前沿研究

胸段食管癌放疗中双肺剂量学参数与计划参数的相关性分析

发布时间:2024-02-20 09:56:53      浏览  次

作者:田玉龙 1 ,黄洋洋 2 (通信作者)

单位:1 郑州大学第五附属医院 (河南郑州 450052);2 郑州大学第二附属医院 (河南郑州 450014)

〔关键词〕胸段食管癌;放射治疗;双肺剂量学参数;计划参数

〔中图分类号〕R730.55  〔文献标识码〕B

〔文章编号〕1002-2376(2024)01-0018-04

基金项目:河南省医学科技攻关计划项目(LHGJ20210407)

食管癌是临床常见的恶性肿瘤,发病率和死亡率均较高 [1-3]。放疗是治疗食管癌的常用手段,常见的不良反应为放射性肺炎(radiation pneumonia,RP)。RP 患者常伴有肺纤维化、肺功能下降,严重影响患者的生活质量 [1]。RP 的发生率与双肺剂量学参数密切相关。为了降低 RP 的发生率,需分析影响其发生的双肺剂量学参数。然而,双肺剂量学参数较多 [2-3], 包括 V5V10V20V30 和平均剂量(Dmean)等,每个参数代表的意义不同。为了降低计划设计的复杂性,更好地保护双肺,需要选出最具代表性的双肺剂量学参数。同时,为了减少双肺剂量,选取计划参数如处方剂量(prescription dose,DP)、 双 肺 体 积(volume of bilateral lung,VBL)、靶区体积(volume of PTV,VPTV)和靶区与双肺重合体积(volume of overlap between PTV and lung,VOPL)等,并基于相关性方法分析其对双肺剂量学参数的影响,使物理师在胸段食管癌放疗计划设计过程中更有针对性。基于上述背景本研究现报道如下。

1  资料与方法

1.1  一般资料

选择 2021 年 4 月至 2022 年 6 月我院收治的 99 例胸段食管鳞癌患者,其中男 60 例,女 39 例;年龄48~82 岁,中位年龄 66 岁。依据美国癌症联合会(American Joint Committee on Cancer, AJCC)第 8 版TNM 分期 [4],其中Ⅰ期 10 例、Ⅱ期 26 例、Ⅲ期 31 例和Ⅳ期 32 例。本研究经医学医院伦理委员会批准(伦理审批号:2021185)。患者均知情同意。纳入标准:胸段食管癌患者,且放疗前无相关放疗病史。排除标准:颈段食管癌和下延到贲门、腹膜后的食管癌。

1.2  仪器与方法

采用东芝 Alexion 16 排 CT 机,扫描层厚为 5 mm,平扫及增强 CT 图像经局域网传输至 Monaco 治疗计划系统(treatment planning system,TPS)。所有患者均采取仰卧位,双手交叉抱肘放置于额头处,固定材料为高分子热塑膜。CT 扫描范围包括所有需要评价的危及器官(organs at risk,OARs)。

1.3  轮廓勾画和危及器官限值  

依据国际辐射单位委员会(International Commission Radiological Units,ICRU)83 号报告及其他权威信息 [5],结合各项检查,勾画食管原发肿瘤为大体肿瘤体积(gross target volume,GTV),确诊转移或不能排除转移的淋巴结为大体淋巴结体积(GTV of nodes, GTVnd);GTV 长轴方向外扩3 cm,其他方向均匀外扩 1 cm,或 GTV 均匀外扩 0.5~1 cm 生成临床靶区(clinical target volume,CTV);CTV 均匀外扩 0.5 cm 生成计划靶区(planning targetvolume,PTV)。OARs 包括双肺、脊髓、心脏、气管、胸胃、冠状动脉、肋骨和臂丛神经等。

1.4  计划设计及参数读取  

基于 Monaco TPS 设计固定野调强放疗计划。胸段食管癌计划共 4 ~ 5 个共面射野,射野角度分布为上二下三或上一下三,所有放疗计划均在Elekta Synergy 上执行,射线能量为 6 MV。

