Der Modellansatz: Modell201 - Bestrahlungstherapie
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Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir im Modellansatz Podcast aus erster Hand.
Gudrun sprach im Janur 2019 mit Mark Bangert vom Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg. Er arbeitet dort seit vielen Jahren als Physiker in der medizinischen Physik. Sein Thema ist die Optimierung von Bestrahlungstherapien. Der Punkt, an dem sich die Arbeit von Mark und Gudrun seit Ende 2018 berühren, ist eine Masterarbeit von Alina Sage in der Bestrahlungsplanung. Ein Gespräch mit ihr werden wir ebenfalls bald veröffentlichen.
Es gibt viele und unterschiedliche Betätigungsfelder für Physiker in der medizinischen Physik, unter anderem in der Strahlentherapie oder Radiologie (CT- und MRI-Bildgebung). Marks Hauptaufgabe ist die Simulation und Optimierung von Strahlungsdosen die Tumor-Kranke appliziert bekommen, um die Nebenwirkungen zu minimieren und die Wirkung zu maximieren.
Die Modelle hierfür haben eine geometrische Basis und berücksichtigen den Strahlungstransport. Hier geht es um die Abschwächung und Auffächerung in Interaktion mit Haut und inneren Organen. Die Therapie an und für sich ist schon stark digitalisiert. Jede Krebstherapie startet mit einem CT-Bild. Basierend darauf wird ein digitales Patientenmodel entwickelt und segmentiert, um den Tumor abzugrenzen. Das Abgrenzen des Tumors leisten hauptsächlich die Mediziner, Methoden der automatischen Bilderkennung halten hier nur sehr langsam Einzug. Anschließend wird entschieden: Wo soll bestrahlt werden und wo soll möglichst viel Energie absorbiert werden - gleichzeitg aber auch: Wo muss man vorsichtig sein (z.B. Herz, Speiseröhre, Niere, Rektum usw.). Anschließend wird dann simuliert, wie Strahlung auf das digitale Modell des Patienten wirkt. Man kann die Dosis und die zeitliche, räumliche Verteilung der Strahlung variieren und optimieren. Das führt auf eine patientenspezifische Optimierung der Dosis-Gabe, die nur für häufig auftretende Tumore gut standardisierbar und automatisierbar ist.
Zeitlich hat sich bewährt, dass die Strahlung über 30 Tage in 6 Wochen verteilt verabreicht wird, da sich gesundes Gewebe so besser von der Strahlungsbelastung erholen kann.
Aber viele Probleme bleiben offen: Unter anderem können Patienten nicht ganz still halten, sondern müssen beispielsweise atmen. Deshalb bewegt sich der Tumor während der Bestrahlung. Der momentane Ausweg ist, dass man ein größeres Volumen rings um den Tumor markiert. Eine bessere Variante wäre, wenn die Strahlung nur eingeschaltet ist, sobald der Tumor im optimalen Fenster ist oder wenn der Strahl der Tumorbewegung folgt. Dadurch würden die Nebenwirkungen stark verringert. An solchen Fragen forscht Marks Gruppe bevor nach ausführlichen Qualitätssicherungsmaßnahmen derartige Neuerungen zur Standardbehandlung werden.
Bestrahlungshard- und Software werden zusammen entwickelt und mit vorhandener Bildgebung integriert. Auch diese Tools müssen verbessert werden, um immer genauer zu werden.
Der kranke Mensch ändert sich über den langen Behandlungszeitraum von bis zu 6 Wochen oft sehr stark und der Tumor erst recht. Es wäre also denkbar, den Bestrahlungsplan wöchentlich oder sogar täglich zu aktualisieren.
Mark hat in Heidelberg Physik studiert und promoviert und leitet eine Nachwuchsgruppe.
N. Wahl, P. Hennig, H.-P. Wieser, M. Bangert: Smooth animations of the probabilistic analog to worst case dose distribution, https://github.com/becker89/ESTRO2018
Literatur und weiterführende Informationen
- M. Bangert, P. Ziegenhain: Bestrahlungsplanung In: W. Schlegel e.a. (eds.): Medizinische Physik, Springer 2018.
- H. Gabrys e.a.: Design and selection of machine learning methods using radiomics and dosiomics for NTCP modeling of xerostomia, Frontiers in Oncology, Mar 5;8:35, 2018. doi: 10.3389/fonc.2018.00035.
- J. Unkelbach e.a.: Optimization of combined proton–photon treatments, Radiotherapy and Oncology, 128(1):133-138, 2018. doi: 10.1016/j.radonc.2017.12.031.
Podcasts
- L. Adlung, G. Thäter, S. Ritterbusch: Systembiologie, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 39, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.
- Resonator-Podcast 015: DKFZ-Forscher Christof von Kalle, Resonator-Podcast von Holger Klein/Helmholtz-Gemeinschaft, 2013.
- Resonator-Podcast 014: Das DKFZ in Heidelberg, Resonator-Podcast von Holger Klein/Helmholtz-Gemeinschaft, 2013.
- Resonator-Podcast 069: Krebsmythen, Resonator-Podcast von Holger Klein/Helmholtz-Gemeinschaft, 2015.
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