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Si prevede che il numero globale di casi di cancro crescerà fino a circa 24,6 milioni entro il 2030, con l'onere maggiore nei paesi a basso e medio reddito (LMIC)1. La radioterapia è un trattamento economico, curativo e palliativo per il cancro, che fornisce benefici a circa il 50% dei pazienti con cancro e al 60-70% nei paesi a basso reddito dove i pazienti hanno maggiori probabilità di presentarsi in uno stadio avanzato 2,3. Tuttavia, l'accesso alla radioterapia in tutto il mondo è limitato4; ad esempio, nessun paese in Africa ha la capacità di radioterapia per soddisfare il fabbisogno stimato5. Diversi studi hanno stimato queste carenze imminenti e ciò che sarebbe necessario per soddisfare le esigenze future 6,7.
La Lancet Oncology Commission ha sostenuto in modo convincente che l'investimento nel miglioramento della capacità di radioterapia non solo salverebbe vite umane, ma porterebbe anche benefici economici positivi3. Hanno anche sottolineato in modo specifico che l'automazione del contorno della radioterapia e della pianificazione del trattamento può aiutare i team clinici a ridimensionare i loro sforzi riducendo significativamente il tempo dedicato a queste attività rispettivamente da oncologi e fisici, rendendo gli obiettivi più raggiungibili.
Il nostro gruppo di ricerca ha lavorato in collaborazione con i team clinici di MD Anderson e degli ospedali di tutto il mondo per sviluppare strumenti automatizzati basati sul web. Questa suite di strumenti (chiamata RPA) fornisce il contouring basato sull'intelligenza artificiale (delineando i tumori e gli organi vicini sulle scansioni TC) e la pianificazione del trattamento radioterapico (che definisce esattamente come vengono erogate le radiazioni). Questa piattaforma basata sul web offre il vantaggio di ridurre il tempo e le risorse necessarie per preparare piani di alta qualità per ogni paziente.
La nostra esperienza con una prima versione di uno strumento basato sull'intelligenza artificiale presso MD Anderson ha dimostrato che il contouring automatizzato può far risparmiare fino a 2 ore per paziente, una significativa semplificazione del flusso di lavoro. Ciò significa che l'attuale personale clinico sarà in grado di scalare i propri sforzi, trattando più pazienti con una radioterapia di qualità superiore. Offrendo questi strumenti tramite un servizio completamente automatizzato e basato sul web (Radiation Planning Assistant [RPA], RPA.mdanderson.org), possiamo ridurre al minimo i costi per i pazienti e i fornitori e massimizzare la portata di questo strumento.
Abbiamo sviluppato l'RPA per 6 anni e sono state apportate diverse modifiche significative da quando abbiamo pubblicato per la prima volta i flussi di lavoro RPA8. Questi includono lo sviluppo dell'RPA in uno strumento basato sul web, riducendo così i costi associati all'installazione e alla manutenzione e migliorando la robustezza del sistema. Altri miglioramenti includono modifiche alle interfacce utente per migliorare l'usabilità e ridurre il rischio di errore9 e l'espansione delle opzioni di trattamento (in particolare, la pianificazione della radioterapia per la mammella post-mastectomia10 e le metastasi al cervello11). Pertanto, il protocollo qui descritto è sostanzialmente più avanzato rispetto alla versione iniziale precedentemente pubblicata.
L'RPA utilizza un processo in un'unica fase per creare contorni e piani in situazioni in cui la modifica dei contorni non è generalmente necessaria per creare il piano di trattamento. Ciò include la pianificazione del trattamento a quattro campi per il cancro cervicale (basata su punti di riferimento ossei o contorni dei tessuti molli generati automaticamente)12,13,14,15, campi tangenziali o sopraclavicolari per il carcinoma mammario post-mastectomia 11 e laterali opposti per i trattamenti dell'intero cervello16. Nel prossimo futuro, prevediamo di aggiungere trattamenti craniospinali per i tumori pediatrici17, trattamenti a tre campi per il cancro del retto18 e pianificazione del trattamento per vari casi palliativi (corpi vertebrali, fianchi e costole)19, nonché tumori del polmone e della vescica. Attualmente, i trattamenti più avanzati, in particolare la terapia ad arco modulato a volume (VMAT), richiedono un processo in due fasi in cui i contorni generati automaticamente vengono modificati prima della pianificazione del trattamento13,20. Tuttavia, la qualità dell'autocontouring basato sul deep learning è tale che ci aspettiamo di cambiare questi approcci di pianificazione in un processo in un'unica fase in futuro. Questo protocollo si concentra sulla pianificazione in un solo passaggio.
