch Einsetzen von Gleichung 31 ergibt sich EUD zu EUD = [ ∑ Di1/ nVi / Vtot ]n (33) Die Größe NTCP läßt sich aus der reduzierten Dosisgröße EUD berechnen. Kwa et al. [134,135] beschreiben das Reduktionsverfahren im Detail und vergleichen das auf dem Kutcher-Modell basierende Reduktionsverfahren mit dem parallelen FSU-Modell (functional subunit). Dieses verwendet lokale Dosis-Wirkungs-Beziehungen, die aus einer regionalen Lungenperfusions-/Ventilationsstudie mit SPECT bestimmt wurden. Im Gegensatz zum FSUModell wird beim EUD-Konzept die räumliche Information der Dosis-Wirkung nicht berücksichtigt, da das zugrunde liegende DVH die Ortsinformation der Dosisverteilung nicht benutzt. Ähnliche Reduktionsverfahren wurden von anderen Autoren vorgestellt, die die effektive Dosis „homogeneous dose“ oder „effective dose“ [134] nannten. Allen diesen Konzepten ist gemeinsam, daß sich damit die Information eines DVH’s auf eine einzige Größe reduzieren läßt. 4.2 Anwendung der Modelle In der Arbeitsgruppe wurden Programme zur Anwendung von strahlenbiologischen Modellen in der Radioonkologie, ähnlich wie dies von anderen Autoren vorgestellt wurde [136], entwickelt [128]. Darunter ist ein Programm zur Auswertung von Zellexperimenten und zur Modellierung mit verschiedenen strahlenbiologischen Modellen zu nennen. Die Software dient zunächst der Auswertung eigener Zellversuche und deren Archivierung. Die Datenbank enthält vor allem Literaturwerte [137,128], die damit für weitere Berechnungen verfügbar sind. 4.2.1 Biologisch bewertete Konformationstherapie Es wurde ein Programm entwickelt, das die biologische Bewertung von DVH’s nach den beschriebenen Konzepten erlaubt. Nach Reduktion der Dosisverteilung wird die biologisch effektive Dosisgröße EUD ermittelt und zur Berechnung von NTCP herangezogen. Mit diesen strahlenbiologischen Modellen lassen sich Bestrahlungspläne durch Angabe sowohl der TCP als auch der Größen EUD und NTCP für die Risikoorgane und das unspezifizierte Gewebe (unspecified tissue, UT), worunter man Gewebe des Körpers exklusiv PTV und OAR’s versteht, biologisch bewerten und vergleichen. Allein die Berechnung der EUD läßt wertvolle Schlüsse auf dosisabhängige Organreaktionen zu, wie Untersuchungen für den Endpunkt der radiogenen Pneumonitis bei Lungenbestrahlungen aufzeigen. Kwa et al.[135] und andere Gruppen untersuchten das Risiko dafür in Abhängigkeit von der mittleren biologischen Lungendosis für beide Lungen (NTDmean). In ihrer Arbeit [134] weisen Kwa et al. nach, daß die Größen EUD und NTDmean eng miteinander korrelieren, wenn für den Volumenexponenten der häufig verwendete Wert von n = 0,87 eingesetzt wird. Die Ergebnisse beim Lungenkarzinom weisen einen Offset von 11 % auf. Der Risikoanstieg beträgt bei einer NTDmean von 18 Gy etwa 20 % (Abb.4.6). Kwa et al. [134,135] weisen so nach, daß die Größen NTDmean oder EUD für beide Lungen als Predictor für das Risiko einer Strahlenpneumonitis dienen können. Die biologischen Parameter können aber bei Risikoorganen mit ausgeprägter Volumenabhängigkeit, wie etwa der Lunge, auch für ein volumenabhängiges Abbildung 4.6 Untersuchung der Abhängigkeit des Endpunktes einer radiogenen Pneumonitis von der mittleren biologischen Lungendosis NTDmean, die unter gewissen Voraussetzungen eng mit der äquivalenten uniformen Dosis (EUD) korreliert. Dargestellt sind gepoolte Daten für Patienten nach Bestrahlung von Lungentumoren [aus [135]) Dosiseskalationsprinzip eingesetzt werden. Robertson et al. [167] stellten ein Verfahren vor, bei dem für mediastinale Tumoren mit Lungenbeteiligung abhängig vom belasteten effektiven Lungenvolumen Veff die Dosis im Target eskaliert wird, bis sich eine vordefinierte, tolerable Lungenbelastung (NTCP) einstellt. Die Gruppe erreicht mit diesem Verfahren Tumordosen in den verschiedenenDosis-Bins von 69 - 92 Gy. Das Verfahren einer volumenabhängigen Dosiseskalation bei festgehaltener Lungenbelastung ist mit den entwickelten Programmen möglich. Dies kann am Fall eines Ösophaguskarzinoms im oberen Mediastinum demonstriert werden. Es wird eine kleinvolumige, mit einem konformalen Vier-Felderplan berechnete Bestrahlung mit der Behandlung eines vergrößerten Zielvolumens verglichen. Dieses vergrößerte PTV ist mit dem Margin-Tool durch Anwendung eines Randsaums von 1,5 cm erzeugt worden. Dies führt zu einer Volumenvergrößerung des PTV’s von 184 auf 402 cm3. In Abbildung 4.7 sind die beiden Isodosenpläne und die zugehörigen DVH’s für die Lungen angegeben. Mit dem entwickelten Programm läßt sich die Dosis im Referenzpunkt für beide Pläne bei gleicher Lungenbelastung berechnen. Legt man für beide Pläne eine Lungenkomplikationswahrscheinlichkeit von 10 % (EUD=18,7 Gy) fest, so erreicht man mit dem vergrößerten Target lediglich eine Dosis von 42 Abbildung 4.7 Berechnung des Dosis-eskalationspotentials bei Verkleinerung des Targetvolumens durch Reduzierung des Randsaumes um 1,5 cm. Dargestellt ist ein Vier-Felderplan zur Bestrahlung eines Ösophaguskarzinoms. Links oben: kleinvolumiges Target. Rechts oben: vergrößertes Target. Unten: DVH’s der Lungen (blau= kleinvolumiges, rot=großvolumiges Target) Gy. Bei dem kleinvolumigen Target kann die Tumordosis bei gleicher Nebenwirkung auf 70 Gy eskaliert werden. Zur NTCP-Berechnung für die Lungen wurden Parameter aus der Literatur [128] mit den Werten TD50=24,5 Gy, m=0,18, n=0,87 und α / β =8 Gy-1 verwendet. Das Programm zur Berechnung der Größen TCP, EUD und NTCP aus Bestrahlungsplänen ist ein äußerst wertvolles und flexibel einsetzbares Instrument zur Bewertung von Therapieplänen. Das Dosiseskalationsbeispiel ist eine Möglichkeit von vielen denkbaren Anwendungen. 4.2.2 Biologische Isoeffektverteilungen Das Modell zur Berechnung der biologisch effektiven Dosis (BED) gestattet nicht nur einen Vergleich der Wirkung unterschiedlicher Fraktionierungsschemata, sondern läßt sich auch zur biologischen Bewertung von Dosisverteilungen nach dem BED-Konzept (Gl. 29a und 29b) einsetzen. Nach diesem Konzept wirken gleiche Dosen auf unterschiedliche Gewebe (mit unterschiedlichen α/β-Werten) verschieden. Deshalb wird zur Umrechnung eines Isodosenplans in einen Wirkungsplan mit biologischen Isoeffektkurven jedes Voxel der Dosismatrix in einen BED-Wert umgerechnet. Je nach Zugehörigkeit eines Voxels zu einem bestimmten Kompartiment (PTV, OAR’s, UT) werden aus der Datenbank die korrespondierenden α/β-Werte entnommen und zur Umrechnung mit den Gleichungen 29a und 29b verwendet. In Abbildung 4.8 ist eine Anwendung des Verfahrens auf den Fall eines Weichteilsarkoms des linken Oberschenkels dargestellt. Man erkennt die reduzierte biologische Wirkung auf das spät reagierende Knochengewebe. Ein Schwachpunkt in der biologisch bewerteten Konformationstherapie ist die relative Unzuverlässigkeit strahlenbiologischer Modellparameter. Setzt man das beschriebene Bewertungsverfahren in der Praxis ein, so sollte eine Sensitivitätsanalyse auf die Abhängigkeit des Resultates von den biologischen Parametern in deren plausiblen Wertebereich durchgeführt werden. Beschränkt man sich auf Therapieplanungs- Vergleichsuntersuchungen, so erlaubt die Methode wirkungsvolle Aussagen. Eine Übersicht über die Verfahren, Programme und deren Anwendung ist bei Spiegler [128] angegeben. Abbildung 4.8 Umrechnung von Isodosenverteilungen (oben) in biologische Isoeffektkurven (BED, unten), dargestellt am Beispiel eines Weichteilsarkoms des linken Beckens. Das spät reagierende Gewebe (Hüftknochen=blaue ROI, α/β=2 Gy) wird geringer belastet als der Tumor (orangefarbige ROI, α/β=10 Gy) und das umliegende Gewebe (α/β=6 Gy). Die α/β-Werte wurden der Literaturdatenbank [128] entnommen. Kapitel 5 Ergebnisse der vergleichenden Therapieplanung Das entwickelte System zur biologisch bewerteten, vergleichenden Therapieplanung mit 3DCRT-, IMXT- und IMPT-Techniken wird anhand von vier Beispielen demonstriert Im Fallbeispiel I wird das bereits in Kapitel 3 gezeigte Hufeisenphantom verwendet, um einen Vergleich der IMCO-Planungen mit Vier-Felder- und Sieben-Felder-Technik mit einem Protonen-Plan durchzuführen. In den Abbildungen 5.1a bis 5.1c sind die Isodosenverteilungen dieser Pläne dargestellt. Der Protonenplan wurde mit einem posterioren Stehfeld mit 180 MeV Protonen in scanning-beam Option, wie in Kapitel 3 vorgestellt (Abb.3.29), berechnet. Abbildung 5.2 zeigt die zu den drei Plänen gehörigen DVH’s für PTV, OAR und ID. Abbildung 5.1a IMPT-Plan des Phantoms mit hufeisenförmigem PTV und einem posterioren Protonenfeld von 180 MeV in scanning-beam Option. Das eingeschlossene OAR wird bei dieser Technik lediglich implizit durch die Modulationstechnik geschont. Der Plan beruht aber auf keiner inversen Berechnungstechnik zur expliziten OAR-Schonung. Abbildung 5.1b (Legende Seite 112) Abbildung 5.1c (Legende 112) Seite Abbildung 5.1b Ein mit der inversen Monte-Carlo-Optimierung (IMCO) berechneter Photonen-Vierfelderplan in Boxtechnik. Die Zielfunktion berücksichtigt das PTV, OAR und das UT (Kapitel 3.2.3). Mit eingetragen sind die errechneten Feldmodulatoren. Abbildung 5.1c IMCO-Berechnung mit einem Siebenfelderplan mit gleichverteilten