Simulaciones Monte Carlo para radioterapia intraoperatoria con haces de electrones

Resumen

La Radioterapia Intraoperatoria combina dos de las herramientas más habituales en la lucha contra el cáncer: cirugía y radioterapia. A pesar de las ventajas que ofrece esta técnica para el tratamiento de ciertos tumores, como el cáncer de mama, hasta hace poco la RIO carecía de las herramientas de planificación y dosimetría que se emplean regularmente en radioterapia externa. Esta falta de herramientas de apoyo es una de las dificultades que ha limitado su difusión. Para remediar esta carencia, se están desarrollando soluciones que permitan simular y planificar los tratamientos de RIO sobre estudios de imagen del paciente. En el marco de diversos proyectos financiados por el Gobierno de España, se ha desarrollado el sistema de simulación y planificación radiance®, el único Sistema de Planificación de Radioterapia específicamente diseñado para RIO y también el único disponible en dicho campo actualmente. En esta tesis se describe la incorporación de técnicas de simulación y planificación de dosis Monte Carlo (MC) en radiance®. El principal reto ha consistido en el desarrollo de una herramienta capaz de proporcionar los espacios de fase (PS) que describen los haces de partículas y que son necesarios para el uso de dosimetría MC. Para ello, se ha enfocado el problema de modelar el haz de electrones y obtener los PS a partir de un proceso inverso partiendo de un conjunto de medidas experimentales. Así, se presenta el método para obtener las características del haz de partículas a la salida de un aplicador típico de RIO a partir de medidas de dosis en medios homogéneos, sin necesidad de un conocimiento previo y detallado del cabezal del acelerador. El método de optimización empleado se basa en un algoritmo iterativo de maximización del valor esperado de la máxima verosimilitud en el que, partiendo de un PS inicial, éste se va modificando hasta conseguir el mejor acuerdo entre dosis simulada y medida. El procedimiento de ajuste propuesto no se limita a alguno de los grados de libertad de PS, sino que incluye todas las variables relevantes que deben ser consideradas en el proceso. Como todos los problemas inversos, la determinación del PS a partir de medidas es un proceso computacionalmente muy costoso. Para remediar este problema, en el método desarrollado, se elige una representación de los PS como la suma de miles de fuentes elementales. La dosis producida en un objeto dado (homogéneo de aire o de agua) por cada una de las fuentes elementales primarias, puede calcularse una vez y ser almacenada, sin necesidad de recalcular dicha dosis durante cada iteración en el algoritmo de reconstrucción. Las dosis producidas por las fuentes elementales pueden ser calculadas en un clúster de cálculo durante varios días, lo que equivale a varios meses de cálculo en un ordenador personal. Como esta representación en dosis elementales es independiente del acelerador que se esté modelando, el mismo conjunto de dosis precalculadas puede usarse en la modelización de todos los aceleradores. Con esto se logra una enorme reducción en el número de cálculos numéricos necesarios y representa una gran ventaja del método presentado. El algoritmo ha sido verificado y validado primero a partir de medidas de dosis obtenidas de aceleradores simulados mediante MC, para los cuales el PS es conocido, y en segundo lugar, empleando medidas experimentales llevadas a cabo en la Clínica La Luz de Madrid. Por tanto, se ha cumplido el objetivo fundamental de este trabajo que era el desarrollo e implementación de un algoritmo capaz de reproducir los PS a partir de medidas experimentales de dosis, para incorporar un sistema de planificación MC en radiance®, primer planificador mundial específicamente pensado para RIO. El desarrollo de este algoritmo supone un avance importante en el campo de la RIO ya que mejora muchos aspectos de la técnica tal como se venía llevando a cabo, con las ventajas de precisión y fiabilidad que una buena planificación MC permite.