TPS 数据读取方式包括横断面剂量分布图和剂量体积直方图(dose volume histogram,DVH)。双肺剂量学参数包括 V5V10V20V30Dmean,定义为因变量,其中 Vx 为≥ x Gy 剂量照射的体积占双肺总体积的百分比;Dmean 为双肺平均剂量。计划参数包括 DP、VBL、VPTV 和 VOPL,定义为自变量。

1.5  统计学处理

采用 SPSS 25.0 统计软件进行数据分析。使用Shapiro-Wilk 方法检验数据是否符合正态性,正态分布的数据采用独立样本 t 检验,不符合正态分布的数据采用 Wilcoxon 秩和检验,正态分布或近似正态分布数据以 x ±s 表示。采用相关性方法分析双肺剂量学参数及计划参数与对应典型变量的相关系数。P< 0.05 为差异有统计学意义。

2  结果

2.1  因变量和自变量

由于因变量(双肺计量学参数 V5V10V20V30Dmean) 有 5 个 观 察 变 量, 自 变 量(DP、VBL、VPTV 和 VOPL)有 4 个观察变量,因此最多有 4 对典型相关变量。

双肺剂量学参数 V5V10V20V30 和 Dmean 的最小值、最大值和中位数值,见表 1。99 例患者的 VBL为 1 135.00~6 406.00 cc,VPTV 为 103.00~571.00 cc,VOPL 为 0.50~88.00 cc,中位叠加体积为 13.00 cc。DP 为 4 500.00~6 000.00 cGy,中位数为 5 600.00 cGy。经 Shapiro-Wilk 检验,除了自变量 VOPL 外,所有因变量和自变量均符合正态分布。

表 1 自变量和因变量一般情况

注:V5V10V20V30Dmean 为双肺剂量学参数的因变量,其中 Vx 为≥ x Gy 剂量照射的体积占双肺总体积的百分比;Dmean 为双肺平均剂量。DP、VBL、VPTV 和 VOPL 为计划参数的自变量,其中 DP 为靶区处方,VBL 为双肺体积,VPTV 为靶区体积,VOPL 为靶区与双肺的重合体积

2.2  典型相关系数及显著性检验  

将因变量的典型变量分别命名为 V1V2V3V4,自变量的典型变量分别命名为 U1、U2、U3 和 U4。由显著性检验结果可知,4 对典型相关变量的相关系数检验仅第 1 个典型相关系数(V1 和U1)达到显著性水平(P< 0.001),因此,对自变量和因变量的研究可以转化为对第 1 对典型相关变量间关系的研究,因为自变量和因变量的单位不统一,故采用标准化典型系数表示,见表 2。

表 2 典型相关系数及显著性检验

注:V5V10V20V30Dmean 为双肺剂量学参数因变量,其中 Vx 为≥ x Gy 剂量照射的体积占双肺总体积的百分比;Dmean 为双肺平均剂量。DP、VBL、VPTV 和 VOPL 为计划参数自变量,其中 DP 为靶区处方,VBL 为双肺体积,VPTV 为靶区体积,VOPL 为靶区与双肺的重合体积,PVES 为抽出变异量,ρ 为典型变量相关系数。aP< 0.001

表 2 中,标准化系数绝对值越大,表明该变量在解释典型变量上的重要性越强。其中,因变量的5 个观察变量中,V5V20V30 Dmean 对第 1 典型因变量 V1 的关系较大(r = 0.685、0.791、- 0.849、- 1.308),V10的关系最小(r = - 0.195)。自变量的 4 个观察变量中,DP、VBL 和 VPTV 对第 1 典型自变量 U1 的关系较大(r = - 0.561、0.489、- 0.833),VOPL 的关系最小(r = - 0.229)。 由表 2 结果绘制第 1 对典型相关变量的典型相关分析路径图,见图 1。由图 1 可知,各原始观察变量与典型变量间、典型变量对间的关系。

注:V5V10V20V30Dmean 为双肺剂量学参数,其中 Vx为≥ x Gy 剂量照射的体积占双肺总体积的百分比;Dmean 为双肺平均剂量。DP、VBL、VPTV 和 VOPL 为计划参数,其中 DP 为靶区处方,VBL 为双肺体积,VPTV 为靶区体积,VOPL 为靶区与双肺的重合体积 。V1 和 U1 分别表示第 1 典型因变量和第 1 典型自变量;r 为相关系数

