Resumen de Robustez radiobiológica y su influencia en la verificación pretratamiento de planes de IMRT

Alejandro Barranco López, Aznar León Palacios, Alejandro García Romero

• español

  Recientemente se ha propuesto una expresión para un índice de robustez radiobiológica que caracterice un plan de Tratamiento1. Este índice de robustez se basa en las curvas de probabilidad de control tumoral (PCT) y de probabilidad de complicaciones en tejidos normales (PCTN). En este trabajo se pretende estudiar la relación de este índice con la probabilidad de rechazo en la verificación pretratamiento de un plan diseñado con IMRT bajo diferentes métricas: basadas en el análisis γ, en diferencia de dosis y en características radiobiológicas. Para esta labor se disponía de 113 planes de IMRT “step & shoot”, para los cuales se ha calculado el índice de robustez radiobiológica correspondiente y, según dicho índice, la probabilidad de rechazo bajo el tipo de métricas mencionadas. Como conclusión ha sido posible encontrar un valor de corte para el índice de robustez, de forma que un plan con un índice de robustez por debajo de dicho valor tiene una mayor probabilidad de rechazo bajo todas las métricas estudiadas. Esto demuestra que este índice puede ser de gran utilidad al añadir información acerca de la calidad del plan y de su estabilidad en la verificación.

• English

  Recently, a radiobiological robustness index has been proposed with the aim to characterize treatment plans1. This robustness index is based on tumor control probability (TCP) and normal tissue complications probability (NTCP) curves. The purpose of this paper is to further investigate the relation of this index with the rejection probability of an IMRT plan under different metrics at the pretreatment verification. The metrics under consideration are based on a γ analysis, based on dose differences or based on radiobiological features. To this purpose, we had at our disposal 113 step & shoot IMRT plans. We have computed the robustness index for these plans and, according to this index, the corresponding rejection probability under the aforementioned metrics. As a conclusion, we have been able to set a cutoff value for the robustness index, so that a plan with a robustness index under this value has a greater rejection probability for all the considered metrics. This shows that this index can be of great utility, since it adds valuable information about the plan quality and its stability at the verification.