Investigadores hacen seguimiento de tumores en tiempo real en radioterapia 5 veces más rápido

Los investigadores de radiología Michelle Noga (izquierda) y Kumaradevan Punithakumar, fotografiados en el Laboratorio Cardiaco Virtual Servier en la U de A, formaron parte de un equipo que desarrolló un forma más precisa de rastrear el movimiento de los tumores en el cuerpo durante la radioterapia, un avance que eventualmente hará que el tratamiento sea más seguro para los pacientes. Crédito: Facultad de Medicina y Odontología de UAlberta

Un equipo de investigadores de la Universidad de Alberta ha desarrollado una forma más rápida de rastrear el movimiento de los tumores en el cuerpo durante la radioterapia, lo que podría mejorar significativamente los resultados para los pacientes con cáncer.

«Cuando un paciente recibe tratamiento de radiación, por ejemplo en los pulmones, el tumor podría moverse debido a la respiración del paciente», dijo Michelle Noga, radióloga de la U of A que también trabaja en MIC Medical Imaging y es la directora del estudio. co-autor.

«Normalmente tenemos que irradiar un área más grande que el tumor real para dar cuenta de ese movimiento. Entonces, la idea es que si pudiera rastrear su respiración y ajustar el haz para que coincida con eso, no tendría que irradiar un área tan grande y potencialmente dañar el tejido sano».

El trabajo del equipo se basa en el proyecto Linac-MR, un haz de radiación (acelerador lineal o «linac») e imágenes de resonancia magnética (IRM) máquina híbrida desarrollada por investigadores del Cross Cancer Institute en 2013.

Mientras los pacientes yacen en la máquina, la IRM proporciona imágenes constantes del tumor, lo que permite que el sistema rastree su movimiento y mantenga la radiación centrado sólo en esa zona. Sin embargo, el seguimiento en tiempo real requiere una potencia de procesamiento significativa y el enfoque actual es demasiado lento para el uso diario, dijo el investigador principal del estudio, Kumaradevan Punithakumar.

«La versión original del algoritmo de seguimiento se ejecuta a través de la unidad central de procesamiento de la computadora, pero solo puede manejar ocho o 12 procesos a la vez. Eso es demasiado lento para el seguimiento en tiempo real», dijo. «Así que adaptamos el algoritmo para usar la unidad de procesamiento de gráficos (GPU), que puede manejar miles de procesos a la vez».

El equipo de la U of A, que incluía a los físicos médicos Jihyun Yun y Gino Fallone, y científicos informáticos Nazanin Tahmasebi y Pierre Boulanger descubrieron que el procesamiento GPU quintuplicaba la velocidad del proceso.

«Estos son muy buenos resultados», dijo Punithakumar, quien, junto con Noga, también es miembro de Women and Instituto de Investigación en Salud Infantil. «Mejorar el rendimiento computacional ha sido un problema para varias aplicaciones de imágenes, y lo hemos hecho.

«También estamos viendo una precisión de seguimiento mejorada [sobre] los métodos anteriores. Por lo tanto, la combinación de rendimiento y precisión mejorados es un resultado muy, muy bueno».

Punithakumar señala que, aunque el algoritmo se aplicó al sistema Linac-MR en este estudio específico, podría usarse para fines médicos similares. aplicaciones de imágenes u otras tareas de delineación de órganos, como la segmentación del ventrículo cardíaco mediante resonancia magnética.

Por ahora, los siguientes pasos incluyen integrar completamente el algoritmo en el sistema Linac-MR y luego ejecutar más pruebas para garantizar que funcione de manera consistente como se esperaba, dijo Punithakumar. Luego, el equipo espera poder pasar a las pruebas clínicas.

«En el futuro, esto podría automatizarse por completo», dijo Punithakumar. «El paciente entrará, muévase a la máquina, y la máquina podrá determinar a qué área apuntar y proporcionar esa información al oncólogo. Una vez que el oncólogo confirma el objetivo, el sistema inicia la radioterapia y se ajusta automáticamente a cualquier movimiento en tiempo real».

Explore más

Los investigadores del cáncer usan una supercomputadora para obtener información sobre la nueva tecnología de tratamiento Más información : Nazanin Tahmasebi et al, Real-Time Lung Tumor Tracking Using a CUDA Enabled Nonrigid Registry Algorithm for MRI, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (2020). DOI: 10.1109/JTEHM.2020.2989124 Proporcionado por la Universidad de Facultad de Medicina y Odontología de Alberta Cita: Los investigadores hacen que el seguimiento de tumores en tiempo real en radioterapia sea 5 veces más rápido (22 de julio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2020 -07-real-time-tumor-tracking-therapy-faster.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido es previsto sólo con fines informativos.