Hatékonyabbá válhat a daganatos betegek sugárkezelése

Több óráról mindössze pár percre csökkenti a besugárzáshoz szükséges tervezési céltérfogat és a közeli védendő szervek kontúrozására fordított időt, ezáltal növelheti a sikeresen kezelt rákbetegek számát az a mesterséges intelligencián (Deep Learning) alapuló automatikus kontúrozó program, amelyen a Szegedi Tudományegyetem Szent-Györgyi Albert Klinikai Központ Onkoterápiás Klinika, és a GE Healthcare Magyarország Kft. szakemberei dolgoznak.

A rákgyógyítással kapcsolatos kutatások egyik fontos célja a képi diagnosztika és a sugárterápia hatékonyságának javítása. Hideghéty Katalin, az SZTE Onkoterápiás Klinikájának egyetemi docense elmondta, az eredményes sugárkezelés, a legkevesebb mellékhatás, a szövődmények minimalizálása az ép területek minél kisebb sugárterhelésével érhető el.

A jelenlegi gyakorlat szerint az adott testrészletet szeletenként fölépítő CT-diagnosztika képek minden egyes „szeletén” az onko-radiológus manuálisan, egyenként rajzolja be a daganat, az erek, a csontok, a nyirokrégiók, és a szervek körvonalát, vagyis kontúrozza – az egyéni adottságoknak megfelelően – az anatómiai struktúrákat. Rendelkezésre áll a tervező rendszerekben általános anatómiai hátterű fél-automatikus program, ez azonban az egyéni anatómiai eltérések miatt nagy hibákkal dolgozik, kézzel történő javítása, pontosítása is sok időt vesz igénybe.

A most futó projekt azonban ennél jóval gyorsabb és hatékonyabb megoldást kínál: a szervekről alaposabb képet adó, MR-alapú felvételek alapján történik meg a megbízható pontosságú és rendkívül gyorsan működő automatikus szegmentáció. Ennek köszönhetően több idő jut a kezelési koncepció finomítására. A 6-8 hétig tartó sugárkezelés alatt a betegek érdekében gyakrabban lehetne MR képalkotó vizsgálatot – újrakontúrozást –, újratervezést végezni az anatómiai változások és a daganat térfogat változásának követése, a besugárzási terv adaptálása céljából.

Az így kapott 3D-s modellen – mint egy virtuális betegen – a kezelés szimulálható, és az elnyelt sugárdózis kiszámítható. Az egyetemi docens részletezte, a szervi struktúrák mérnöki precizitású és részletességű körvonalazása rendkívül időigényes feladat: egy fej-nyak daganatban szenvedő betegnél – a régió rendkívül bonyolult anatómiája és patológiája miatt – 6-8 órát vesz igénybe, egy agydaganat esetén 5-6 óra alatt készül el, míg a hasi, kismedencei régió kontúrozása 3-4 órás, egy emlődaganat esetén pedig közel másfél órás művelet.

Dr. Hideghéty Katalin az időtényező fontosságát emelte ki, ugyanis világszerte a radio-onkológia egyik legfőbb fejlesztési irányát a szerv-kontúrozásra fordított idő minimalizálása, ennek függvényében a pontosabb adatokra épülő sugárterápia hatékonyságának növelése jelenti. (Magyarországon évente közel hetvenezer új daganatos beteget diagnosztizálnak, és 32-33 ezren halnak meg rákos betegségben.) A minél eredményesebb sugárkezelés, a legkevesebb mellékhatás, a szövődmények lehetőségének minimalizálása az ép területek minél kisebb sugárterhelésével érhető el.

A hosszadalmas eljárás a tudomány fejlődésével arányosan bővült, azaz a szervek és szervrégiók mind részletesebben kidolgozott ábrázolása lett a cél: például egy agydaganat kontúrozásnál közel húsz szervi struktúrát, köztük a pár milliméteres látóideg kereszteződést éppúgy, mint a hormontermelésre komoly hatással bíró, borsószem nagyságú agyalapi mirigyet is körbe rajzolják. Ha a besugárzásnál erre a védendő szervre nem ügyelnek, a betegnél később jelentős életminőség romlás jelentkezhet. Ugyanez az elv érvényesül egy baloldali emlődaganatnál, ahol – a kardiológiai problémák elkerülése érdekében – a szívet kell óvni.

A GE Healthcare Magyarország Kft.-vel szervezett közös kutató-, termékfejlesztési és oktatási programban az SZTE Általános Orvostudományi Kar közel húsz hallgatója is részt vesz, akik referencia kontúrozásokat végeznek, amelyeket az Onkoterápiás Klinika szakorvosai validálnak.

A klinikai projektvezető, dr. Hideghéty Katalin hangsúlyozta, óriási távlatokat nyitnak a mesterséges intelligencia támogatásával létrejövő fejlesztések. A klinikai kutatásokat is támogató szoftverfejlesztés prototípusa várhatóan nyár végére készül el, és az együttműködés következő állomásaként immáron konkrét betegadatokon is tesztelhetik a programot.

Forrás: SZTEinfo – Lévay Gizella

Ez a cikk több mint egy éve került publikálásra.
A cikkben szereplő információk a megjelenéskor pontosak voltak, de mára elavultak lehetnek.

Olvasna még a témában?

A nyitólapról ajánljuk

Friss cikkeink

Hírlevél

Feliratkozom a Szimpatika hírlevelekre, ezzel elfogadom az Adatkezelési Tájékoztatóban olvasható feltételeket, és hozzájárulok, hogy a szimpatika.hu a megadott e-mail címemre hírlevelet küldjön, valamint saját és partnerei üzleti ajánlataival felkeressen.

Az űrlap kitöltése, az adatok megadása önkéntes.

A hírlevélküldő szolgáltatás nem támogatja a freemail.hu-s és citromail.hu-s címeket, ilyen címek megadása esetén hibák léphetnek fel!
Kérjük, használjon más e-mail szolgáltatót (pl: gmail.com)!