Einstrahlwinkeln, die zu einer Abnahme der Dosisinhomogenität im Zielvolumen führt. ___________________________________________________________________________ Abbildung 5.2 DVH’s der drei Planungen aus den Abbildungen 5.1a-5.1c für das PTV (oben), OAR (unten links) und das UT (unten rechts). Die Dosisnormierung bezieht bei diesem Vergleich auf das Isozentrum der Strahlen. Für das PTV ergeben sich die besten Ergebnisse in Bezug auf Targetcoverage und Dosishomogenität für den Siebenfelder-IMCOPlan und den Protonenplan, während der Vierfelder-IMCO-Plan inhomogener ist. Für das OAR liefert der Siebenfelder-IMCO-Plan die geringsten Dosen, der Vierfelder-IMCO-Plan den von der Objective Function vorgegebenen Wert. Aus verständlichen Gründen liefert der Protonenplan lediglich die physikalisch intrinsisch bedingte OAR-Schonung, die aber beachtlich ist. Anders ist die Situation beim unspezifizierten Gewebe (UT) außerhalb PTV und OAR. Hier erweisen sich die Protonen als wesentlich schonender als beide IMXT-Pläne. ___________________________________________________________________________ Ein Vergleich der Isodosenverteilung und der DVH’s der drei Pläne zeigt, daß zur Erzielung einer ausreichenden Targetcoverage bei akzeptabler Dosishomogenität im PTV mit IMCO unter Verwendung von mindestens sieben äquidistanten Feldern, bei Protonen bereits mit einem Feld möglich ist. Bezüglich des OAR’s lassen sich gute Ergebnisse im Sinne der Zielvorgaben mit dem IMCO-Vierfelderplan und mit dem Protonenplan bereits ohne inverse Planung erzielen. Der IMCO-Siebenfelderplan liefert eine darüber hinausgehende Schonung. Besonders deutlich fällt die Dosiseinsparung beim unspezifizierten Gewebe aus. Während der Siebenfelder-IMCO-Plan nur eine relativ geringe Verschiebung der DVH-Kurve zu niedrigeren Werten liefert, birgt die Protonentherapie hier ein großes Schonungspotential. Bei den weiteren Demonstrationen handelt es sich um Fälle von Patienten, die mit der 3DCRT-Technik geplant worden sind. Anhand dieser Fälle wird das erweiterte, nämlich biologisch bewertete vergleichende Therapieplanungsverfahren gezeigt. Bei dem Fallbeispiel II handelt es sich um eine Patientien mit einem Pankreaskopfkarzinom. Es wird ein 3DCRTPlan mit vier Feldern mit einem Protonenplan verglichen, der mit einem anterioren Feld mit 180 MeV in scanning-beam Option berechnet wurde. Abbildung 5.3 zeigt die beiden Isodosenpläne in einer transversaler, coronaler und sagittaler Ebene durch das Isozentrum. Man erkennt in den Protonen-DVH’s (Abb. 5.4) die weitaus geringere, praktisch nicht vorhandene Belastung der Nieren und des Rückenmarks bei identischem Targetcoverage. Weiterhin fällt die wesentlich geringere Integraldosis im Körper außerhalb des Targets auf. Differenzierter ist der Vergleich bei der Leber zu sehen. Im Niedrigdosisbereich ist eine Volumenabnahme, im Hochdosisbereich jedoch sogar eine Volumenzunahme zu beobachten. Abbildung 5.3 Isodosenpläne des Pankreaskopfkarzinoms (Fallbeispiel II), berechnet mit Photonen in 3DCRT-Technik (links) und Protonen (rechts) in transversalen (oben), coronalen (Mitte) und sagittalen Schichten (unten) durch das Isozentrum. Die Isodosenfarbskala ist mit derjenigen in Abb.5.1a identisch. Abbildung 5.4 Dosis-Volumen-Histogramme des Photonen- (rot) und des Protonenplans (blau) des Fallbeispiels II. Links oben: Tumor. Links unten: Integraldosis. Rechts oben: Rückenmark. Mitte: Nieren Unten: Leber. Liniendosisprofil 120 100 Relative Dosis in % 80 PTV 60 40 20 0 0 5 10 15 20 25 -20 Tiefe in cm Abbildung 5.5 Vertikales Dosislinienprofil durch das Isozentrum des Protonenplans (Fallbeispiel II). Aufgrund der großen Modulationstiefe ergibt sich eine hohe Eintrittsdosis. Pankreas-Ca Rückenmark X -1 P X P Nieren X Leber P X X P 0,65 0,18 150 α [Gy ] -2 β [Gy ] Tpot [h] TCP [%] TD50 [Gy] 96,4 96,3 66,5 28 40 m 0,175 0,1 0,15 n 0,05 0,7 0,32 α/β [Gy] EUD [Gy] 3,3 2,5 2,5 40,9 3,8 NTCP [%] 1,2 0 Dav [Gy] Tabelle 5.1 Integraldosis P 9,1 0 5,7 0 30,0 32,1 6,1 11,6 11,9 Biologische Bewertung des Photonen-/Protonenvergleichs 7,5 bei dem Pankreaskopfkarzinom (Fallbeispiels II). Zur Berechnung werden die angegebenen Literaturdaten aus der Datenbank [128] verwendet. Die Größen TCP, EUD, NTCP und die mittlere Dosis Dav sind für die zugehörigen Kompartimente für Photonen (X) und Protonen (P) angegeben. Diese rührt von der relativ hohen Eintrittsdosis des Protonenstrahls mit einer Höhe von etwa 90 % her, die sich aus der großen Modulationstiefe ergibt. Dies ist in einem vertikalen Dosislinienprofil durch das Isozentrum in Abbildung 5.5 dargestellt. Eine Auswertung der DVH’s für alle Kompartimente mit den in Kapitel 4 angegebenen biologischen Modellen liefert die in Tabelle 5.1 aufgeführten Ergebnisse. Man erkennt, daß bei vergleichbarer Wirkung auf den Tumor die EUD-Werte für die Risikoorgane bei den Protonenplänen wesentlich niedriger sind. Daß sich dieser Effekt nur wenig auf die NTCP-Werte auswirkt, liegt möglicherweise an der Parameterwahl, deren Größe in der Literatur über weite Bereiche schwankt. Das Fallbeispiel III behandelt eine Lebermetastase. Auch hier werden die Isodosenverteilungen eines Photonenplans mit einem Protonenplan in ähnlicher Technik wie bei Fallbeispiel II verglichen.In Abbildung 5.6 sind die Dosisverteilungen in den drei orthogonalen Ebenen dargestellt. Aus den in Abbildung 5.7 gezeigten DVH’s und der biologischen Bewertung in Tabelle 5.2 lassen sich vergleichbare Schlußfolgerungen ziehen wie in Fallbeispiel II. Leber-Meta Rückenmark X X -1 P Nieren X Leber P X Integraldosis P β [Gy-2] Tpot [h] 80 P 92,5 66,5 28 40 m 0,175 0,1 0,15 n 0,05 0,7 0,32 α/β [Gy] EUD [Gy] 3,3 2,5 2,5 42,0 0 5,3 0 27,1 28,7 NTCP [%] 1,1 0 0 0 2,1 3,8 Dav [Gy] X 0,65 0,18 150 α [Gy ] TCP [%] TD50 [Gy] P 14,0 7,4 7,5 Tabelle 5.2 Biologische Bewertung des Photonen-/Protonenvergleichs beim Fall der Lebermetastase (Fallbeispiels II). Zur Berechnung werden die angegebenen Literaturdaten aus der Datenbank [128] verwendet. Die Größen TCP, EUD, NTCP und die mittlere Dosis Dav sind für die zugehörigen Kompartimente für Photonen (X) und Protonen (P) angegeben. Abbildung 5.6 Isodosenverteilung der Pläne für die Lebermetastasenbestrahlung (Fallbeispiel III) in transveraler, coronaler und sagittaler Ebene durch das Isozentrum. Links: VierfelderPhotonenplan. Rechts: Protonenplan mit 180 MeV AP-Feld. Die Isodosenfarbskala ist mit jener in Abb.5.1a identisch. Abbildung 5.7 Dosis-Volumen- Histogramme des Photonen- (rot) und des Protonenplans (blau) des Fallbeispiels III. Links oben: Tumor. Links unten: Integraldosis. Rechts oben: Rückenmark. Mitte: Nieren. Unten: Leber. Abbildung 5.8 Isodosenverteilung der Pläne des Ösophaguskarzinoms (Fallbeispiel IV) in transveraler (oben), coronaler (Mitte) und sagittaler (unten) Ebene durch das Isozentrum. Links: Vierfelder-Photonenplan. Rechts: Protonenplan mit 130 MeV AP-Feld und schräg posteriorem 180 MeV-Feld in scanning-beam Option. Die Isodosenfarbskala ist identisch jener von Abb.5.1a. Ein weiteres Fallbeispiel IV behandelt das bereits in Abbildung 4.7 vorgestellte Beispiel eines Ösophaguskarzinoms des oberen Mediastinums. Abbildung 5.8 zeigt die kleinvolumige konformale Berechnung eines Vierfelder-Photonenplans im Vergleich zu einem Zweifelder- Protonenplan. Letzter besteht aus einem anterioren Feld mit 130 MeV und einem schräg posterioren Feld mit 180 MeV, beide in scanning-beam Option. Man erkennt die Schwierigkeit, mit Protonen eine ebenso gute Targetcoverage wie mit Photonen zu erreichen. Mit großer Abbildung 5.9 Dosis-Volumen- Histogramme des Photonen- (rot) und des Protonenplans (blau) des Fallbeispiels IV. Links oben: Tumor, rechts oben: Lungen, unten: Rückenmark. Wahrscheinlichkeit liegt dies an der lateralen Protonenstreuung wegen der größeren Eindringtiefe. In Abbildung 5.9 sind die DVH’s der einzelnen Kompartimente dargestellt. Man erkennt die weitaus bessere Schonung des Rückenmarks mit Protonen, aber auch die höhere Dosis in der Lunge als Folge der Lateralstreuung. Dies drückt sich in den Ergebnissen der biologischen Bewertung in Tabelle 5.3 aus. Ösophagus-Ca Rückenmark X α [Gy-1] X P X P 0,65 0,081 150 β [Gy-2] Tpot [h] TCP [%] TD50 [Gy] P Lungen 99,4 63,2 66,5 24,5 m 0,175 0,18 n 0,05 0,87 α/β [Gy] EUD [Gy] 3,3 8 40,8 NTCP [%] 0,9 Tabelle 5.3 24,2 16,1 0 3,0 21,3 25,0 Biologische Bewertung des Photonen-/Protonenvergleichs beim Fall des Ösophaguskarzinoms (Fallbeispiels IV). Zur Berechnung wurden die angegebenen Literaturdaten aus der Datenbank [128] und von Kwa et al. [135] verwendet. Die Größen TCP, EUD, NTCP und die mittlere Dosis Dav sind für die zugehörigen Kompartimente für Photonen (X) und Protonen (P) angegeben. Kapitel 7 Diskussion Die Einführung der dreidimensionalen Konformationstherapie erlaubte bei der Bestrahlung vieler Tumorentitäten in den verschiedensten Lokalisationen eine Dosiseskalation über die bis dahin allgemein anerkannten Grenzen hinaus. Im Kapitel 2 dieser Arbeit wurden die Möglichkeiten und Probleme der 3DCRT demonstriert. Viele klinische Studien haben bewiesen, daß die höhere Dosis mit einer Verbesserung der klinischen