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Physics in medicine and biology2005Aug07Vol.50issue(15)

乳がん放射線療法の臨床データを使用して、放射線誘発性肺炎を予測する用量反応モデルとパラメーターの評価

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文献タイプ:
  • Clinical Trial
  • Journal Article
概要
Abstract

この研究の目的は、乳がん放射線治療後の大規模な患者グループにおける放射線肺炎の発生率に関する相対的連続性、並行性、および LKB 正常組織合併症確率 (NTCP) モデルの予測強度を評価し、さらに説明することです。公表されている特定の放射線生物学的パラメーターが臨床治療法および患者グループの特徴と適合するかどうかを調べるための統計的手法。この研究は、乳がんの放射線療法を受けた連続150人の患者に基づいています。各患者について、肺に照射された 3D 線量分布と臨床治療結果が利用可能でした。放射線誘発性合併症の発現を評価するために、臨床症状と放射線学的所見、および患者アンケートが使用されました。この資料を使用して、放射線影響の可能性を推定するさまざまな方法が評価されました。これは、全線量分布に基づいて患者データを分析し、計算された合併症率を臨床追跡記録と関連付けることによって試みられました。さらに、現在の臨床現場で使用されている基準を更新する必要性も検討されました。患者の資料は、使用される放射線療法治療技術に関して意識的な偏見を持たずに選択されました。各患者の治療データは、公開されているパラメータ セットを使用して、相対的連続性、LKB および並列 NTCP モデルに適用されました。使用した放射線肺炎スコア基準によれば、150 人の患者のうち 15 人が放射線誘発性肺炎 (グレード 2) を経験しました。検査した NTCP モデルのうち、相対連続性モデルは、放射線性肺炎の発生率を許容できる精度で予測できましたが、放射線性肺臓炎を発症した患者はわずかでした。最新の乳房放射線治療の場合、放射線生物学的モデリングはモデルとパラメータの選択に非常に敏感であるようで、特定の場合に選択的に臨床的に許容可能な結果をもたらします(Seppenwoolde et al および Gagliardi et al のパラメータセットを使用した相対連続性モデル)。公表されているパラメータの使用は、現地の臨床データを使用した検査後にのみ安全であるとみなされる必要があります。患者間の放射線感受性の変動は、このような発生率の低い合併症の予測に重要な役割を果たしていると考えられます。スコアリングのグレードの違いは線量と厳密に関連付けることができないため、放射線性肺臓炎のより強力な証拠を提供するためにスコアリンググレードが組み合わされました。これは明らかに、このエンドポイントに関連するスコアリングの弱点を明らかにしており、少なくとも乳房放射線治療における線量照射の最新の進歩では、放射線肺炎誘発の確率が低すぎて高精度で統計的に分析できない可能性があることを示唆しています。

この研究の目的は、乳がん放射線治療後の大規模な患者グループにおける放射線肺炎の発生率に関する相対的連続性、並行性、および LKB 正常組織合併症確率 (NTCP) モデルの予測強度を評価し、さらに説明することです。公表されている特定の放射線生物学的パラメーターが臨床治療法および患者グループの特徴と適合するかどうかを調べるための統計的手法。この研究は、乳がんの放射線療法を受けた連続150人の患者に基づいています。各患者について、肺に照射された 3D 線量分布と臨床治療結果が利用可能でした。放射線誘発性合併症の発現を評価するために、臨床症状と放射線学的所見、および患者アンケートが使用されました。この資料を使用して、放射線影響の可能性を推定するさまざまな方法が評価されました。これは、全線量分布に基づいて患者データを分析し、計算された合併症率を臨床追跡記録と関連付けることによって試みられました。さらに、現在の臨床現場で使用されている基準を更新する必要性も検討されました。患者の資料は、使用される放射線療法治療技術に関して意識的な偏見を持たずに選択されました。各患者の治療データは、公開されているパラメータ セットを使用して、相対的連続性、LKB および並列 NTCP モデルに適用されました。使用した放射線肺炎スコア基準によれば、150 人の患者のうち 15 人が放射線誘発性肺炎 (グレード 2) を経験しました。検査した NTCP モデルのうち、相対連続性モデルは、放射線性肺炎の発生率を許容できる精度で予測できましたが、放射線性肺臓炎を発症した患者はわずかでした。最新の乳房放射線治療の場合、放射線生物学的モデリングはモデルとパラメータの選択に非常に敏感であるようで、特定の場合に選択的に臨床的に許容可能な結果をもたらします(Seppenwoolde et al および Gagliardi et al のパラメータセットを使用した相対連続性モデル)。公表されているパラメータの使用は、現地の臨床データを使用した検査後にのみ安全であるとみなされる必要があります。患者間の放射線感受性の変動は、このような発生率の低い合併症の予測に重要な役割を果たしていると考えられます。スコアリングのグレードの違いは線量と厳密に関連付けることができないため、放射線性肺臓炎のより強力な証拠を提供するためにスコアリンググレードが組み合わされました。これは明らかに、このエンドポイントに関連するスコアリングの弱点を明らかにしており、少なくとも乳房放射線治療における線量照射の最新の進歩では、放射線肺炎誘発の確率が低すぎて高精度で統計的に分析できない可能性があることを示唆しています。

The purpose of this work is to evaluate the predictive strength of the relative seriality, parallel and LKB normal tissue complication probability (NTCP) models regarding the incidence of radiation pneumonitis, in a large group of patients following breast cancer radiotherapy, and furthermore, to illustrate statistical methods for examining whether certain published radiobiological parameters are compatible with a clinical treatment methodology and patient group characteristics. The study is based on 150 consecutive patients who received radiation therapy for breast cancer. For each patient, the 3D dose distribution delivered to lung and the clinical treatment outcome were available. Clinical symptoms and radiological findings, along with a patient questionnaire, were used to assess the manifestation of radiation-induced complications. Using this material, different methods of estimating the likelihood of radiation effects were evaluated. This was attempted by analysing patient data based on their full dose distributions and associating the calculated complication rates with the clinical follow-up records. Additionally, the need for an update of the criteria that are being used in the current clinical practice was also examined. The patient material was selected without any conscious bias regarding the radiotherapy treatment technique used. The treatment data of each patient were applied to the relative seriality, LKB and parallel NTCP models, using published parameter sets. Of the 150 patients, 15 experienced radiation-induced pneumonitis (grade 2) according to the radiation pneumonitis scoring criteria used. Of the NTCP models examined, the relative seriality model was able to predict the incidence of radiation pneumonitis with acceptable accuracy, although radiation pneumonitis was developed by only a few patients. In the case of modern breast radiotherapy, radiobiological modelling appears to be very sensitive to model and parameter selection giving clinically acceptable results in certain cases selectively (relative seriality model with Seppenwoolde et al and Gagliardi et al parameter sets). The use of published parameters should be considered as safe only after their examination using local clinical data. The variation of inter-patient radiosensitivity seems to play a significant role in the prediction of such low incidence rate complications. Scoring grades were combined to give stronger evidence of radiation pneumonitis since their differences could not be strictly associated with dose. This obviously reveals a weakness of the scoring related to this endpoint, and implies that the probability of radiation pneumonitis induction may be too low to be statistically analysed with high accuracy, at least with the latest advances of dose delivery in breast radiotherapy.

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