Количественные характеристики лучевого повреждения легочной ткани у онкологических пациентов при лучевой терапии на основании данных РКТ

Цель исследования: сопоставление величины изменения плотности легочной ткани и объемов этих изменений после лучевой терапии (ЛТ) с течением времени на основании данных, получаемых с помощью разработанной нами новой методики количественного анализа и при обычной визуальной оценке данных РКТ.

Материал и методы. Использовались данные динамического наблюдения 90 пациентов, которым была проведена ЛТ по поводу опухолей торакальной локализации за период с 2014 по 2021 г. в ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии”. У всех этих пациентов имелись РКТ-исследования, выполненные до и после ЛТ. Контрольные исследования выполнялись через 1–237 сут после ЛТ (средний интервал контроля 96 ± 64,3 сут). Всего было проанализировано 238 РКТ-исследований со средним количеством РКТ-исследований на одного пациента 2,6. Среди отобранных пациентов было 36 (40,0%) мужчин и 54 (60,0%) женщины в возрасте от 23 до 86 лет (средний возраст 51,9 ± 15,6 года).

Результаты. Предлагаемая методика количественного анализа данных РКТ выявляет увеличение плотности облученных участков легкого начиная с величины от 20 HU и объема от 3,2% для раннего периода (15–35 сут) после окончания ЛТ. Начиная с 25-х по 50-е сутки после окончания ЛТ количественный анализ позволяет выявить первичные изменения в легочной ткани, в том числе и не определяемые визуально по сравнению с исходной плотностью от 20 до 80 HU, и предположить дальнейшую динамику этих изменений в зависимости от методики проведенной ЛТ. С 50-х по 80-е сутки количественный анализ выявляет реальный объем лучевого пульмонита за счет учета невидимых при визуальном анализе изменений плотности легочной ткани, облученной в дозе от 20 до 30 Гр. С 80-х по 120-е сутки – позволяет оценить наличие и динамику изменений в легочной ткани, облученной в дозе более 30–35 Гр. Начиная со 120-х суток и далее количественный анализ РКТ данных, как и визуальная оценка, выявляет формирование стойкого постлучевого пневмофиброза в участках легких, облученных в дозе более 30–35 Гр. На основе полученных количественных данных о лучевом повреждении легочной ткани была рассчитана математическая закономерность развития этого процесса с учетом временнFого и дозовых факторов.

Заключение. Количественная оценка изменения плотности легких по данным РКТ в динамике по разработанной нами методике является радиомическим показателем их лучевого повреждения при терапевтическом облучении онкологических пациентов, который в сочетании с представленной математической моделью может быть использован в диагностических целях для количественной оценки степени тяжести и прогнозирования динамики лучевого повреждения легких в целом, а также выявления индивидуальной радиочувствительности.

Полученные результаты могут быть представлены не только в виде графиков, но и в виде цветовых карт с сохранением анатомических ориентиров, что удобно для использования в клинической практике с целью поддержки принятия врачебных решений по ведению пациентов.

1. Джойнер М.С., ван дер Когель А. Основы клинической радиобиологии. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015: 430–441.

2. Grills I.S., Hope A.J., Guckenberger M. et al. A collaborative analysis of stereotactic lung radiotherapy outcomes for early-stage non-small-cell lung cancer using daily online cone-beam computed tomography image-guided radiotherapy. J. Thorac. Oncol. 2012; 7 (9): 1382–1393. https://doi.org/10.1097/JTO.0b013e318260e00d

3. Oskan F., Becker G., Bleif M. Specific toxicity after stereotactic body radiation therapy to the central chest: A comprehensive review. Strahlenther. Onkol. 2017; 193 (3): 173–184. https://doi.org/10.1007/s00066-016-1063-z

4. Shanbhag S., AmbinderR.F. Hodgkin lymphoma: A review and update on recent progress. CA Cancer J. Clin. 2018; 68 (2): 116–132. https://doi.org/10.3322/caac.21438

5. Onimaru R., Onishi H., Shibata T. et al. Phase I study of stereotactic body radiation therapy for peripheral T2N0M0 non-small cell lung cancer (JCOG0702): Results for the group with PTV ≥ 100 cc. Radiother. Oncol. 2017; 122 (2): 281–285. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2016.11.022

6. Takeda A., Ohashi T., Kunieda E. et al. Comparison of clinical, tumour-related and dosimetric factors in grade 0–1, grade 2 and grade 3 radiation pneumonitis after stereotactic body radiotherapy for lung tumours. Br. J. Radiol. 2012; 85 (1013): 636–642. https://doi.org/10.1259/bjr/71635286

7. Faruqi S., Giuliani M.E., Raziee H. et al. Interrater reliability of the categorization of late radiographic changes after lung stereotactic body radiation therapy. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2014; 89 (5): 1076–1083. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2014.04.042

8. Aerts H.J., Velazquez E.R., Leijenaar R.T. et al. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat. Commun. 2014; 5: 4006. https://doi.org/10.1038/ncomms5006

9. Nie K., Al-Hallaq H., Li X.A. et al. NCTN Assessment on Current Applications of Radiomics in Oncology. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2019; 104 (2): 302–315. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2019.01.087

10. Wu J., Tha K.K., Xing L., Li R. Radiomics and radiogenomics for precision radiotherapy. J. Radiat. Res. 2018; 59 (Suppl_1): i25–i31. https://doi.org/10.1093/jrr/rrx102

11. Defraene G., La Fontaine M., van Kranen S. et al. Radiation-Induced Lung Density Changes on CT Scan for NSCLC: No Impact of Dose-Escalation Level or Volume. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2018; 102 (3): 642–650. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2018.06.038

12. Ghobadi G., Hogeweg L.E., Faber H. et al. Quantifying local radiation-induced lung damage from computed tomography. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2010; 76 (2): 548–556. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2009.08.058

13. Ghobadi G., Wiegman E.M., Langendijk J.A. et al. A new CT-based method to quantify radiation-induced lung damage in patients. Radiother. Oncol. 2015; 117 (1): 4–8. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2015.07.017

14. Phernambucq E.C., Palma D.A., Vincent A. et al. Time and dose-related changes in radiological lung density after concurrent chemoradiotherapy for lung cancer. Lung Cancer. 2011; 74 (3): 451–456. https://doi.org/10.1016/j.lungcan.2011.05.010

15. Marks L.B., Yorke E.D., Jackson A. et al. Use of normal tissue complication probability models in the clinic. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2010; 76 (3, Suppl.): S10–9. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2009.07.1754

16. Нуднов Н.В., Сотников В.М., Леденев В.В. Новая методика количественной оценки постлучевых изменений в легких у онкологических больных на основании данных динамической КТ. Медицинская визуализация. 2017; 5: 56–65. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-5-56-65

17. Леденев В.В., Нуднов Н.В., Сотников В.М., Барышникова Д.В. Результаты количественной оценки пост-лучевых изменений в легких у онкологических пациентов, полученные с помощью новой методики анализа динамически выполненных РКТ-исследований органов грудной клетки. Вестник рентгенологии и радиологии. 2020; 101 (1): 30–38. https://doi.org/10.20862/0042-4676-2020-101-1-30-38