Behandlungsergebnisse bei unveränderter Frühreaktion des gesunden Gewebes einherging. Besonders intensiv wurden diese Studien unter anderen am Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC, New York, USA) und am Fox Chase Center (Philadelphia, USA) am Prostatakarzinom mit Tumordosen von bis zu 79 Gy [51] bzw. 81 Gy [164] durchgeführt. Diese Studien wiesen zwar auf ein Potential für eine weitere Dosiseskalation hin, das aber bei der angewandten 3DCRT-Technik wegen der erhöhten Frühreaktionen im gesunden Gewebe nicht nutzbar war. Darüber hinaus legten Langzeituntersuchungen das Ergebnis nahe, daß eine Eskalation der Tumordosis über etwa 75 Gy gegenüber konventionellen Dosierungen zu einer Zunahme der Spätreaktionen im gesunden Gewebe führten [165]. Ähnliche Erfahrungen werden derzeit bei anderen Tumorentitäten, etwa den Lungenkarzinomen beobachtet, wenn die Dosis auf Werte über 70 Gy eskaliert wird [166]. Grundlage für die Normalgewebeschonung durch die 3DCRT ist die Verringerung des effektiven Volumens der Hochdosisareale in den Risikoorganen und der Integraldosis durch eine gezielte Isodosenkonformation auf den Tumor unter weitgehender Schonung der Risikoorgane. Dies wurde in Kapitel 2 am Beispiel eines Bronchialkarzinoms demonstriert. Der Fall eines Ösophaguskarzinoms zeigte, wie eine Reduktion des bestrahlten Volumens zu einer Verringerung der EUD und damit der NTCP führt, womit eine Dosiseskalation im Tumor möglich wird. Robertson et al. [167] haben ein Modell für eine volumenabhängige Dosiseskalation bei einem vorgegebenen NTCP-Limit der Lunge beim Bronchialkarzinom entwickelt. Sie ermittelten mit einem Volumenreduktionsverfahren IsoNTCP-Kurven im Veff(D)-Diagramm. In einer Dosiseskalationsstudie wurden Patienten nach diesem Verfahren abhängig vom effektiven Lungenvolumen in fünf Dose-Bins im Bereich von 69 - 92,4 Gy eingeteilt und damit die Lungenkomplikationen kontrolliert [167]. Die für die 3DCRT-Planung verwendeten Pencil-Beam- und Collapsed-Cone-Algorithmen wurden vorgestellt und mit dem Monte-Carlo-Code MMms, der in der von mir geleiteten Arbeitsgruppe entwickelt worden war, verglichen. Planungsungenauigkeiten, die sich durch die Verwendung des einfacheren Pencil-Beam-Algorithmus ergaben, konnten am mediastinalen und an einem Brustkrebsbeispiel vorgeführt werden. Sie beweisen, daß eine Dosiseskalation in kritischen Regionen mindestens auf der Grundlage des genaueren Collapsed-Cone-Algorithmus oder besser noch der Monte-Carlo-Berechnung durchgeführt werden sollte. Dosiseskalationsstudien beim Prostatakarzinom lieferten den Hinweis, daß auch bei einer weitergehenden Dosiseskalation über ca. 80 Gy hinaus ein Potential für eine Verbesserung des Behandlungserfolges existieren könnte [51]. Dem steht allerdings die Toxizität für das gesunde Gewebe im Wege. Die Einführung der intensitätsmodulierten Strahlentherapie (IMRT) in die klinische Routine verspricht eine Lösung dieses Problems. Erste Ergebnisse mit dieser Technik weisen bei einer Tumordosis von 86,4 Gy nicht nur auf eine Begrenzung der Frühreaktionen sondern auch der Spätreaktionen hin [168]. Die unterschiedlichen Entwicklungen inverser Dosisberechnungsalgorithmen zur intensitätsmodulierten Strahlentherapie mit Photonen (IMXT) basieren fast ausnahmslos auf numerischen, iterativen Optimierungsverfahren. Diese lassen sich in die zwei Klassen der systematischen und der stochastischen Methoden untergliedern. Zu den systematischen zählt die am meisten angewandte, von Brahme [168], Bortfeld et al. [68] und Holmes et al. [170] entwickelte Gradientenmethode. Zu den stochastischen Verfahren gehört die von Webb et al. [171] entwickelte Simulated Annealing Methode. Praktisch alle diese Algorithmen verwenden konventionelle Doseengines. Bei vielen davon wird das komplexe inverse Problem durch Verzicht auf höchste Genauigkeit bei der Dosisberechnung gelöst. Die inverse Monte Carlo Optimierung (IMCO) in ihrer gegenwärtigen Form ist eine Neuentwicklung eines inversen Dosisberechnungsalgorithmus, der gewisse Schwächen anderer inverser Algorithmen vermeiden kann. So verhindert er das Problem der Kompensation von Ungenauigkeiten bei der Dosisberechnung durch den Optimierungsalgorithmus und damit der Berechnung fehlerhafter Fluenz- und Dosisverteilungen. Die Monte-Carlo-Simulation gilt als der derzeit präziseste Dosisberechnungsalgorithmus. IMCO arbeitet im Prinzip wie ein Computerexperiment, in dem der Teilchentransport im Patientenphantom durch eine Rückkopplung so geregelt wird, daß die Zielvorgaben erfüllt werden. Das Programm erlaubt in der vorliegenden Version die Ankopplung des Monte-Carlo-Codes MMms als Doseengine. Die Möglichkeit zur wahlweisen Verwendung von XVMC oder EGS4nrc ist in Bearbeitung. Damit wird es möglich sein, entweder die höchste Rechenpräzision oder eine höhere Rechengeschwindigkeit zur Verfügung zu stellen. Durch Verwendung einer Monte-Carlo Doseengine können Fehler insbesondere in kritischen Regionen mit SekundärelektronenUngleichgewicht, wie in Grenzgebieten mit unterschiedlicher Dichte, Aufbauregionen etc. vermieden werden. Zu dieser Problematik wurden von Jeraj et al. [172] Untersuchungen mit einem Simulated-Annealing-Code durchgeführt. Dabei werden bei Verwendung eines Collapsed-Cone-Algorithmus im Vergleich zum Monte-Carlo-Code systematische Fehler (Ungenauigkeiten der Dose-Engine) von bis zu 2,3 % und Konvergenzfehler (der Optimierungsalgorithmus konvergiert wegen der ungenauen Doseengine gegen ein fehlerhaftes Optimum) von bis zu 7 % gefunden. Bei Verwendung des meist eingesetzten Pencil-Beam-Algorithmus sind weit höhere Abweichungen zu erwarten. Ein besonderer Vorteil von IMCO besteht in der korrekten Modellierung der lateralen Elektronenstreuung und dem der Methodik inhärenten Effekt des Penumbra-Sharpenings durch automatische Anhebung der Randfluenzen [85,180]. Diese beiden Effekte führen besonders bei Feldkonfigurationen in unmittelbarer Nähe von Risikoorganen (etwa paraspinale Zielvolumina) zu einer genauen Dosisberechnung und einer OAR-Dosisreduktion. Ein weiterer Vorteil ergibt sich aus der Tatsache, daß mittlerweile Phasenraumdateien für die gängigen Linearbeschleunigermodelle mit dem Monte-Carlo-Code BEAM [173] berechnet wurden und allgemein verfügbar sind. Es gibt Ansätze zur Einbeziehung der Segmente von SMLM Feldern in die Monte Carlo Simulation des Strahlerkopfes [174]. Mit besonderer Sorgfalt ist die Problematik der Dosisberechnung äußerst irregulärer Felder, wie sie bei der SMLM auftreten zu behandeln. Die Modellierung des Strahlerkopfes mit Monte-CarloMethoden ist das genaueste verfügbare Verfahren. Bei konventionellen inversen Algorithmen nimmt die Rechenzeit mit steigender Felderzahl zu. Die inverse Monte Carlo Optimierung bietet dagegen den Vorteil, daß die Dosisgenauigkeit unabhängig von der Richtung der gestarteten Photonen und damit von der Felderzahl ist. Während konventionelle Codes ausnahmslos iterativ sind, ist der Vorteil von IMCO sein nicht-iteratives Regelungsverfahren. Obwohl die Monte Carlo Simulation per se rechenzeitintensiv ist, dauert die inverse Planung nur unwesentlich länger wie eine Vorwärts-Simulation. Gegenwärtig wird der Code in C++ umgeschrieben und in Bezug auf Speicherplatz und Rechenzeit optimiert. Nach Verbesserung der Zielvorgaben im Sinne von penalized Dose-Volume-Constraints und ImportanceWeighting steht damit der Code IMCO++ zur Verfügung, der besonders für komplexe Pläne geeignet ist und höchste Genauigkeit bietet. Von Jeraj et al. wurde ein ähnliches Verfahren, jedoch beschränkt auf zweidimensionale Berechnungen, vorgestellt [175]. Die in Kapitel 3 gezeigten Testbeispiele demonstrieren die Fähigkeit von IMCO, dreidimensional in inhomogenen Phantomen nach einfachen Zielvorgaben zu optimieren. Durch seine intrinsischen physikalischen Eigenschaften scheint sich die Therapie mit schweren geladenen Teilchen wesentlich besser für die Tumortherapie zu eignen als Photonen. Während schwerere Teilchen wie 12 C wegen ihrer erhöhten strahlenbiologischen Wirkung möglicherweise eine schärfere Waffe gegen die Tumorzellen als Protonen darstellen könnten, ist die für die Planung notwendige Modellierung ihrer Wirkung schwierig. Aus diesem Grunde wurden schwerere Teilchen als Protonen nicht in die vorliegende Betrachtung mit einbezogen. Eine Übersicht über die Probleme der Kohlenstofftherapie ist bei Kraft [91,92] zu finden. Einfacher zu handhaben sind Protonen, die bei mit Photonen vergleichbarer biologischer Wirkung eine ähnliche inverse Tiefendosiskurve aufweisen wie Kohlenstoff. Zur Dosishomogenisierung im Target wurden bei Protonen von Beginn an Verfahren mit Strahlaufstreuung sowie Reichweiten- und Intensitätsmodulation angewandt. Der nächste Entwicklungsschritt wurde am PSI vollzogen. Das dort entwickelte Verfahren des Spotscanning weist wesentlich bessere Konformationseigenschaften auf als die herkömmlichen Streumethoden. Seine Optimierung beschränkt sich bislang jedoch ebenfalls auf die Dosishomogenisierung im Zielvolumen. In der strahlentherapeutischen Klinik der Universität Regensburg wird seit 1993 ein Projekt zur Integration einer