Secondary cancer risk in head‐and‐neck cancer patients: A comparison of RBE‐weighted proton therapy and photon therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Secondary cancer is a serious side effect from external beam radiotherapy (EBRT). Conventional EBRT is performed using a beam of photons, however, due to their ability to produce more conformal dose distributions, the use of protons is becoming more wide‐spread. Due to this sparing it would be expected that proton therapy could be associated with lower secondary cancer rates compared to photon therapy. However, since proton therapy data is still being accumulated and the follow‐up period is often relatively short thus far, simulation studies can complement the existing data and extrapolate to longer time frames. Purpose This study aims to estimate and compare the risk of secondary cancer when treating head‐and‐neck cancer patients with proton therapy or photon therapy, while combining a whole‐body computational human phantom with the patient treatment planning computed tomography (CT) scan in order to study organs that are partially or fully outside of the treatment planning CT. In addition, proton therapy secondary cancer rates are investigated further by including variable relative biological effectiveness (RBE) models. Methods For 20 head‐and‐neck cancer patients, two clinical radiotherapy treatment plans were created, one for proton therapy and one for photon therapy. For proton therapy, linear energy transfer (LET) distributions were simulated and used to calculate the variable RBE‐weighted dose distributions for six different variable RBE models, in addition to the constant RBE of 1.1 widely used clinically. In order to obtain the dose deposited outside the treatment planning CT scan, an adjustable whole‐body digital reference phantom was stitched to the treatment planning CT. Based on the resulting dose distributions, the risk of secondary cancer was calculated for each modality. Results Averaged across all patients and relevant organs, photon therapy compared to proton therapy with a constant RBE of 1.1 was estimated to be 1.8 times more likely to cause secondary cancer. This risk ratio varied between 1.6 and 2.0, depending on the variable RBE model used. Cases with lifetime attributable risk (LAR) values below 0.1% were excluded from this analysis to prevent the benefits of proton therapy (the ratio ) from being artificially elevated in cases in which . Conclusion Proton therapy was associated with lower estimated secondary cancer rates compared to photon therapy when treating head‐and‐neck cancer patients. This trend was observed even when considering different variable RBE models to calculate the proton therapy dose distributions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».