FLASH-RT (dengan laju dosis sangat tinggi) berbeda dari CONV-RT (dengan
laju dosis konvensional) karena tidak hanya dapat mengurangi dosis fisik, tetapi
juga dapat mengurangi dosis biologis untuk organ-organ yang berisiko (OAR)
melalui efek FLASH. Namun, efek FLASH hanya terjadi ketika dosis dan laju dosis
memenuhi ambang batas minimum tertentu. Selama perencanaan perawatan untuk
terapi proton pemindaian sinar pensil, penelitian ini akan mengembangkan cara
untuk mengoptimalkan dosis dan laju dosis simultan (SDDRO) yang
mempertimbangkan batasan dosis dan laju dosis FLASH.
Efek FLASH (RT) adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan penghematan biologi atau biokimia jaringan normal sambil mempertahankan
respons tumor melalui radiasi FLASH. Hal ini karena radiasi pada laju dosis yang
sangat tinggi (misalnya, 40 Gy/s) dapat mengurangi toksisitas jaringan normal
dibandingkan dengan radiasi pada laju dosis konvensional (CONV-RT).
Kemampuan proton RT untuk memberikan dosis FLASH yang sangat tinggi ke
target tumor telah dibuktikan pada berbagai sistem proton yang tersedia secara
komersial untuk digunakan dalam perawatan klinis FLASH.
Efek FLASH (RT) adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan
penghematan biologi atau biokimia jaringan normal sambil mempertahankan
respons tumor melalui radiasi FLASH. Hal ini karena radiasi pada laju dosis yang
sangat tinggi (misalnya, 40 Gy/s) dapat mengurangi toksisitas jaringan normal
dibandingkan dengan radiasi pada laju dosis konvensional (CONV-RT).
Kemampuan proton RT untuk memberikan dosis FLASH yang sangat tinggi ke
target tumor telah dibuktikan pada berbagai sistem proton yang tersedia secara
komersial untuk digunakan dalam perawatan klinis FLASH.
Pendosisan terkomputerisasi menggunakan farmakokinetik untuk menghitung
bagaimana obat masuk ke tubuh pasien. Implementasi farmakokinetik dalam
komputasi numerik telah meningkatkan kecepatan dan akurasi simulasi komputer.
Sangat sulit untuk menentukan hubungan antara data dan kondisi pasien dengan
penentuan dosis obat. Oleh karena itu, pemodelan pendosisan obat ini harus
dilakukan dengan metode non-parametrik. Perpaduan metode ini dengan imputasi
data , seperti Nonparametric Expectation and Maximization (NPEM), diunggulkan
karena memungkinkan pengukuran parameter populasi pendosisan obat ini secara
adaptif. Keterkaitan hubungan antara data dan kondisi pasien dengan penentuan
dosis obat tidak mempunyai fungsi yang mudah didefinisikan. Oleh sebab itu
pemodelan pendosisan obat ini harus dilakukan dengan metode non-parametrik.
Perpaduan metode ini dengan data imputasi, yaitu Nonparametric Expectation and
Maximization (NPEM), diunggulkan untuk dapat secara adaptif menaksir parameter populasi pendosisan obat ini. Paket program farmakokinetik, USCPACK
buatan University of Carolina telah menggunakan algoritma NPEM untuk
mengolah data pasien yang bersifat nonparametrik ini untuk menghasilkan suatu
pola mixture yang nantinya akan digunakan sebagai distribusi prior dalam proses
pendosisan individu secara Bayesian.
Algoritma NPEM ini mempunyai 2 fase yaitu pencarian likelihood dan
maksimasi likelihood [1]. Pada fase maksimasi likelihood, NPEM mengguna- kan
metode gaussian quadrature yang terbukti kurang efisien dibandingkan dengan
metode maksimasi likelihood menggunakan NPAG (Non Parametric Grid Adaptif)
yang digunakan bersamaan dengan pendekatan Newton. Dalam makalah ini, kami
akan membahas pengembangan perangkat lunak pendosisan otomatis yang
menggunakan platform matlab dan metode newton untuk menggantikan metode
gaussian quadrature dalam NPEM. Tujuannya adalah untuk mencapai distribusi
populasi yang sangat penting untuk pengambilan keputusan dosis obat bagi seorang
pasien dengan lebih efisien .