Protonentherapie verfolgt, das in Kapitel 3 vorgestellt wurde. Im Rahmen dieses Projektes wurde ein Beitrag zu Untersuchungen der klinischen Protonendosimetrie am PSI geleistet, der Hinweise zu Eignung und Eigenschaften von verschiedenen Meßsonden zur Protonendosimetrie lieferte. Ein wesentlicher Teil des Projektes bestand darin, ein System zur vergleichenden Therapieplanung von optimierten Photonen- und Protonenverfahren aufzubauen. Mit diesem System war man in der Lage, gezielt Tumorlokalisationen auf ihre Eignung für eine Protonenoder Photonentherapie zu untersuchen. In Kapitel 3 wurden die Möglichkeiten und Eigenarten des Protonenplanungssystems vorgeführt. Als günstiger erwies sich die simulated-scanningbeam gegenüber der broad-beam Option, die dem Verhalten des Spotscanning-Verfahrens am nächsten kommt. Bei der Berechnung von Plänen für das Phantom mit einem hufeisenförmigen PTV werden die Schwierigkeiten bei der Protonenplanung vorgeführt. Das größte Problem bei tiefliegenden PTV’s stellt die laterale Streuung dar, die zu Halbschattenverbreiterung und damit Unterdosierungen in distalen Targetbereichen führt. Eine Unterteilung des PTV’s und die Anwendung einer Patchwork-Technik ist wegen der Dosisüberhöhung im Anschlußbereich ungeeignet. Am günstigsten erweist es sich, eine Einstrahlrichtung mit der geringsten Eindringtiefe zu wählen und primäre Protonenstrahlen ohne weitere Anwendung eines Energie-Degraders zu verwenden. Dies ist bei den verfügbaren Basisdaten mit 180 und 230 MeV der Fall. Bei den durchgeführten vergleichenden Therapieplanungen verschiedener Tumorlagen wird ein Vergleich von optimierten IMXT-Planungen mit modulierten Protonentechniken durchgeführt (Kapitel 5). Dabei werden zunächst Vergleiche eines Vier- und SiebenfelderIMCO-Plans mit einem Protonenplan am Hufeisenbeispiel demonstriert. Sie zeigen, daß die gestellten Anforderungen an die Risikoorganschonung mit dem IMXT-Verfahren erfüllt werden. Auf Grund seiner intrinsisch physikalischen Strahleigenschaften wird die Schonung beim Protonenfall bereits ohne zusätzliche Optimierung erreicht. Der große Vorteil der Protonen ist in ihrer Eigenschaft, eine wesentlich geringere integrale Dosis im Vergleich zu Photonen zu deponieren, zu sehen. Dies zeigt sich auch in den Planungsvergleichen an Patienten-Fallbeispielen. Bei vergleichbarer Targetcoverage ergeben sich bei den abdominellen Fällen in Rückenmark und Nieren eine wesentlich niedrigere Dosis im Vergleich zu Photonen. Problematischer erweist sich die Protonenplanung bei dem mediastinalen Beispiel. Hier führen möglicherweise eine problematische Behandlung der Streuung sowie der Reichweitenungeauigkeit der Protonen beim Durchtritt durch Lungengewebe durch den Protonenalgorithmus zu einer inakzeptablen Targetcoverage sowie zu höheren Lungendosen im Vergleich zu Photonen. Die Rückenmarkdosis fällt im Vergleich zu Photonen deutlich geringer aus. Fuks und Brahme weisen darauf hin, daß bei fortgeschrittener molekularbiologischer Kenntnis der Radioresponsiveness - einem sich schnell entwickelnden Zweig der Forschung eine differenziertere biologische Planung zu verbesserten Ergebnissen führen kann [10]. Diese Erkenntnisse werden in eine biologische Zielfunktion (P+) einfließen. Zur Beurteilung der Frage, welche Tumorentität in einer bestimmten Lage sich besser mit Protonen oder Photonen behandeln lassen, wird in dieser Arbeit ein einfacheres Verfahren angewandt. Dabei werden die Planergebnisse einer vergleichenden Therapieplanung zunächst physikalisch anhand der Dosis-Volumen-Histogramme bewertet. Eine anschließende vergleichende biologische Bewertung durch Berechnung der Größen TCP, EUD und NTCP vermeidet die Problematik der häufig unzuverlässigen Kenntnis strahlenbiologischer Parameter. So zeigen die Auswertungen der abdominellen Fallbeispiele die Vorteile der Protonentherapie bei den Risikoorganen Rückenmark und Nieren auf. Keine Unterschiede ergeben sich bei der Leber. Die Nachteile von Protonen bei dem mediastinalen Fallbeispiel spiegeln sich auch in den Werten für TCP und NTCP wieder. Die Protonentherapie Intensitätsmodulation zur ist per se ein Dosishomogenisierung optimiertes im Verfahren, Target da angewandt eine wird. Vergleichsplanungen zwischen dieser Modalität und IMXT mit dem weitaus höheren Optimierungsgrad auf der Basis einer inversen Planung muß zu unzulässigen Schlußfolgerungen führen. Unter diesem Problem leiden auch international durchgeführte Vergleiche [115], bei denen sich herausstellte, daß der Vorsprung von Protonen gegenüber Photonen mit zunehmender Plankomplexität schrumpft. Dies drückt sich in den teilweise kontrovers geführten Diskussionen von Mackie und Smith [176] sowie von Lomax [177] und Bortfeld [178] aus. Da der in dieser Arbeit verwendete Protonenalgorithmus ebenfalls keine inverse Planungsmethode ist, sind die Vergleiche zwischen den IMCO- und den IMPT-Plänen mit Vorbehalt zu behandeln. Es zeichnet sich ab, daß bei Anwendung einer invers nach einer Objective Function durchgeführten intensitätsmodulierten Protonentherapieplanung (inverse IMPT) eine im Vergleich zur IMXT geringere Dosis in Risikoorganen und vor allem eine niedrigere Integraldosis zumindest in bestimmten Tumorlagen zu erzielen sein wird. Die dazu nötigen Planungssysteme sind in Entwicklung [177, 179]. Der physikalische Gewinn kann für eine weitergehende Dosiseskalation im Tumor und eine Reduzierung der Dosis in Risikoorganen und dem übrigen gesunden Gewebe genutzt werden. Die Hauptgebiete für den Einsatz einer inversen IMPT werden die Pädiatrie, bei der wegen der langen PatientenÜberlebenszeiten eine besondere Schonung des Gesunden wichtig ist, die Tumorlagen in unmittelbarer Nähe zu Risikoorganen, Rezidive bei ausbestrahlten Patienten und die simultane Radiochemotherapie, bei der synergistische Effekte im Gesunden zu vermeiden sind, sein [121]. Ein wichtiger und immer wieder diskutierter Punkt ist der Einfluß der Integraldosis auf das Immunsystem des Körpers, die bei der IMPT wesentlich geringer ist. Die Anwendung aller optimierter IMRT-Verfahren zur Dosiseskalation erfordern ein weitaus höheres Maß an Präzision bei der Bestrahlung des Patienten. Dies betrifft in ganz besonderem Maße die subtile Qualitätssicherung der berechneten Dosisverteilung und deren Realisierung am Beschleuniger. Das in meiner Arbeitsgruppe entwickelte MR-GelDosimetrieverfahren mit inhomogenen Fricke-Gelphantomen (Thoraxphantom) ist hervorragend als primär dreidimensionales Verfahren geeignet, intensitätsmodulierte, dreidimensionale Dosisverteilungen zu bestimmen. Die Genauigkeit der Methode konnte mit Monte Carlo Rechnungen verifiziert werden. In Kapitel 6 wurde dies anhand eines mediastinalen IMXT-Plans demonstriert. Die Differenzdarstellung der berechneten und gemessenen Dosisverteilung beweist die geringe Abweichung im gesamten Volumen. Die erfolgreich begonnene Entwicklung von Polymergelen wurde zugunsten der FrickeGelphantome zurückgestellt, da sich nur damit inhomogene Phantome bauen lassen. Für die Anwendung in der Protonendosimetrie und Planverifikation konnten mit einem Polymergel gute Ergebnisse erzielt werden, da dieses Material im Gegensatz zum Frike-Gel keine LETAbhängigkeit zeigt [153]. Für die Qualitätssicherung der IMRT wurde ein System, bestehend aus zwei Verfahren, vorgestellt. Bei der Einführung einer neuen Bestrahlungstechnik wird mit einem geeigneten inhomogenen Gelphantom der Plan dreidimensional verifiziert (Methodenverifikation). Gelangt diese Technik zur Anwendung am Patienten, so kann man sich auf eine tägliche Verifikation der Fluenzverteilung aller modulierter Felder beschränken (Individualverifikation). Es konnte in Kapitel 6 demonstriert werden, daß die vorgestellten filmdosimetrischen, szintillationsbasierten und Halbleiterarray-Techniken sehr gut dafür geeignet sind. Nach Verfügbarkeit von 2D-Halbleiter-Arrays werden sich diese Sonden vermutlich wegen des geringeren Arbeitsaufwandes durchsetzen. Die innovativen Verfahren der MR-Gel-Dosimetrie und Fluenzverifikation werden weiterentwickelt, insbesondere um ihre Genauigkeit zu verbessern und ihre Handhabung zu vereinfachen. Wichtig ist auch eine Quantifizierung der Verlaufskontrolle nach der Behandlung. Das Verfahren zur Erfassung von strahlenbedingten Veränderungen an der Lunge ist ein erster Schritt in diese Richtung und ist weiter zu verfolgen. Über all den vorgestellten Entwicklungen zur Optimierung der Konformationstherapie, durch deren Anwendung eine Verbesserung des Behandlungserfolges zu erwarten ist, darf eines nicht vergessen werden: Der Beweis, ob die dosiseskalierte IMPT und IMXT den erwarteten klinischen Erfolg wirklich erzielen kann, muß in randomisierten, prospektiven klinischen Studien erbracht werden. Literaturverzeichnis Gademann G: Socio-Economic Aspects of Hadrontherapy, Proc. 1st Int. Symposium on Hadrontherapy, Como, Italy, October 18-21, 1993, 59-66 Fuks Z, Leibel SA, Wallner KE, et al.: The effect of local control on metastatic dissemination in carcinoma of the prostate. Long-term results in patients treated with 125I implantation. Int J Radiat Oncol Biol Phys 21:537-47, 