La Figura 1 mostra il flusso di lavoro complessivo per la creazione di un piano di trattamento radioterapico utilizzando l'RPA, con maggiori dettagli sulle diverse attività mostrate nella Tabella 1. In sintesi, l'RPA richiede una richiesta di assistenza compilata (che include informazioni come la prescrizione della dose e l'approccio terapeutico) e la scansione TC individuale del paziente. La richiesta di assistenza deve essere accettata da un oncologo radioterapista. La TAC deve essere accettata da un utente clinico per garantire che i calcoli RPA vengano eseguiti sulla scansione TC corretta. Una volta che l'RPA ha generato un piano, questo deve essere scaricato dal sito web dell'RPA e importato nel sistema di pianificazione del trattamento dell'utente, dove la dose deve essere ricalcolata. Ciò è necessario perché l'RPA calcola i piani su travi standard (disponibili per diversi modelli linac), che potrebbero non corrispondere esattamente alle caratteristiche delle travi del linac locale. Questo approccio è stato adottato per ridurre i costi, anche se potrebbe essere necessaria una personalizzazione se le travi locali sono significativamente diverse dalle nostre travi standard. Gli utenti (pianificatore del trattamento e oncologo radioterapista) possono apportare modifiche al piano. Il piano entra quindi nel tipico flusso di lavoro clinico dell'utente, inclusi i controlli di garanzia della qualità locali. Infine, l'utente deve caricare il proprio piano definitivo (ricalcolato e modificato) sul sito web dell'RPA, dove viene eseguito un confronto automatizzato tra il piano definitivo e il piano RPA. Si tratta di un utile controllo dell'integrità dei dati nel flusso di lavoro complessivo.

Figura 1: Flusso di lavoro del processo di pianificazione automatizzata del trattamento. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
| Attività # nella Figura 1 | Descrizione dell'attività | Ubicazione |
| Esamina lo stato di eventuali pazienti passati | Cruscotto principale |
| 1 | Completare una richiesta di assistenza sul sito Web RPA | Dashboard delle richieste di assistenza |
| 2 | Caricare una TAC sul sito web dell'RPA | Dashboard per scansioni TC |
| 3 | Controllare lo stato del paziente | Cruscotto principale |
| Rivedi e scarica il piano RPA | Cruscotto principale |
| 4 | Importare il piano nel TPS dell'utente, ricalcolare la dose e apportare le modifiche necessarie | TPS locale |
| 5, 6 | Carica il piano finale sul sito web dell'RPA | Dashboard di confronto dei piani |
| Esaminare il confronto automatico tra il Piano Definitivo e il Piano RPA | Dashboard di confronto dei piani |
| - | Il piano entra nel flusso di lavoro clinico di routine dell'utente, inclusa la regolare garanzia di qualità | Software dell'utente |
Tabella 1: Panoramica delle attività coinvolte nella creazione di un piano RPA utilizzando il flusso di lavoro in 1 fase. TPS locale: sistema di pianificazione del trattamento dell'utente.
Questo manoscritto descrive questo flusso di lavoro in un'unica fase per l'RPA e presenta alcuni risultati di esempio dell'output del processo di pianificazione del trattamento. Attualmente, i seguenti approcci di pianificazione utilizzano questo flusso di lavoro in un'unica fase: i) Piani di trattamento a quattro campi per i pazienti affetti da cancro cervicale (aperture ossee basate su punti di riferimento); ii) piani di trattamento a quattro campi per pazienti con carcinoma della cervice uterina (aperture di campo basate sui tessuti molli); iii) piani di trattamento tangenziale e sopraclavicolare per pazienti con parete toracica; iv) piani di trattamento dell'intero cervello.