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Bewertung von vier verschiedenen Kleintierbestrahlungsplänen zur Tumor- und Normalgewebedosimetrie in einem Glioblastom-Mausmodell.

2. November 2018

ZIELE:
Forschungsplattformen für Kleintierstrahlentherapie wie z XStrahlSARRP ermöglicht eine präzisere Bestrahlung von Tumoren und normalem Gewebe in präklinischen Krebsmodellen. Mithilfe eines Xenotransplantatmodells für orthotopes G7-Glioblastom (GBM) untersuchten wir die Auswirkungen von vier verschiedenen Strahlentherapieplänen auf die Dosimetrie von Tumoren und normalem Gewebe.

METHODEN:
Pläne wurden unter Verwendung von vier verschiedenen Ansätzen (Einzelstrahl, paralleles Gegenpaar, Einzelebenenbögen, Couchrotationsbögen) und Dosis-Volumen-Histogrammen (DVH) für den Tumor und die relevanten gefährdeten Organe (Mund, ipsilaterales Gehirn, kontralaterales Gehirn, Hirnstamm) erstellt ) wurden für eine Beispielmaus verglichen. Um die Genauigkeit der Abgabe zu bewerten, wurden Behandlungspläne in Festwasserphantomen nachgebildet und auf einen radiochromen Film übertragen.

ERGEBNISSE:
Bei allen Plänen wurde eine günstige Tumordosimetrie erreicht. Die DVH-Analyse ergab, dass je nach Zielsetzung der Studie unterschiedliche Pläne zur Schonung bestimmter gefährdeter Organe eingesetzt werden können. Die Abgabegenauigkeit der verschiedenen Behandlungen war im Hinblick auf die globale Gammaanalyse besser als 2 %/2 mm (Dosisunterschied/Abstand zur Übereinstimmung).

FAZIT:
Forschungsplattformen für die Strahlentherapie kleiner Tiere sind eine spannende Ergänzung der vorklinischen Forschungsumgebung. Solche Systeme verbessern die Konformität der Bestrahlung von Tumoren und OARs bei gleichzeitig hoher Genauigkeit und ermöglichen es Forschern, Experimente im Hinblick auf die Tumorabdeckung und den Einschluss oder Ausschluss relevanter OARs zu optimieren.

WISSENSVORSCHRITTE:
Diese Studie bestätigt den Nutzen des SARRP im Hinblick auf die Genauigkeit der Planbereitstellung und informiert über Entscheidungen zur Behandlungsplanung, um die klinische Relevanz und den wissenschaftlichen Wert von Experimenten zu optimieren.

Rutherford A., Stevenson K., Tulk A., Chalmers A.

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