1991 Suit H: Local control and patient survival. Int J Radiat Incol Biol Phys 23: 653-60, 1992 Thames HD, Schultheiss TE, Hendry JH, et al.:Can modest escalation of dose be detected as increased tumor control? Int J Radiat Oncol Biol Phys 22:241-6, 1992 Budach W, Dunst J, Fietkau R, Karstens JH: Symposium Radio-/Chemotherapie Gesichertes und Neues. Strahlenther Onkol 175, Nr.1, 27, 1999 Steel GG, Adams GE, Horwich A: The biological basis of radiotherapy. Elsevier Science Publishers, Amsterdam 1989 Vaupel P, Thews O, Kelleher DK et al.: Current status of knowledge and critical issues in tumor oxygenation. Results from 25 years research in tumor pathophysiology. Adv Exp Med Biol 454:591-602, 1998 Molls M, Stadler P, Becker A et al.: Relevance of oxygen in radiation oncology. Mechanisms of action, correlation to low hemoglobin levels. Strahlenther Onkol 174 (Suppl.4):13-6,1998 Bohuslavizki KH, Brenner W, Klutmann S et al.: Radioprotection of salivary glands by Amifostine in high-dose radioiodine therapy. J Nucl Med 39:1237-42, 1998 Brahme A: Optimized radiation therapy based on radiobiological objectives. Sem Radiat Oncol 9:35-47, 1999 Bartelink H, Begg A, Martin JC et al.: Towards prediction and modulation of treatment response. Radiother Oncol 50(1):1-1, 1999 Pruschy M, Bodis S: Molecular mechanisms of radioresitance: Applications for head and neck cancer. Z Med Phys 8:119-23, 1998 Brahme A, Roos JE, Lax I: Solution of an integral equation in rotation therapy. Phys Med Biol 27:1221-9, 1982 Hall E: Radiobiology for the Radiologist, 3. Edit., Lippincott Comp., Philadelphia, 1988 ICRU, Report 33 (1980) Radiation Quantities and Units. International Commission on Radiation Units and Measurements. Washington DC, USA Khan FM: The physics of radiation therapy. 2. Edit., Williams & Wilkins, Baltimore, 1994 ICRU, Report 50 (1993): Prescribing, recording and reporting photon beam therapy. International Commission on Radiation Units and Measurements, Bethesda, Maryland, USA Kijewski PK, Chin LM, Björngard BE: Wedge-shaped dose distributions by computer controlled collimator motion. Med Phys 5:426-9, 1978 Weber L, Ahnesjö A, Nillson P et al.: Verification and implementation of dynamic wedge calculations in a treatmement planning system based on a dose-to-energy-fluence formalims. Med Phys 23(3):307-16,1996 Sherouse GW, Novins K, Chaney EL: Computations of digitally reconstructed radiographs for use in radiation treatment design. Int J Radiat Oncol Biol Phys 18:6518, 1990 Conway J, Robinson MH: CT-virtual simulation. Br J Radiol 70 Spec No:S106-18, 1997 Ragan DP, Forman JD, He T et al.: Clinical results of computerized tomography-based simulation with laser patient marking. Int J Radiat Oncol Biol Phys 34:691-5, 1996 Dinges S, Koswig S, Buchali A et al.: Comparison of conventional and virtual simulation for radiation treatment planning of malignant lymphoma. Strahlenther-Onkol 174 Suppl 2:28-30, 1998 Valicenti RK, Waterman FM, Corn BW et al.: A prospective, randomized study adressing the need für physical simulation following virtual simulation. Int J Radiat Oncol Biol Phys 39(5): 1131-5, 1997 Aaltonen P, Brahme A, Lax I et al.: Specifications of dose delivery in radiation therapy. Acta Oncol 36 Suppl 10:1-32, 1997 Radiation therapy physics. Smith AR Editor. Springer Verlag, Berlin, 1995 Ahnesjö A, Spradakis MM: Dose calculations for external photon beams in radiotherapy. Phys Med Biol 44:99-155, 1999 Johns HE, Cunningham JR: The physics of radiology. 4. Edition. Charles C Thomas Publisher, Springfield, 1983 Mackie TR, Scrimger JW, Battista JJ: A convolution method of calcultaing dose for 15MV x-rays. Med Phys 12:188-96, 1985 Mohan R, Chui C, Lidofsky I: Energy and angular distributions of photns from medical linear accelerators. Med Phys 12:592-7, 1985 Ahnesjö A, Andreo P, Brahme A: Calculation and application of point spread functions for treatment planning with high energy photon beams. Acta Oncol 26:49-56, 1987 Boyer AL, Zhu Y, Wang L et al.: Fast Fourier transform convolution calculations of x-ray isodose distributions in homogeneous media. Med Phys 16:248-53, 1989 Ahnesjö A: Collapsed cone convolution of radiant energy für photon dose calculation in heterogeneous media. Med Phys 16(4):577-92, 1989 Ahnesjö A: Application of transform algorithms for calculation of absorbed dose in photon beams. Int Conf on the use of computers in radiation therapy. VIII ICCR (Toronto, Canada).( Los Alamos, CA: IEEE Computers Society Press 17-29 Boyer AL, Mok EC: Photon beam modelling using Fourier transform techniques. Int Conf on the use of computers in radiation therapy. VIII ICCR (Toronto, Canada).( Los Alamos, CA: IEEE Computers Society Press 14-6) Gustaffson A, Lind BK, Brahme A: A generalized pencil beam algorithm for optimization of radiation therapy. Med Phys 21:343-56, 1994 Monte Carlo transport of electrons and photons. Edited by TM Jenkins, WR Nelson, A Rindi.Plenum Press, New York, 1988 Berger MJ: Monte Carlo calculation of the penetration and diffusion of fast charged particles, in Methods in computational physics, edited by B Alder, S Fernbach, M Rotenberg, Academic, New York, 1963, Vol. I Seltzer SM: An overview of ETRAN Monte Carlo methods, in Referenz 38 Briesmeiter JF: MCNP - A general Monte Carlo N-particle transport code. Los Alamos National Laboratory Report No. LA-12625-M, 1993 Nelson WR, Hirayama H, Rogers DWO: The EGS4 code system. Report No. SLAC-265, Stanford Linear Accelerator Center, 1985 Kawrakow I: Accurate condensed history Monte Carlo simulation of electron transport. I. EGSnrc, the new EGS4 version. Med Phys 27 (3): 485-98, 2000 Scherer J, Bogner L, Herbst M, Paretzke HG, Petoussi-Henß N, Zankl M: Monte-CarloMethoden zur direkten Berechnung von 3D-Dosisverteilungen bei Photonenfeldern in der Strahlentherapie. Z Med Phys 8:87-95, 1998 Scherer J: Monte-Carlo-Methoden in der Strahlentherapie und deren Verifikation durch 3D MR-Gel-Dosimetrie. Dissertation, Universität Regensburg, 1998 Neuenschwander H, Mackie TR, Reckwerdt PJ: MMC: A high performance Monte Carlo code for electron beam treatment planning. Phys Med Biol 40:543, 1995 Keall PJ, Hoban PW: Super-Monte Carlo: A 3D electron beam dose calculation algorithm. Med Phys 23:2023-34,1996 Kawrakov I, Fippel M, Friedrich K: 3D electron calculation using a Voxel based Monte Carlo algorithm (VMC). Med Phys 23(4):445-57, 1996 Fippel M: Fast Monte Carlo dose calculation for photon beams based on the VMC electron algorithm. Med Phys 26(8)1466-75, 1999 Fippel M, Laub W, Huber B et al.: Experimental investigation of a fast Monte Carlo photon beam dose calculation algorithm. Phys Med Biol 44:3039-54, 1999 Zelefsky MJ, Fuks Z, Wolfe T et sl.: Locally advanced prostatic cancer: long-term toxicity outcome after three-dimensional conformal radiation therapy - a dose escalation study. Radiology 209(1):169-74, 1998 Hanks GE, Hanlon AL, Schultheiss TE et al.: Dose escalation with 3D conformal treatment: Five year outcomes, treatment optimization, and future directions. Int J Radiat Oncol Biol Phys 41(3):501-10, 1998 Horwitz EM, Hanlon AL, Pinover WH et al.: The treatment of nonpalpable PSA-detected Adenocarcinoma of the prostate with 3-dimensional conformal radiation therapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys 41(3)519-23, 1998 Fukunaga-Johnson N, Sandler HM, McLaughlin PW et al.: Results of 3D conformal radiotherapy in the treatment of localized prostate cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 38(2)311-17, 1997 Boersma LJ, van-den-Brink M, Bruce AM et al.: Int J Radiat Oncol Biol Phys 41(1)8392, 1998 Horwitz EM, Hanlon AL, Hanks GE: Prostate 37(3)195-206, 1998 McGibney C, Holmberg O, McClean B et al.: Dose escalation of CHART in non-small cell lung cancer: is three-dimensional conformal radiation therapy really necessary? Int J Radiat Oncol Biol Phys 45(2)339-50, 1999 Lee SW, Fraas BA, Marsh LH et al.: Patterns of failure following high-dose 3-D conformal radiotherapy for high-grade atrocytomas: a quantitaive dosimetric study. Int J Radiat Oncol Biol Phys 43(1):79-88, 1999 Skalsky C, Bogner L, Herbst M: Optimierung von Photonendosisverteilungen mit Kompensatoren. Strahlenther Onkol 174:269-74, 1998 Skalsky C: Untersuchungen zur klinischen Protonendosimetrie und Optimierung von Photonendosisverteilungen mit Kompensatoren. Diplomarbeit, Universität Regensburg, 1996 Löf J, Lind BK, Brahme A: An adaptive control algorithm for optimization of intensity modulated radiotherapy considering uncertainties in beam profiles, patient set-up and internal organ motion. Phys Med Biol 43:1605-28,1998 Brahme A, Roos JE, Lax I: Solution of an integral equation in rotation therapy. Phys Med Biol 27:1221-9, 1982 Bortfeld T: Optimized planning using physical objectives and constraints. Sem Radiat Oncol 9(1): 20-34, 1999 Lind BK, Brahme A: Photon field quantities and units for kernel based radiation therapy planning and treatment optimization. Phys Med Biol 37:891-909, 1992 Rosen H, Lane RG, Morill SM et al.: Treatment plan optimization using linear programming. Med Phys 18:141-52, 1991 Sauer OA: Vergleich verschiedener Optimierungskonzepte für die intensitätsmodulierte Strahlentherapie. Z Med Phys 9:77-86,1999 Webb S: Optimization by simulated annealing of three-dimensional, conformal treatment planning for radiation fields defined by a multileaf collimator: II. Inclusion of the twodimensional modulation of the x-ray intensity. Phys Med Biol 37:1689-704, 1992 Stein J, Mohan R, Wang X-H et al: Number and orientations of beams in intensitymodulated radiation treatments. Med Phys 24(2):14960, 1997 Bortfeld T, Bürkelbach J, Boesecke R et al.: Methods of image reconstruction from projections applied to conformal radiotherapy. Phys Med Biol 35:1423-34, 1990 Sandham WA, Yuan Y, Durrani TS: Conformal therapy using maximum entropy optimization. Int J Imag Syst Techn. 