Towards clinical implementation of scanned - ETH E

DISS. ETH NO. 23805
Towards clinical implementation of scanned
proton therapy of moving targets
A thesis submitted to attain the degree of
DOCTOR OF SCIENCES of ETH ZURICH
(Dr. sc. ETH Zurich)
presented by
Kinga Bernatowicz
MSc Nuclear Engineering,
EPF Lausanne - ETH Zürich
born on 05.05.1987
citizen of Poland
accepted on the recommendation of
Prof. Dr. Antony Lomax
Prof. Dr. Günther Dissertori
Prof. Dr. Per Munck af Rosenschöld
2016
Abstract
Respiratory motion compromises the accuracy and precision of proton pencil
beam scanned (PBS) treatments for tumors located in the thorax and abdomen.
Challenges occur at all stages of treatment, including difficulties in 4D imaging,
treatment planning, image guidance, efficient delivery and treatment verification. As such, PBS treatments at Paul Scherrer Institute (PSI) are currently
restricted to quasi-static tumors. However, with the help of effective 4D planning techniques, the accurate treatment of mobile cancer treatments will soon
become a reality.
In this context, the aim of this work has been to improve 4D treatment
planning and delivery for PBS proton therapy. A lot of effort has already been
done by our department and others to develop robust motion mitigation techniques for PBS, such as rescanning (the statistical averaging of motion effects by
scanning the target multiple times during delivery) and range-adapted PTV’s
(planning target volumes that compensate for proton range variations due to
motion). However, it is unclear to what extent PBS proton therapy still provides a clinical advantage over conventional therapies when such approaches are
used. As such, and as a first part of this work (chapter 2), PBS proton therapy using raITV’s and rescanning has been compared to photon-based VMAT
treatments using the standard ITV approach. Even though treatment margins
are substantially extended with raITV’s, proton treatments offer an advantage
over photons in terms of lower integral dose and second cancer risk.
The required magnitudes of rescanning, and the extent of ITV/raITV’s, necessary to mitigate motion however depend on accurate 4D imaging, and it is
methods to improve 4D imaging that are the subject of the second part of this
work. First (chapter 3), the impact of different respiratory-correlated image
acquisition techniques to reduce imaging artifacts in 4DCT have been studied, with prospectively-gated acquisition being shown to significantly improve
thoracic image quality, without an additional imaging dose burden. However,
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even with such improvements, 4DCT can only represent patient motion during
a single, averaged respiratory cycle and thus ITV/raITV’s may be under- or
over-estimated under conditions of free, and variable, breathing. To this aim,
we have also investigated 4DCT-MRI as an improved 4D imaging modality for
4D planning (chapter 4). This modality is shown to have the advantage of being
able to acquire breathing information from multiple breathing cycles without
additional imaging dose, whilst also providing the necessary density information
for accurate proton dose calculations.
Despite the presented improvements in 4D imaging however, the somewhat
simplistic combination of extended margins and rescanning, whilst being simple to implement, is perhaps not the most optimal 4D planning approach. As
such, this work proceeds with chapter 5 to investigate the potential of using
comprehensive motion data (as provided by 4DCT-MRI) directly at the plan
optimization stage in order to more optimally deal with motion effects (4D
optimization). Although this approach is shown to be able to achieve highly
conformal and homogenous dose distributions under conditions of motion (almost as good as for a static delivery), we also show that the resulting dose
distributions are very sensitive not only to the characteristics of motion, but
also to the exact delivery timeline of the individual proton pencil beams. Consequently, it is argued that methods for the dynamic compensation of motion
variability and delivery time-lines must be developed to make 4D-optimisation
a viable motion mitigation approach.
Finally, as much of the work presented in chapters 4 and 5 is based on a 4D
dose calculation (4DDC) algorithm developed at our institute, in chapter 6, a
first experimental validation of this is presented. As with the 4D-optimisation of
chapter 5, these measurements show the sensitivity of 4D deliveries to the exact
details of the motion and delivery timelines, as well as to the exact experimental conditions. Based on this, we conclude that advanced delivery techniques,
such as tracking or 4D optimization, whilst offering substantial dosimetric improvements remain currently challenging to realize clinically, due to their heavy
reliance on accurate monitoring of motion and exact knowledge of treatment
delivery dynamics. As such, the development of fast delivery adaptation (e.g.
using online intensity modulation) will be necessary in order to make them robust to the inevitable uncertainties and variations of fractionated PBS proton
therapy.
Zusammenfassung
Atembewegung beeinträchtigt die Genauigkeit und Richtigkeit der Behandlung
von Tumoren im Thorax und Abdomen mit gescannten Protonen-Nadelstrahlen
(PBS). Viele Glieder der Behandlungskette werden dabei von der Atembewegung beeinflusst: von Bildgebung – egal ob räumlich (3D) oder räumlich/zeitlich
aufgelöst (4D) – über Therapieplanung und deren Verifikation, bis hin zur (bildgeführten) Bestrahlung selbst. Deshalb beschränken sich PBS-Bestrahlungen
derzeit auf quasi-statische Tumore. Mithilfe orts- und zeitaufgelöster Therapieplanung wird die Behandlung bewegter Tumore jedoch bald verwirklicht werden.
Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, die 4D Planung und Bestrahlung mit
gescannten Protonen-Nadelstrahlen zu verbessern. Auf diesem Gebiet wurden
bereits zahlreiche Studien durchgeführt mit dem Ziel, unerwünschte Effekte der
Atembewegung durch robuste Planung zu verringern. Dabei haben sich zwei
Haupttechniken herauskristallisiert: zum einen das Ausschmieren der Bewegungseffekte durch wiederholtes Bestrahlen des Zielvolumens mit reduzierter
Dosis und zum anderen das Anpassen der internen Zielvolumina (ITVs) an die
Reichweite der Protonen im Patienten – kurz raITV. Unter Einsatz dieser beiden
Techniken ist jedoch der klinische Vorteil von Protonentherapie gegenüber konventioneller Strahlentherapie fragwürdig. Deshalb werden im ersten Teil dieser
Arbeit modernste VMAT-Behandlungen (Tumorbestrahlungen, bei denen die
Photonenquelle um den Patienten rotiert) mit wiederholter PBS-Bestrahlung
des raITV verglichen (Kapitel 2). Obwohl sich der Sicherheitssaum des ITV
bei der Anpassung an die Protonenreichweite maßgeblich erhöht, weisen PBSBehandlungen immer noch eine geringere Gesamtdosis und ein damit verbundenes geringeres Risiko für Sekundärtumore auf.
Die optimale Anzahl an Bestrahlungswiederholungen sowie die Größe der
Zielvolumina (ITV und raITV) hängen von genauer 4D Bildgebung ab. Im
zweiten Teil dieser Arbeit werden deshalb Methoden zur Verbesserung der 4D
Bildgebung vorgestellt. Kapitel 3 beschäftigt sich zunächst mit der Reduzievii
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rung von Artefakten in der 4D Computertomographie (CT). Die Aufnahme mit
Atmentrigger liefert eine signifikant bessere Bildqualität im Brustbereich ohne
den Patienten zusätzlicher Strahlung auszusetzen. Doch 4DCTs geben lediglich Aufschluss über die mittlere Bewegung der Anatomie in einem Atemzyklus.
ITVs und raITVs können daher bei freier und irregulärer Atmung unter- oder
überschätzt werden. Deshalb haben wir aus statischen CTs und 4D Magnetresonanztomographien (MRTs) mehrperiodische 4DCT-MRTs rekonstruiert (Kapitel 4). Dieses Bildgebungsverfahren liefert Informationen zur Atmenbewegung
aus mehreren Zyklen, es enthält die für die Dosisberechnung relevante Dichteverteilung und seine Strahlenbelastung ist dabei identisch zu der eines einzelnen
CT-Scans.
Obwohl die Kombination aus erweitertem Sicherheitssaum und wiederholter
Bestrahlung einfach umzusetzen ist, stellt sie möglicherweise nicht den optimalen Ansatz für 4D Bestrahlungsplanung dar. Wir haben daher untersucht,
inwiefern ein detaillierter Datensatz der Atembewegung – gewonnen aus einer
Vielzahl an 4DCT-MRTs – die 4D Optimierung von Bestrahlungsplänen verbessern kann. Auf Grundlage dieses Datensatzes lassen sich zwar sehr gleichmäßige
und homogene Dosisverteilungen berechnen (beinahe vergleichbar zu statischen
Zielvolumina), diese reagieren jedoch äußerst empfindlich auf kleine Änderungen
in der Bewegung und der zeitlichen Abfolge, unter welcher die einzelnen Nadelstrahlen appliziert werden. Daraus leiten wir ab, dass die zeitliche Bewegungsund Bestrahlungscharakteristik dynamisch kompensiert werden muss, um mithilfe von 4D Optimierung Bewegungseffekte wirksam zu unterdrücken.
In Kapitel 6 präsentieren wir schließlich eine erste experimentelle Validierung der 4D Dosisberechnung (4DDC). Diese reagiert ebenso empfindlich auf
Änderungen in der Bewegungs- und Bestrahlungscharakteristik wie die 4D Optimierung aus Kapitel 5. Außerdem beeinflussen die experimentellen Rahmenbedingungen die Messresultate stark. Wir kommen zu der Schlussfolgerung,
dass fortschrittliche Behandlungsmethoden wie 4D Optimierung oder TumorNachverfolgung zwar dosimetrische Vorteile aufweisen, ihre klinische Umsetzung allerdings äußerst schwierig bleibt, da sie auf eine genaue Kenntnis der
Bestrahlungscharakteristik und eine präzise Überwachung der Atmenbewegung
angewiesen sind. Es müssen deshalb Methoden entwickelt werden, die es erlauben, die Bestrahlung unmittelbar an die Atembewegung anzupassen (z.B. durch
Atemtrigger oder Modulation der Intensität). Denn nur so sind diese Behandlungsmethoden robust gegenüber inhärenten Unsicherheiten und Schwankungen
der fraktionierten PBS-Bestrahlung.

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