Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Количественные характеристики лучевого повреждения легочной ткани у онкологических пациентов при лучевой терапии на основании данных РКТ

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Цель исследования: сопоставление величины изменения плотности легочной ткани и объемов этих изменений после лучевой терапии (ЛТ) с течением времени на основании данных, получаемых с помощью разработанной нами новой методики количественного анализа и при обычной визуальной оценке данных РКТ. Материал и методы. Использовались данные динамического наблюдения 90 пациентов, которым была проведена ЛТ по поводу опухолей торакальной локализации за период с 2014 по 2021 г. в ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии”. У всех этих пациентов имелись РКТ-исследования, выполненные до и после ЛТ. Контрольные исследования выполнялись через 1-237 сут после ЛТ (средний интервал контроля 96 ± 64,3 сут). Всего было проанализировано 238 РКТ-исследований со средним количеством РКТ-исследований на одного пациента 2,6. Среди отобранных пациентов было 36 (40,0%) мужчин и 54 (60,0%) женщины в возрасте от 23 до 86 лет (средний возраст 51,9 ± 15,6 года). Результаты. Предлагаемая методика количественного анализа данных РКТ выявляет увеличение плотности облученных участков легкого начиная с величины от 20 HU и объема от 3,2% для раннего периода (15-35 сут) после окончания ЛТ. Начиная с 25-х по 50-е сутки после окончания ЛТ количественный анализ позволяет выявить первичные изменения в легочной ткани, в том числе и не определяемые визуально по сравнению с исходной плотностью от 20 до 80 HU, и предположить дальнейшую динамику этих изменений в зависимости от методики проведенной ЛТ. С 50-х по 80-е сутки количественный анализ выявляет реальный объем лучевого пульмонита за счет учета невидимых при визуальном анализе изменений плотности легочной ткани, облученной в дозе от 20 до 30 Гр. С 80-х по 120-е сутки - позволяет оценить наличие и динамику изменений в легочной ткани, облученной в дозе более 30-35 Гр. Начиная со 120-х суток и далее количественный анализ РКТ данных, как и визуальная оценка, выявляет формирование стойкого постлучевого пневмофиброза в участках легких, облученных в дозе более 30-35 Гр. На основе полученных количественных данных о лучевом повреждении легочной ткани была рассчитана математическая закономерность развития этого процесса с учетом временного и дозовых факторов. Заключение. Количественная оценка изменения плотности легких по данным РКТ в динамике по разработанной нами методике является радиомическим показателем их лучевого повреждения при терапевтическом облучении онкологических пациентов, который в сочетании с представленной математической моделью может быть использован в диагностических целях для количественной оценки степени тяжести и прогнозирования динамики лучевого повреждения легких в целом, а также выявления индивидуальной радиочувствительности. Полученные результаты могут быть представлены не только в виде графиков, но и в виде цветовых карт с сохранением анатомических ориентиров, что удобно для использования в клинической практике с целью поддержки принятия врачебных решений по ведению пациентов.

Ключевые слова:
лучевые повреждения легких, лучевая терапия, лучевая диагностика, рентгеновская компьютерная томография, количественная оценка, radiation-induced lung damage, radiation pneumonitis, diagnostics, CT, quantitative assessment