6:81-90, 1995 Llacer J: Inverse radiation treatment planning using the dynamically penelized likelihood method. Med Phys 24:1751-64, 1997 Rosen II, Lane RG, Morill SM et al.: Treatment plan optimization using linear programming. Med Phys 18:141-52, 1991 Webb S: Optimization by simulated annealing of three-dimensional conformal treatment planning for radiation fields defined by a multileaf collimator. Phys Med Biol 36:1201- 26, 1991 Holmes T, Mackie TR: A comparison of three inverse treatment planning algorithms. Phys Med Biol 39:91-106, 1994 Bortfeld T, Schlegel W: Optimization of beam orientations in radiation therapy. Some theoretical considerations. Phys Med Biol 38:291-304, 1993 Bortfeld T, Kahler DL, Waldron TJ et al.: X-ray field compensation with multileaf collimators. Int J Radiat Oncol Biol Phys 28:723-30, 1994 Gustafsson A, Lind BK, Svensson R, Brahme A: Simultaneous optimization of dynamic multileaf collimation and scanning patterns or compensating filters using a generalized pencil beam algorithm. Med Phys 22:1141-56, 1995) Knöös T, Ahnesjö A, Nilsson P et al.: Limitations of a pencil beam approach to photon dose calculation in lung tissue. Phys Med Biol 40:1411-20,1995 Dunn WL, Boffi VC, Foghludha F: Applicateion of the inverse Monte Carlo Method in photon beam physics. Nucl Instr Meth Phys Res A255:147-51, 1987 Jeraj R, Keall P: Monte Carlo based inverse treatment planning (Abstract). Med Phys 8, 1998 Siochi RAC: Minimizing static intensity modulation delivery time using an intensity solid paradigm. Int J Radiat Oncol Biol Phys 43(3):671-80, 1999 Jiang SB, Ayyangar KM: On compensator design for photon beam intensity-modulated conformal therapy. Med Phys 25(5):668-75, 1998 Brahme A, Lind B, Källmann P: Inverse radiation therapy planning as a tool for 3D dose optimization. Phys Med 53-68, 1990 Boyer AL, Yu CX: Intensity-modulated radiation therapy with dynamic multileaf collimators. Sem Rad Oncol 9(1):48-59, 1999 Gum F: Intensitätsmodulierte Strahlentherapie und deren dosimetrische Verifikation. Diplomarbeit, Universität Regensburg, 2000 Bogner L, Scherer J, Herbst M: An inverse Monte Carlo optimization algorithm for conformal radiotherapy. Phys Med XV (3):111-9, 1999 Wilson RR: Radiological use of fast protons. Radiol 47:487-91, 1946 Raju MR: Proton radiobiology, radiosurgery and radiotherapy. Int J Radiat Biol 67(3):237-59, 1995 Miller DW: A review of proton beam radiation therapy. Med Phys 22(11)1943-54, 1995 Bonnett DE: Current developments in proton therapy: a review. Phys Med Biol 38:137192, 1993 Koehler AM, Schneider RJ, Sisterson JM: Range modulators for protons and heavy ions . Nucl Instr Mehth 131:437-40, 1975 Kraft G, Blaschke K, Böhne D et al.: The heavy ion project at GSI. Int J Radiat Appl Instrum 19:911-4, 1991 Kraft G: Radiobiolical and physical basis for radiotherapy with protons and heavier ions. Strahlenther Onkol 166:10-3, 1990 Blattmann H: Beamdelivery systems for charged particles. Radiat Environ Biophys 31:219-32, 1992 Pedroni E, Bacher R, Blattmann E et al.: Med Phys 22(1):37-53, 1995 World wide charged particle patient totals. January 2000. In: Particles Newsletter, PTCOG. 25:14, 2000 Munzenrider JE: Proton therapy for uveal melanomas and other eye lesions. Strahlenther Onkol 175 (Suppl II):68-73, 1999 Shipley WU, Verhey LJ, Munzenrider JE et al.: Advanced prostate cancer: The results of a randomized comparative trial of high dose irradiation boosting with conformal protons compared with conventional dose irradiation using photons alone. Int J Radiat Oncol Biol Phys 32(1):3-12, 1995 Yonemoto LT, Slater JD, Rossi CJ et al.: Combined proton and photon conformal radiation therapy for locally advanced carcinoma of the prostate: Preliminary results of a phase I/II study. Int J Radiat Oncol Biol Phys 37(19:21-9, 1997 Slater JD, Yonemoto LT, Rossi CJ et al.: Conformal proton therapy for prostate carcinoma. Int J Radiat Oncol Biol Phys 42(2):299-304, 1998 Munzenrider JE, Liebsch NJ: Proton therapy for tumors of the skull base.Strahlenther Onkol 175(Suppl II):57-63, 1999 Krengli M, Liebsch EB, Orecchia R: Review of current protocols for protontherapy in USA. Tumori 84(2):209-16, 1998 Vynckier S, Bonnett DE, Jones DTL: Code of practice for clinical proton dosimetry. Radiother Oncol 20:53-63, 1991 Hartmann GH, Brede HJ, Fukumara A et al.: Results of a small scale dosimetry comparison with carbon-12 ions at GSI Darmstadt. In: Advances in Hadron Therapy. U Amaldi, B Larsson, Y Lemoigne, (editors). Elsevier Science B.V. 1997 Medin J, Andreo P, Grusell E et al.: Ionisation chamber dosimetry of proton beams using cylindrical and plane parallel chambers, Nw versus ion chamber calibrations. Phys Med Biol 40 :1161-76, 1995 Skalsky C, Bogner L, Herbst M: Untersuchungen zur klinischen Dosimetrie an einem Spotscanning Protonenstrahl. Z Med Phys 9:97-104, 1999 Russell KR, Isacsson U, Saxner M et al.: Implementation of pencil kernel and depth penetration algorithms for treatment planning of proton beams. Phys Med Biol 45:9-27, 2000 Scheib S: Spot-Scanning mit Protonen: Experimentelle Resultate und Therapieplanung. Dissertation ETH Nr.10451, 1993 Scheib S, Pedroni E: Dose calculation and optimization for 3D conformal voxel scanning. Radiat Environ Biophys 31:251-6, 1992 Schaffner B, Pedroni E, Lomax T: Dose calculation models for protontreatment planning using a dynamic beam delivery system: an attempt to include density heterogeneity effects in the analytical dose calculation. Phys Med Biol 44:27-41, 1999 Russell KR, Grusell E, Montelius A: Dose calculations in proton beams: Range straggling corrections and energy scaling. Phys Med Biol 40:1031-43, 1995 Carlsson AK, Andreo P, Brahme A: Monte Carlo and analytical calculation of proton pencil beams for computerized treatment plan optimization. Phys Med Biol 42:1033-53, 1997 Sandison GA, Lee CC, Lu X et al.: Extension of a numerical algorithm to proton dose calculations. I, Comparisons with Monte carlo simulations. Med Phys 24(6):841-9, 1997 Vatnitsky S, Moyers M, Miller D et al.: Proton dosimetry intercomparison based on the ICRU report 59 protocol.Radiother Oncol 51(3):273-9, 1999 Dose formalism and models in HELAX-TMS, Uppsala: Helax, 1998 Lomax A: Intensity modulation methods for proton radiotherapy. Phys Med Biol 44:185-205, 1999 Deasy JO, Shephard DM, Mackie TR: Distal edge tracking: a proposed delivery method for conformal proton therapy using intensity modulation. Proc. 12. ICCR, ed. DD Leavitt and GS Starkschall, Madison, WI: Medical Physics Publishing, 406-9 Brahme A, Källman P, Lind BK: Optimization of proton and heavy ion therapy using an adaptive inversion algorithm. Radiother Oncol 15:189-97,1989 Isacsson U, Lennernäs B, Grusell E et al.: Comparative treatment planning between proton and x-ray therapy in esophageal cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 41(2):44150, 1998 Isacsson U, Hagberg H, Johansson K-A et al.: Potential advantages of protons over conventional radiation beams for paraspinal tumours. Radiother Oncol 45:63-70, 1997 Bonnelli G, Canzi C, Casamassima F et al.: Clinical indications and estimates of patient afflux in a center for proton therapy. Milan: Report of TERA Working Group, 1993 Glimelius B, Isacsson U, Blomquist E et al.: Potential gains using high-energy protons for therapy of malignant tumours. Acta Oncol 38(2):137-45, 1999 Hendee WR (Moderator): Intensity-modulated conformal radiation therapy and 3dimensional treatment planning will significantly reduce the need for therapeutic approaches with particles such as protons. Mackie TR: For the proposition. Smith AR: Against the proposition. Med Phys 26(7):1185-7, 1999 Strahlentherapie. E.Scherer, H.Sack, Hrsg., 4. Auflage, Springer, Berlin, 1996 1988Thames H, Hendry J: Fractionation in radiotherapy. Taylor and Francis, London, 1987 Lyman J: Complication probability as assessed from dose-volume-histograms. Radiat Res 104:13-9, 1985 Holthusen H: Erfahrungen über die Verträglichkeitsgrenze von Röntgenstrahlen... Strahlenther 57:254-69, 1936 Hall EJ: Radiobiology für the Radiologist.3. Edition.Lipincott Company, Philadelphia,1987 Spiegler W: Untersuchungen zu strahlenbiologischen Modellen in der Radioonkologie. Diplomarbeit, Universität Regensburg, 1999 The biological basis of radiotherapy. 