SU‐E‐T‐581: On the Value of LET as a Radiation Quality Descriptor for RBE
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the relationship between linear energy transfer (LET) and relative biological effectiveness (RBE) for protons and light ions, and the corresponding role of LET as a descriptor of radiation quality of hadron therapy. Methods: Monte Carlo (MC) proton and light ion (He, Li, C) tracks with LET < 30 eV nm‐1 were generated in an event‐by‐event mode. They were overlaid on a cell nucleus model containing 6×109 nucleotide base pairs using an isotropic irradiation procedure that provides electronic equilibrium. Strand breaks (sbs) were scored in the DNA sugar‐phosphate groups and further sub‐classified into single or double sbs (ssbs or dsbs). Distributions of ssbs and dsbs for 2 Gy fractions were calculated to estimate RBE for the induction of initial dsbs with reference to 60Co. Additionally, sbs were classified based on their complexity (i.e. the number of sbs in each cluster). Results: An increase in LET for light ions of the same atomic number or a decrease in atomic number for ions of the same LET resulted in a lower kinetic energy of emitted secondary electrons. The clustering of DNA damage was more pronounced as reflected by the increase in proton RBE from ∼ 1.75 to 4 for LET values of 7 to 28 eV nm‐1. A significant RBE decrease between protons, He, Li and C ions of the same LET was also noticed as function of the atomic number. Significant differences in ssbs and dsbs complexities were also seen for particles with the same LET, potentially supporting a clustering‐based radiation quality descriptor. Conclusion: The LET‐RBE relationships were simulated for proton and light ions and exhibited expected trends, including different RBEs for particles with the same LET but different atomic numbers. A complexity based radiation quality descriptor may allow better differentiation of RBE between radiation fields of similar LET. We would like to acknowledge support from the Fonds de recherche du Quebec Sante (FRQS), from the CREATE Medical Physics Research Training Network grant (number 432290) of NSERC, support from NSERC under grants RGPIN 397711‐11 and RGPIN‐2014‐06475 and support from CIHR under grants MOP‐114910, MOP‐136774 and MOP‐102550.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».