图 1 双肺剂量学参数及影响因素的第 1 典型相关变量分析

3  讨论

RP 的发生及严重程度与多种因素有关,包括患者的年龄、放化疗和手术、患者心脏功能不全等 [6-7]。据文献报道,双肺剂量学参数 V5V10V20V30Dmean 是影响 RP 发生率的重要参数 [8]。而计划参数中,DP、VBL、VPTV 和 VOPL 等均可能对双肺剂量学参数有影响 [9]。为了提高胸段食管癌放疗计划的双肺保护力度,本研究基于相关性方法分析胸段食管癌放疗中双肺剂量学参数和计划参数间的多维相关性 [10],旨在选出最具代表性的双肺剂量学参数和对双肺剂量影响最大的计划参数。

研究发现,临床工作中双肺剂量学参数如 V5V10V20V30Dmean 等体积剂量参数对于双肺评价的方向和侧重点并不一致。有学者认为双肺 V10 >30% 伴随 V20 >20% 是发生 2 级以上 RP 的独立相关因素 [11]。也有学者认为 3 级以上 RP 与双肺 Dmean >1 080 cGy 和患侧肺 V5 >64.9% 密切相关 [12]。而 V20 作为中间参数,兼顾描述双肺剂量的高低区域,故使用最广泛 [13]。由于食管癌靶区为长条形,介于双肺间且位置较固定 [14],DP 和 VPTV 的小范围浮动对双肺低剂量区的影响变化不大,故V5可替代V10,同时Dmean与第 1 典型变量 V1 的相关系数绝对值最大,表明Dmean是评价双肺剂量的重要参数。据报道,Dmean 是最有代表性的双肺剂量学参数,一般情况下,计划中Dmean不大双肺的体积剂量参数也不可能大 [15-16]

放疗计划设计过程中,对双肺剂量学参数影响较大的参数包括 DP、VBL、VPTV 和 VOPL 等,其所发挥的作用不同 [17]。VPTV 与第 1 典型变量U1 的相关系数绝对值最大,表明 VPTV 是双肺剂量学影响因素中最重要的参数之一 [18]。VOPL 与第1 典型变量 U1 的相关系数绝对值较小。分析其原因为,靶区越大,靶区侵入双侧肺的体积也越大,靶区与双肺的叠加体积就越大,因此 VOPL 可能与 VPTV 表达内容相似。DP 和 VPTV 与第 1 典型变量 U1 的相关系数为负,VBL 与第 1 典型变量U1 的相关系数为正,表明在相同情况下处方剂量和靶区越大,双肺的剂量也越大;而双肺体积越大,双肺剂量越小。

本研究中,胸段食管癌放疗中双肺的剂量学参数,除了 V10 因为相关系数太小(r = - 0.195)可以被排除外,V5V20V30 Dmean 均可以描述双肺剂量的不同侧面,其中 Dmean 因相关系数最大(r = - 1.308)而最重要。同时,DP、VBL、VPTV 均是影响双肺剂量学参数的重要计划参数,其中 VPTV因为相关系数最大(r=-0.833)而影响最显著。

综上所述,最有代表性的双肺剂量学参数为Dmean和最能影响双肺剂量学参数的计划参数为VPTV。为了在胸段食管癌放疗中更好地保护双肺,降低 RP 发生率,物理师应在计划设计过程中密切关注双肺平均剂量Dmean,并提前评估 VPTV 对计划的影响。

【参考文献】

[1]汪盛,王彩莲 . 放射性肺炎临床相关预测因素的研究进展 [J]. 中华放射肿瘤学杂志,2021,30(3):305-310.

[2]杨静,庄蕾,曾剑,等 . 食管鳞癌免疫治疗序贯放疗后放射性肺炎的危险因素分析 [J]. 浙江医学,2022,44(16):1705-1709.

[3]Zhu J, Chen X, Yang B, et al. Evaluation of Automatic Segmentation Model With Dosimetric Metrics for Radiotherapy of Esophageal Cancer[J]. Front Oncol, 2020, 10: 564737.

