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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, v
vi 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
viii 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.
