Новая математическая модель, описанная в недавнем исследовании, проведенном студентом Университета Ватерлоо, может использовать информацию о том, где находится большинство клеток в опухоли, что позволяет проводить лучевую терапию в наиболее плотных областях.
В настоящее время при назначении лучевой терапии большое внимание уделяется оптимальному графику и дозировке, но исследователи обнаружили, что лечение может быть гораздо более эффективным в уничтожении опухолевых клеток головного мозга, если онкологи также будут использовать информацию о плотности клеток и облучать наиболее плотные области опухоль.
«Обычно клетки в опухоли упакованы с большей плотностью посередине и меньшей по мере того, как вы продвигаетесь дальше, но этот факт не полностью принимается во внимание при нынешнем лучевом лечении», – сказал Кэмерон Мини, кандидат наук в отделении Ватерлоо. Прикладная математика. "Если у нас будет лучшее понимание плотности опухолевых клеток, мы сможем разработать лечение таким образом, чтобы убивать больше клеток."
При разработке своей математической модели для пространственной оптимизации лучевой терапии опухолей головного мозга исследователи установили ограничение на общую дозу, которую пациент может получить на протяжении всего лечения. Затем они разделили опухоль на несколько частей: одна часть была наиболее плотно заселена клетками, а другая – остальными.
В некоторых случаях они предписывали дозу излучения для каждой порции, а в других случаях позволяли модели определить наилучшее соотношение.
«Оказалось, что не обязательно во всех случаях нужно равномерно распределять дозу облучения между фракциями», – сказал Мини. «Наша модель показала, что, возможно, лучше всего будет, если мы возьмем общую дозу облучения, которую нам разрешено дать пациенту, и введем ее на небольшой площади с высокой интенсивностью, где клетки наиболее плотные, вместо того, чтобы распространять ее на большая площадь с полуслабой силой."
Учитывая результаты своего исследования, исследователи предложили следующую процедуру для пространственной оптимизации излучения: дважды сделайте снимок опухоли, определите дозу и график лечения, выясните физические ограничения радиационного аппарата, а затем оптимизируйте первую фракцию излучения, используя их математические вычисления. модель.
Наконец, используя модель роста, выведенную из двух исходных изображений, для моделирования развития опухолевых клеток между фракциями, онкологи могут использовать полученный профиль плотности клеток перед каждым применением излучения в качестве входных данных для оптимизации формы луча излучения.