2. Edition. GG Steel, GE Adams, A Horvich, editors, Elsevier, Amsterdam, 1989 Fowler JF: What do we need to know to predict the effectiveness of fractionated radiotherapy schedules? In: Proc 3rd International Symposion on time, dose and fractionation. AAPM conference Series, Madison, Wisconsin, 1988 Lyman J, Wolbarst B: Optimizationof radiation therapy III. Int J Radiat Oncol Biol Phys 13:103-9,1987 Kutcher GJ, Burman C: Histogram reduction method... Int J Radiat Oncol Biol Phys 21:137-46, 1991 Niemierko A: Reporting and analyzing ,dose distributions: A concept of equivalent uniform dose. Med Phys 24(1):103-10, 1997 Kwa SLS, Theuws CM, Wagenaar A et al.: Evaluation of two dose-volume histogram reduction models for the prediction of radiation pneumonitis. Radiother Oncol 48:61-9, !998 Kwa SLS, Lebesque JV, Theuws JCM et al.: Radiation pneumonitis n of mean lung dose: An analysis of pooled data of 540 patients. Int J Radiat Oncol Biol Phys 42(1):19,1998 Fehrentz D, Borchardt A, Schaller Th: Ein PC-Programm zur biophysikalischen Bestrahlungsplanung - Algorithmen, Eigenschaften und Anwendungen -. Z Med Phys 5:83-9, 1995 Burman C, Kutcher GJ, Emami B et al.: Fitting of normal tissue tolerance data to an analytical function. Int J Radiat Oncol Biol Phys 21:123-35, 1991 Schießl I.: Untersuchungen zur Zielvolumenbestimmung und zur quantitativen Erfassung von radiogenen Schäden im gesunden Gewebe in der Strahlentherapie mit Hilfe von modernen Bildverarbeitungsmethoden. Diplomarbeit, Universität Regensburg, 1997 Scherer J: MRI-Fricke-Gel: Ein Dosimeter zr Verifikation komplexer 3DBestrahlungsplanungen in der Strahlentherapie. Diplomarbeit, Universität Regensburg, 1995 Gum Franz: Intensitätsmodulierte Strahlentherapie und deren dosimetrische Verifikation. Diplomarbeit, Universität Regensburg, 2000 Solleder M: Entwicklung eines inhomogenen Humanoid-Phantoms für die Magnetresonanz-Gel-Dosimetrie. Hausarbeit für ein Lehramt an Gymnasien im vertieft studierten Fach Physik, Universität Regensburg, 1998 Jäger R, Hübner W: Dosimetrie und Strahlenschutz, 2. Auflage, Thieme Verlag, Stuttgart, 1974 Gore JC, Kang YS, Schulz RJ: Measurement of radiation dose distributions by nuclear magnetic resonance imaging. Phys Med Biol 29:1189-97, 1984 Fricke H, Morse S: The chemical action of roentgen rays on dilute solutions as a measure of dose. Am J Roentgenol Radium Ther Nucl Med 18:430-2, 1927 Appleby A, Leghrouz E, Christman A: Radiation chemical and magnetic resonance studies of aqueous agarose gels containing ferrous ions, Radiat Phys Chem 32:2414,1988 Olsson LE, Petersson S, Ahlgren L et al.: Ferrous sulphate gels for determination of absorbed dose distributions using MRI technique: basic studies. Phys Med Biol 34: 4352, 1989 Kron T, Metcalfe P, Pope M: Investigation of the tissue equivalence of gels used for NMR dosimetry. Phys Med Biol 38: 139-50, 1993 Scherer J, Bogner L, Herbst M, Müller-Broich A: Verifikation optimierter 3DDosisverteilungen mittels MR-Fricke-Gel. Strahlenther Onkol 173:36-42, 1997 Moerland MA: Magnetic resonance in radiotherapy planning. Habilitationsschrift, Universität Utrecht, 1996 Scherer J, Solleder M, Schießl I, Bogner L, Herbst M: 3D MR-Gel-Dosimetrie mit lungenäquivalentem Gel. Z Med Phys 8:201-8, 1998 Duzenli C, Robinson D: Correction rf-inhomogeneities in multiecho puls sequence MRI dosimetry. Med Phys 22(19):1645-50, 1995 Reichl B, Matthaei D, Richter J et al.: An automated fast MR-Imaging method for localized measurements of dose distributions using NMR-Fricke gel dosimetry. Evaluation of influences on the measurement accuracy. Strahlenther Onkol 172:312-9, 1996 Bäck SAJ, Medin J, Magnusson P et al.: Ferrous sulphate gel dosimetry and MRI for proton beam dose measurements. Phys Med Biol 44:1983-96, 1999 Maryanski MJ, Ibott GS, Eastman GS et al.: Radiation therapy dosimeter using magnetic resonance imaging of of polymer gels. Med Phys 23(5): 699-705, 1996 De Deene Y, De Wagter C, Van Duyse B et al.: Three-dimensional dosimetry using polymer gel and magnetic resonance imaging applied to the verification of conformal radiation therapy in head-and-neck cancer. Radiother Oncol 48:283-91, 1998 Belanger P, Bercier Belanger P, Bercier Y, Parker W et al.: A software system for patient-specific quality control of intensity-modulated radiation treatments by Fricke-gel dosimetry. In: The use of computers in radiation therapy. Editors: Schlegel W, Bortfeld T. XIIIth International Conference, Heidelberg, 2000. 394-6 Hartlep AW, Bock M, Oberdorfer F et al.: Comparison of TurboFLASH- and spinechoR1 measurements of Fe MRI-gel-phantoms for verification of 3D-dose distributions. Z Med Phys 8:210-6, 1998 Gum F, Scherer J, Bogner L et al.: Application of an inhomogenous FeMRI gelphantom for verification of a lung cancer IMRT plan. Wird veröffentlicht in Int J Radiat Oncol Biol Phys. Herrmann Th, Knorr A: Die radiogene Lungenreaktion. Strahlenther Onkol 171:490-8, 1995 Kalender WA, Fichte H, Bautz W et al.: Semiautomatic evaluation of procedures for quantitative CT of the lung. J Comp Ass Tomogr 15:248-55, 1995 Haberäcker P: Digitale Bildverarbeitung. Grundlagen und Anwendungen. Carl Hanser Verlag, München, 1991 Press W, Teukolsky S, Vetterling W et al.: Numerical Recipies in C. University Press, Cambridge, 1992 Bogner L, Schießl I, Spiegler W et al.: Diagnostische Methoden zur Erkennung radiogener Spätschäden der Lunge. Fortschr Röntgenstr 172:472-6, 2000 Zelefsky MJ, Leibel SA, Gaudin PB et al.: Dose escalation with three-dimensional conformal radiation therapy affects the outcome in prostate cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 43(1): 235, 1999 Zelefsky MJ, Cowen D, Fuks Z et al.: Long term tolerance of high dose three- dimensional conformal radiotherapy in patients with localized prostae cancer. Cancer 85(11):24608, 1999 Armstrong J, Raben A, Zelefsky M et al.: Promising survival with three-dimensional conformal radiation therapy for non-small lung cancer. Radiother Oncol 44(1):17-22, 1997 Robertson JM, Ten-Haken RK, Hazuka MB et al.: Dose escalation for non-small cell lung cancer using conformal radiation therapy. Int J radiat Oncol Biol Phys 37(5):107985, 1997 Zelefsky MJ, Leibel SA, Kutcher GJ et al.: Three-dimensional conformal radiotherapy and dose escalation: where do we stand? Semin Radiat Oncol 8(2):107-14,1998 Brahme A: Optimization of stationary and moving beam radiationn therapy techniques. Radiother Oncol 12:129-40, 1988 Holmes TW, Mackie TR, Simpkin D et al.: A unified approach to the optimization of brachytherapy and external beam dosimetry. Int J Radiat Oncol Biol Phys 20:859-73, 1991 Webb S: Optimization of conformal radiotherapy dose distributions by simulated annealing. Phys Med Biol 34:1349-70, 1989 Jeraj R, Keall P: Errors in inverse treatment planning based on inaccurate dose calculation. In: The use of computers in radiation therapy. Editors: Schlegel W, Bortfeld T. XIIIth International Conference, Heidelberg, 2000. 548-50 Rogers DWO, Faddegon BA, Ding GX et al.: A monte Carlo code to simulate radiotherapy treatment units. Med Phys 22:503-24,1999 Fogg R, Chetty I, DeMarco JJ et al.: Modification of a virtual source model for Monte Carlo based IMRT verification. In: The use of computers in radiation therapy. Editors: Schlegel W, Bortfeld T. XIIIth International Conference, Heidelberg, 2000. 420-2 Jeraj R, Keall P: Monte Carlo based inverse treatment planning. Phys Med Biol 44:1885-96, 1999 Hendree WR (Moderator), Mackie TR, Smith AR: Intensity-modulated conformal radiotherapy and 3-dimensional treatment planning will significantly reduce the need for therapeutic approaches with particles such as protons. Med Phys 26(7):1185-7, 1999 Lomax T: Intensity modulation methods for proton radiotherapy. Phys Med Biol 44:185-205, 1999 Bortfeld T: Proton IMRT. In: President’s categorial courses. 41. Annual Meeting of the American Society for Therapeutic Radiology and Oncology. San Antonio, Texas, 1999 Kooy H, Oelfke U, Lomax T et al.: Design considerations for intensity modulated proton therapy treatment planning. In: The use of computers in radiation therapy. Editors: Schlegel W, Bortfeld T. XIIIth International Conference, Heidelberg, 2000.71-2 Mohan R, Wu Q, Wang X et al.: Intensity modulation optimization, lateral transport of radiation and margins. Med Phys 23(12):2011-21, 1996 Zusammenfassung Die Einführung der dreidimensionalen Konformationstherapie in die klinische Routine bewirkte bei vielen Tumorentitäten und Lagen eine Verbesserung der Behandlungserfolge, da sie eine Dosiseskalation im Tumor ermöglichte. Klinische Studien haben bewiesen, daß ein Potential für eine weitergehende Dosiseskalation vorhanden ist, wenn eine Erhöhung der Normalgewebe-Toxizität vermieden werden kann. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, daß dies mit optimierten, intensitätsmodulierten Verfahren möglich ist. Eine wesentlicher Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit zur Bewältigung dieser Aufgabe optimierte Photonen- (IMXT) oder Protonentechniken (IMPT) besser geeignet sind. Zunächst wird anhand von klinischen Fällen aufgezeigt, daß eine Verbesserung des heute in Planungssystemen meist verwendeteten Pencilbeam-Algorithmus notwendig sein kann, wenn Tumoren in enger Nachbarschaft zu Risikoorganen eskaliert bestrahlt werden. Die Problematik wird mittels des Collapsed-Cone-Algorithmus demonstriert. In der Arbeit wird in einem weitergehenden Schritt der Monte-Carlo-Code MMms vorgestellt, der durch Weiterentwicklung eines Photonencodes für diagnostische Strahlenqualitäten entstanden ist. Dazu wurde er um einen Elektronentransport-Code mit Vielfachstreuung erweitert. Die Monte-Carlo Simulationsmethode gilt als das genaueste Dosisberechnungsverfahren. Die Genauigkeit von MMms wird anhand verschiedener Phantombeispiele mit Messungen und EGS4-Rechnungen verglichen. Auf der Grundlage dieses Monte-Carlo-Codes wurde ein völlig neuartiger inverser Algorithmus geschaffen, der auf einem Regelungsprinzip zur Erfüllung von Zielvorgaben beruht. Dieser, inverse Monte Carlo Optimierung (IMCO) genannte Code vermeidet durch die Präzision der Monte Carlo Dose-Engine Probleme anderer Algorithmen. Die meisten Algorithmen nehmen Ungenauigkeiten bei der Dosisberechnung in Kauf, um das inverse Problem zu beherrschen. Dosisabweichungen werden aber durch den Optimierungscode kompensiert, was zu fehlerhaften Resultaten der Dosisverteilung und der Fluenzverteilungen der Felder führen kann. Ein weiterer Vorteil des IMCO-Regelungsverfahrens besteht in seiner Nicht-Iterativität. Dies führt dazu, daß kein Rechenzeitunterschied zwischen einer vorwärts und einer invers durchgeführten Simulation besteht. Der Code ist besonders für sehr komplexe Anwendungen mit hoher Felderzahl geeignet, da die Rechenzeit unabhängig von der Zahl der Einstrahlrichtungen ist. IMCO wird an inhomogenen, dreidimensionalen Phantom- und Patientenbeispielen demonstriert. Protonen weisen a priori für die Strahlentherapie günstigere Strahleigenschaften auf als Photonen. Aus diesem Grund wurde 1996 eine Projektstudie an der strahlentherapeutischen Klinik der Universität Regensburg mit dem Ziel der Integration einer ProtonentherapieEinheit in den dritten Bauabschnitt des Klinikums begonnen. Im Rahmen dieser Projektstudie, die in der Arbeit vorgestellt wird, wurde die Frage intensiv behandelt, welche Tumorentitäten und Lagen sich günstiger mit Protonen bzw. Photonen behandeln lassen. Dazu wurde ein Werkzeug zur biologisch bewerteten, vergleichenden Therapieplanung geschaffen, das auf einer gemeinsamen Planungssystemplattform beruht. Der in Uppsala entwickelte Protonenalgorithmus greift auf die Basisdaten der dortigen Protoneneinrichtung und jener von Loma Linda (Kalifornien, USA) zurück. Zunächst werden die grundlegenden Planungsprobleme mit Protonen an Phantombeispielen aufgezeigt. In einem eigenen Kapitel können vergleichende Therapieplanungen mit der 3DCRT, IMCO und Protonentechnik anhand von Phantombeispielen und Patientenfällen abdomineller und mediastinaler Tumoren vorgestellt werden. Dabei erweisen sich Protonen bei vergleichbarer Targetcoverage bezüglich der Dosis in den meisten Risikoorganen und insbesondere in Bezug auf die integrale Dosis als weit überlegen. Eine Ausnahme bildet der mediastinale Fall, bei dem vermutlich aus Gründen der lateralen Protonenstreuung und der Reichweitenproblematik geladener Teilchen in der Lunge in den meisten Kompartimenten ungünstigere Ergebnisse im Vergleich zu Photonen resultieren. Die biologische Bewertung anhand der Größen TCP, EUD und NTCP verwendet identische Modellparameter für den Planvergleich und wird damit bis zu einem gewissen Grad unabhängig von der Zuverlässigkeit dieser Parameter. Bei den abdominellen Fällen ergeben sich für die Nieren und das Rückenmark wesentlich niedrigere, bei der Leber vergleichbare EUD-Werte. Die Unterschiede schlagen sich allerdings bei den gewählten biologischen Parametern, zu deren Zuverlässigkeit weitere Untersuchungen angestellt werden, nicht gravierend nieder. Nutzt man die optimierten, intensitätsmodulierten Konformationsverfahren für eine weitergehende Dosiseskalation, so gewinnt angesichts der unanschaulichen Bestrahlungstechnik die Qualitätssicherung bei der Therapiedurchführung eine völlig neue Dimension.Hier wurden mit der dreidimensionalen MR-Gel-Dosimetrie völlig neue Wege beschritten. Es wurden Polymer-Gele entwickelt und auf die Verifikation von Protonenplänen angewandt, da sie keine Abhängigkeit des Ansprechvermögens vom LET erkennen lassen. Der Schwerpunkt lag auf der Entwicklung von diffusionsarmen Fricke-Gelen und MRTAuswertealgorithmen mit Korrekturverfahren von MRT-Artefakten. Dabei konnten erstmals ein inhomogenes Thoraxphantom mit integrierten Lungenflügeln und einer Wirbelsäule mit gelgefülltem Spinalkanal hergestellt werden. Zur Füllung der Lungen wurde ein lungenäquivalentes Gel entwickelt. Der Vergleich der MRT-Auswertungen mit Monte-CarloRechnungen liefert gute Übereinstimmung. Zur Qualitätssicherung des IMRT-Verfahrens wird ein zweistufiges Konzept vorgestellt. Vor Einführung einer neuen Bestrahlungstechnik kommt eine Methodenverifikation mit dem inhomogenen MR-Gel-Phantom zur Anwendung. Das Verfahren wird anhand eines mediastinalen IMRT-Planes demonstriert. Bei der Bestrahlung eines Patienten wird die Individualverifikation angewandt. Sie besteht aus der individuellen Überprüfung der Feldmodulationen. Dazu wurden Korrekturverfahren zu verschiedenen Filmsystemen entwickelt, ein 1D-Halbleiterarray- und ein 2D- Szintillationsverfahren getestet. Zusammenfassend läßt sich sagen, daß sich die Frage nach der günstigsten Strahlenart -Proton versus Photon- für die Strahlentherapie bösartiger Tumoren nur differenziert nach Tumorentität und Lage beantworten läßt. Das vorgestellte System der biologisch bewerteten, vergleichenden Therapieplanung leistet dazu einen Beitrag. Für einen ehrlichen Vergleich bedarf es jedoch der Integration eines inversen Protonenalgorithmus. Danksagung Ich bedanke mich ganz herzlich bei allen, die auf irgendeine Weise zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben. Mein besonderer Dank gebührt Herrn Prof. Dr. M. Herbst für die Ermutigung zu dieser Arbeit und seine stete und verständnisvolle Förderung. Er hat das Umfeld geschaffen, in dem eine solche Arbeit gedeihen kann. Ich bedanke mich auch für sein Engagement im Zusammenhang mit dem Regensburger Protonenprojekt und so manche wertvolle Diskussionen. An dieser Stelle sei auch Herrn Dr. H. Czempiel, dem Leiter des Instituts für Medizinische Physik im Ruhestand am Krankenhaus München-Schwabing ganz herzlich gedankt. Sein wacher Geist und stetes Interesse an meiner Arbeit war für mich immer Antriebskraft. Herzlicher Dank gebührt den Kollegen aus der Arbeitsgruppe Medizinische Physik, Herrn M. Treutwein, Frau P. Härtl und Herrn Dr. J. Scherer, die nicht nur für ein freundschaftlich gutes Arbeitsklima, sondern auch für eine konkrete Entlastung und aussergewöhnliche Zuverlässigkeit beim Aufbau der Klinik und dem Patientenbetrieb sorgten. Den Doktoranden und Diplomanden meiner Forschungsgruppe, den Herren Dr. J. Scherer, C. Skalsky, I. Schießl, W. Spiegler, M. Solleder, F. Gum, M. Hartmann und S. Scherer danke ich für ihr begeistertes Engagement. Die zahllosen täglichen und nächtlichen Diskussionen haben mir viel Freude bereitet. Herzlichen Dank Herrn A. Baumann, unserem Werkstattmeister (und Künstler), für seine Begeisterungsfähigkeit für jede Art von Innovation. Nicht zuletzt danke ich den beiden Zivildienstleistenden, den Herren B. Meyer und C. Adler, für ihren interessierten Einsatz, der weit über das übliche Maß hinausging. Dem Bayrischen Staatsministerium für Landesentwicklung und Umweltfragen sei besonders gedankt für die vorbildhafte Unterstützung der Entwicklung von Monte Carlo Verfahren für Strahlenschutzaufgaben in der Strahlentherpie. Ich bedanke mich auch bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft für die Unterstützung bei der Weiterentwicklung von IMCO im Rahmen eines Drittmittelprojektes. Der Firma Siemens sei herzlich gedankt für die Ermöglichung vieler Messungen am Erlanger MR-Entwicklungslabor, ohne die die Arbeiten zur Gel-Dosimetrie nicht möglich gewesen wären. Den Herren Dr. H. Blattmann und Dr. E. Pedroni danke ich für die Möglichkeit, eigene Dosimetrieuntersuchungen am PSI durchführen zu können, sowie für die vielen fruchtbaren Diskussionen über das Regensburger Protonenprojekt. Den Herren Prof. Dr. B. Glimelius von der Universität Uppsala und Dr. Dan Miller vom LLUMC bin ich für die Erlaubnis, ihre Protonen-Basisdaten verwenden zu dürfen und manche Diskussionen zu Dank verpflichtet. Dies gilt auch für Herrn Dr. H. Paretzke vom Institut für Strahlenschutz der GSF, MünchenNeuherberg und seinen Mitarbeitern für die Überlassung des CHILD Monte Carlo Codes und viele diesbezügliche Hilfestellungen. Für stets gute Verbindungen zu den medizinphysikalischen Abteilungen des DKFZ bin ich dankbar. Ganz besonders möchte ich meiner Frau Toni danken, die sich über all die Jahre einer für sie schweren Zeit liebevoll und geduldig um mich gekümmert hat. Es tragen viele Parameter zum Gelingen einer Arbeit bei. Ein verständnisvolles häusliches Umfeld ist die wichtigste Voraussetzung dafür.