Литература:
1.Джойнер М.С., ван дер Когель А. Основы клинической радиобиологии. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015: 430-441.
2.Grills I.S., Hope A.J., Guckenberger M. et al. A collaborative analysis of stereotactic lung radiotherapy outcomes for early-stage non-small-cell lung cancer using daily online cone-beam computed tomography image-guided radiotherapy. J. Thorac. Oncol. 2012; 7 (9): 1382-1393. https://doi.org/10.1097/JTO.0b013e318260e00d
3.Oskan F., Becker G., Bleif M. Specific toxicity after stereotactic body radiation therapy to the central chest: A comprehensive review. Strahlenther. Onkol. 2017; 193 (3): 173-184. https://doi.org/10.1007/s00066-016-1063-z
4.Shanbhag S., AmbinderR.F. Hodgkin lymphoma: A review and update on recent progress. CA Cancer J. Clin. 2018; 68 (2): 116-132. https://doi.org/10.3322/caac.21438
5.Onimaru R., Onishi H., Shibata T. et al. Phase I study of stereotactic body radiation therapy for peripheral T2N0M0 non-small cell lung cancer (JCOG0702): Results for the group with PTV ? 100 cc. Radiother. Oncol. 2017; 122 (2): 281-285. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2016.11.022
6.Takeda A., Ohashi T., Kunieda E. et al. Comparison of clinical, tumour-related and dosimetric factors in grade 0-1, grade 2 and grade 3 radiation pneumonitis after stereotactic body radiotherapy for lung tumours. Br. J. Radiol. 2012; 85 (1013): 636-642. https://doi.org/10.1259/bjr/71635286
7.Faruqi S., Giuliani M.E., Raziee H. et al. Interrater reliability of the categorization of late radiographic changes after lung stereotactic body radiation therapy. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2014; 89 (5): 1076-1083. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2014.04.042
8.Aerts H.J., Velazquez E.R., Leijenaar R.T. et al. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat. Commun. 2014; 5: 4006. https://doi.org/10.1038/ncomms5006
9.Nie K., Al-Hallaq H., Li X.A. et al. NCTN Assessment on Current Applications of Radiomics in Oncology. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2019; 104 (2): 302-315. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2019.01.087
10.Wu J., Tha K.K., Xing L., Li R. Radiomics and radiogenomics for precision radiotherapy. J. Radiat. Res. 2018; 59 (Suppl_1): i25-i31. https://doi.org/10.1093/jrr/rrx102
11.Defraene G., La Fontaine M., van Kranen S. et al. Radiation-Induced Lung Density Changes on CT Scan for NSCLC: No Impact of Dose-Escalation Level or Volume. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2018; 102 (3): 642-650. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2018.06.038
12.Ghobadi G., Hogeweg L.E., Faber H. et al. Quantifying local radiation-induced lung damage from computed tomography. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2010; 76 (2): 548-556. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2009.08.058
13.Ghobadi G., Wiegman E.M., Langendijk J.A. et al. A new CT-based method to quantify radiation-induced lung damage in patients. Radiother. Oncol. 2015; 117 (1): 4-8. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2015.07.017
14.Phernambucq E.C., Palma D.A., Vincent A. et al. Time and dose-related changes in radiological lung density after concurrent chemoradiotherapy for lung cancer. Lung Cancer. 2011; 74 (3): 451-456. https://doi.org/10.1016/j.lungcan.2011.05.010
15.Marks L.B., Yorke E.D., Jackson A. et al. Use of normal tissue complication probability models in the clinic. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2010; 76 (3, Suppl.): S10-9. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2009.07.1754
16.Нуднов Н.В., Сотников В.М., Леденев В.В. Новая методика количественной оценки постлучевых изменений в легких у онкологических больных на основании данных динамической КТ. Медицинская визуализация. 2017; 5: 56-65. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-5-56-65
17.Леденев В.В., Нуднов Н.В., Сотников В.М., Барышникова Д.В. Результаты количественной оценки постлучевых изменений в легких у онкологических пациентов, полученные с помощью новой методики анализа динамически выполненных РКТ-исследований органов грудной клетки. Вестник рентгенологии и радиологии. 2020; 101 (1): 30-38. https://doi.org/10.20862/0042-4676-2020-101-1-30-38

Quantitative characteristics of radiation-induced lung damage in oncological patients during radiotherapy based on RCT data

Objective. Comparison of the magnitude of the change in the density of lung tissue and the volume of these changes after radiation therapy over time based on the data obtained using the new method of quantitative analysis developed by us and with the usual visual assessment of the CT data. Materials and methods. We used the data of dynamic observation of 90 patients who underwent RT for the tumors of thoracic localization during the period from 2014 to 2021 at the Federal Institution “Russian Scientific Center of Roentgenoradiology”. These patients had CT examinations performed before and after RT. Control CT studies were performed 1-237 days after RT (mean control interval 96 ± 64.3 days). A total of 238 CT studies of these patients were analyzed, with an average number of RCT studies per patient of 2.6. Among the selected patients, there were 36 (40%) men and 54 (60%) women aged 23 to 86 years (the average age was 51.9 ± 15.6 years). Results. Radiation damage in the lungs using the method of quantitative analysis of CT data is detected starting from the value of ?HU = 20 and volume from 3.2% for the early period (15-35 days) after the end of treatment. Starting from 15-25 to 50 days after the end of RT, quantitative analysis reveals primary changes in the lung tissue, incl. and undetectable visually (from 20 to 80 HU), and to suggest further dynamics of these changes depending on the characteristics of the performed RT. From 50 to 80 days - reveals the real volume of radiation pulmonitis by taking into account the changes invisible during visual analysis in the lung tissue irradiated at a dose of 20 Gy to 30 Gy. From 80 to 120 days - allows you to assess the presence and dynamics of changes in the lung tissue with the threshold radiation dose in the lung tissue 30-35 Gy. From 120 onwards, quantitative analysis of CT data, as well as visual assessment, reveals damage in areas of the lungs with the dose of more than 30-35 Gy, which is caused by post-radiation pneumofibrosis. On the basis of the obtained quantitative data on radiation lung damage, the mathematical regularities of the development of this process were calculated, taking into account the time and dose factors. Conclusions. Quantitative assessment of changes in lung density according to CT data in dynamics, carried out using the technique developed by us, is a radiomic indicator of their radiation damage during therapeutic irradiation in cancer patients, which, in combination with the presented mathematical model, can be used for diagnostic purposes to quantify the severity and predicting the dynamics of radiation damage to the lungs in general, as well as identifying individual radiosensitivity. The results obtained can be presented not only in the form of graphs, but also in the form of color maps with preservation of anatomical landmarks, which is convenient for use in clinical practice to support medical decisionmaking on patient management.

Keywords:
лучевые повреждения легких, лучевая терапия, лучевая диагностика, рентгеновская компьютерная томография, количественная оценка, radiation-induced lung damage, radiation pneumonitis, diagnostics, CT, quantitative assessment