[4]Rice TW, Patil DT, Blackstone EH. 8th edition AJCC/UICC staging of cancers of the esophagus and esophagogastric junction: application to clinical practice[J]. Ann Cardiothorac Surg, 2017, 6(2): 119-130.

[5]Hodapp N. Der ICRU-Report 83: Verordnung, Dokumentation und Kommunikation der fluenzmodulierten Photonenstrahlentherapie (IMRT) [The ICRU Report 83: prescribing, recording and reporting photon-beam intensity-modulated radiation therapy (IMRT)][J]. Strahlenther Onkol, 2012, 188(1): 97-99.

[6]Huang EX, Hope AJ, Lindsay PE, et al. Heart irradiation as a risk factor for radiation pneumonitis[J]. Acta Oncol, 2011, 50(1): 51-60.

[7]Hanania AN, Mainwaring W, Ghebre YT, et al. Radiation-Induced Lung Injury: Assessment and Management[J]. Chest, 2019, 156(1): 150-162.

[8]李凯新,蔡文杰,陈雅云,等 . 放射性肺炎危险因素的研究进展 [J]. 临床肺科杂志,2021,26(6):962-965.

[9]Bolukbas MK, Karaca S. Effect of lung volume on helical radiotherapy in esophageal cancer: are there predictive factors to achieve acceptable lung doses?[J]. Strahlenther Onkol, 2020, 196(9): 805-812.

[10]Koide-Majima N, Majima K. Quantum-inspired canonical correlation analysis for exponentially large dimensional data[J]. Neural Netw, 2021, 135: 55-67.

[11]Boonyawan K, Gomez DR, Komaki R, et al. Clinical and Dosimetric Factors Predicting Grade ≥2 Radiation Pneumonitis After Postoperative Radiotherapy for Patients With Non-Small Cell Lung Carcinoma[J]. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2018, 101(4): 919-926.

[12]Tang X, Li Y, Tian X, et al. Predicting severe acute radiation pneumonitis in patients with nonsmall cell lung cancer receiving postoperative radiotherapy: Development and internal validation of a nomogram based on the clinical and dosevolume histogram parameters[J]. Radiother Oncol, 2019, 132: 197-203.

[13]O'Reilly S, Jain V, Huang Q, et al. Dose to Highly Functional Ventilation Zones Improves Prediction of Radiation Pneumonitis for Proton and Photon Lung Cancer Radiation Therapy[J]. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2020, 107(1): 79-87.

[14]Peng JS, Kukar M, Mann GN, et al. Minimally Invasive Esophageal Cancer Surgery[J]. Surg Oncol Clin N Am, 2019, 28(2): 177-200.

[15]崔晓颖,盛李明,杜向慧 . 非小细胞肺癌吉西他滨诱导化疗+放疗后放射性肺炎危险因素及剂量学分析 [J]. 中华放射肿瘤学杂志,2020,29(7):519-522.

[16]Barriger RB, Forquer JA, Brabham JG, et al. A dosevolume analysis of radiation pneumonitis in non-small cell lung cancer patients treated with stereotactic body radiation therapy[J]. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2012, 82(1): 457-462.

[17]Meng Y, Yang H, Wang W, et al. Excluding PTV from lung volume may better predict radiation pneumonitis for intensity modulated radiation therapy in lung cancer patients[J]. Radiat Oncol, 2019, 14(1): 7.

[18]舒小镭,邱大,周宪,等 . 中段食管癌放疗时靶区与肺的体积比与肺受照剂量的相关性分析 [J]. 肿瘤学杂志,2016,22(6):487-491.

内容来源于《医疗装备》杂志,如需转载请注明出处。

投稿系统

本系统为《医疗装备》唯一投稿平台,以方便作者在线投稿、查询、缴费等;《医疗装备》未授权其他任何单位、个人进行网站建设或收稿、收费等行为!

官方信息

  • 欢迎关注《医疗装备》官方公众号

《医疗装备》杂志社有限责任公司   版权所有   Copyright(c)2001-2017
ylzbzz.org.cn All Right Reserved    京ICP备17008523号-1   网站构建:Blovemedia