评估基于通用和专门知识的前列腺癌规划模型在处理肿瘤与肠道邻近关系时的效果

《Medical Dosimetry》：Evaluation of general and specialized knowledge-based planning models for prostate cancer with bowel proximity

　　

高滨千尋（Chihiro Takahama）|佐佐木基晴（Motoharu Sasaki）|龟前武（Takeshi Kamomae）|杉本渡（Wataru Sugimoto）|板見淳（Atsushi Itami）|辻明（Akira Tsuzuki）|山城雄人（Yuto Yamaji）|梶野明美（Akimi Kajino）|坂口由良（Yura Sakuka）|川端花（Hana Kawabata）

日本德岛大学健康科学学院，德岛770-8503

摘要

本研究评估了基于知识的规划（KBP）模型在前列腺癌治疗中的应用，重点关注肠道靠近规划目标体积（PTV-R，不包括直肠）的情况。这种邻近性会增加毒性风险，从而引发是否需要使用特殊模型（Model-S）的疑问。尽管通用模型具有广泛的应用性，但在肠道靠近目标体积的情况下，其性能仍不确定。我们使用30个标准病例训练了一个通用模型（Model-G），并使用30个肠道靠近目标体积的病例训练了一个特殊模型（Model-S）。另外还使用了13个病例进行独立评估。将RapidPlan生成的计划（Plan-G和Plan-S）与临床使用的手动计划（Plan-M）进行了比较。通过D98%和D2%指标评估计划质量，这些指标分别用于衡量靶区的剂量、直肠和膀胱的剂量体积比，以及肠道的D0.1/D1 cc值。统计分析采用了Mann–Whitney U检验和配对t检验（p < 0.05）。在独立评估中，Plan-M的D2%显著低于Plan-G（p < 0.001），而Plan-S与Plan-M之间没有显著差异（P = 0.069）。所有计划在保护风险器官方面表现相当（p > 0.05）。在13个评估病例中，有一个Plan-G略微超过了肠道D1 cc的60 Gy限制，这表明在肠道靠近目标体积的情况下，可能需要手动重新优化或使用特殊模型，以确定通用模型仍然可靠的边界。两种模型都生成了临床可接受的计划，且没有观察到特殊模型在剂量学上的明显优势。这些发现证明了KBP模型对解剖结构变化的鲁棒性，并凸显了其作为未来人工智能辅助放疗框架基础的潜力。

引言

2020年，前列腺癌是日本男性中最常见的癌症类型，其发病率持续上升。¹放疗是一种广泛使用的治疗手段，其治疗效果与手术相当，且侵入性更低，尤其适用于老年患者和伴有合并症的患者。在放疗技术中，容积调制弧形治疗（VMAT）因具有更好的剂量一致性、高效的治疗效果以及对风险器官（OARs）的较低辐射暴露而得到广泛应用，相比传统的三维适形放疗（3D-CRT）具有优势。

然而，VMAT治疗计划的质量会因规划者的经验而大相径庭，可能导致临床结果的不一致性。^{2, 3, 4, 5}基于知识的规划（KBP）通过利用机器学习从先前计划中预测可实现的剂量分布来解决这一问题，从而提高治疗计划的效率和一致性。^{6, 7, 8}Fukunaga等人的大型多中心研究⁹证明了前列腺癌KBP“通用模型”的广泛应用性，该模型在不同机构和患者解剖结构下都能保持一致的计划质量。

然而，通用模型在非典型解剖结构情况下可能存在局限性。先前的研究对疾病或解剖结构特定KBP模型的效用得出了不同的结果。例如，Yu等人¹⁰报告称，在规划目标体积（PTV）靠近肾脏时，肝脏特定模型能更好地保护风险器官；而Luca等人¹¹发现，在头颈部癌症中，单一通用模型的表现与特殊模型相当，尽管解剖结构较为复杂。这些发现表明，特殊模型的优势可能取决于疾病部位和解剖环境。在前列腺癌中，肠道靠近目标体积的情况可能属于一个中间状态，此时是否需要特殊模型仍不确定。在人工智能（AI）驱动的放疗自动化时代，一个核心挑战是确保模型的泛化能力——即当应用于训练数据集之外的解剖结构时仍能保持预测准确性。基于知识的规划（KBP）和基于AI的方法都面临这一“外推问题”，即在非典型几何结构下模型性能可能会下降。评估这些情况下的模型鲁棒性有助于了解模型的可靠性，并促进安全、可重复的临床应用。

本研究的目的是评估专门针对肠道靠近目标体积的前列腺癌病例训练的特殊模型是否能提高治疗计划的质量。为此，我们为标准病例定义了不包括直肠的规划目标体积（PTV-R），并为肠道靠近目标体积的病例定义了一个临床调整后的体积PTV-Reval，以平衡靶区覆盖和肠道保护。虽然特殊模型在实际应用中使用了PTV-Reval来反映真实的肠道靠近情况，但也对PTV-R进行了额外评估，以便与通用模型进行直接比较。

章节摘录

材料与方法

本研究包括TPS标准程序和与RapidPlan模型开发相关的特定研究步骤。为清晰起见，TPS标准操作（患者选择、轮廓勾画、剂量计算和计划标准化）与RapidPlan特定操作（模型训练、基于模型的优化和评估）分开描述。本小节首先介绍TPS标准的规划工作流程。这些操作属于常规临床步骤，不涉及任何基于模型的内容

注册计划分析：通用模型与特殊模型

图2显示了通用模型和特殊模型训练计划的比较结果。对于Model-G，计划质量使用PTV-R进行评估；而对于Model-S，主要评估指标是PTV-Reval。两组之间的PTV-R D98%没有显著差异（p = 0.183）。相比之下，PTV-R D2%存在显著差异（p = 0.001），特殊模型的剂量分布更加均匀。对于直肠，所有评估指标均显示Model-G更优

讨论

本研究表明，在肠道靠近目标体积的前列腺癌病例中，通用模型可以提供与特殊模型相当的计划质量，除非在极少数情况下临床剂量限制被突破。这些发现明确了在何种实际条件下需要使用专门的特殊模型，解决了基于知识的规划在临床应用中的一个关键不确定性问题。

在独立评估队列中，Plan-G和Plan-S均未显示出

结论

本研究开发了两种用于前列腺癌VMAT的RapidPlan模型：一种基于标准解剖结构的通用模型（Model-G），另一种基于肠道靠近目标体积病例训练的特殊模型（Model-S）。特殊模型使用PTV-Reval进行应用，在独立测试队列中，两种模型生成的计划质量与手动创建的计划相当。这些结果表明，通用模型可以在前列腺癌治疗中广泛应用，而特殊模型的附加价值尚无定论

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。