Menurut Shargel (2004), farmakokinetik adalah bidang yang mempelajari
bagaimana obat diserap, didistribusikan, dan dikeluarkan dari tubuh (seperti
melalui ekskresi dan metabolisme). Pembelajaran farmakokinetik menggunakan
teori dan eksperimen.
Hasil CONV (IMPT-BP) dan FLASH (IMPT-TB atau SDDRO) untuk paruparu, prostat, HN, dan otak dan menampilkan perhitungan dan ringkasan parameter dosis untuk dosis fisik dan dosis efektif FLASH. Cakupan FLASH dari IMPT-TB meningkat secara keseluruhan sebagai hasil dari peningkatan laju dosis dan cakupan FLASH, dengan peningkatan dari 37,2% menjadi 67,1% untuk paru-paru, dari 39,1% menjadi 58,3% untuk prostat, dari 65,4% menjadi 82,1% untuk HN, dan dari 50,8% menjadi 73,3% untuk otak. Perbedaan plot biner untuk menutupi FLASH antara IMPT-TB (Gbr. 1–4(d)) dan FLASH (Gbr. 1–4(g)), di mana wilayah berwarna dengan efek FLASH, dan area kosong yang tidak memiliki efek FLASH.
Sebaliknya, histogram laju dosis volume (DRVH) untuk ROI (Gbr. 1–4(h))
menunjukkan bahwa IMPT-TB memiliki cakupan laju dosis FLASH yang lebih
esar dengan SDDRO. Namun, meskipun cakupan FLASH ditingkatkan melalui
DDRO batas-batas tertentu di mana cakupan dosis mengalami penurunan.
Misalnya, dalam hal paru-paru , CI turun dari 0,70 menjadi 0,63, ROI rata-rata
meningkat dari 26,6 Gy menjadi 27,3 Gy, dan V20 Gy paru-paru meningkat dari
10,4 cc menjadi 11,2 cc. SDDRO (Gbr. 1(e)) memiliki daerah isodosis 80% yang
ebih besar dibandingkan dengan IMPT-TB (Gbr. 1(b)). Tabel 1 dan Gambar. 1–4
menunjukkan pertukaran serupa antara FLASH dan optimalisasi dosis dalam kasus
ain. Untuk FLASH, tidak khusus untuk SDDRO karena pemaksimalan efek
LASH mungkin memerlukan peningkatan dosis fisik untuk memenuhi ambang
atas dosis FLASH. Penelitian menunjukkan bahwa FLASH dapat menghemat
lebih banyak area OAR dosis tinggi (misalnya, ROI=PTV10mm) di dekat target
pengobatan daripada CONV. Dosis efektif ROI dari CONV (melalui IMPT-BP) ke
FLASH (melalui SDDRO) turun dari 23,7 Gy menjadi 19,9 Gy untuk paru-paru
FLASH dapat meningkatkan cakupan CONV target karena dosis tinggi yang
berkurang di dekat target. Misalnya pada Tabel 2, nilai CI meningkat dari 0,89
menjadi 0,95 untuk paru-paru dan dari 0,91 menjadi 0,95 untuk HN dari IMPT-BP
ke SDDRO. Perhatikan bahwa CI optimal adalah 0,95 di bawah normalisasi
rencana D95% = 100%. Rekomendasi SBRT/SRS dan laporan HyTEC terbaru,
serta sumber lain, mengikuti batasan perencanaan OAR. FLASH melalui SDDRO
memiliki kemampuan untuk memenuhi beberapa batasan OAR yang gagal dipenuhi
oleh CONV (IMPT-BP). Untuk paru-paru, RTOG 0618 menyatakan bahwa hanya
LASH melalui SDDRO (24,8Gy), bukan CONV (35,3Gy) atau FLASH melalui
MPT-TB (36,6Gy); B
Dengan SDDRO, batasan dosis maksimum 30Gy untuk trakea dan bronkus
dilonggarkan secara signifikan menjadi 22Gy. Untuk prostat, SDDRO menurunkan
V32Gy menjadi hampir 0cc. Untuk otak, SDDRO menurunkan V12Gy dari 43,9cc
menjadi 13,7cc; perlu dicatat bahwa V12Gyÿ15cc diperlukan untuk mengurangi
kemungkinan radiasi nekrosis simtomatik. Peningkatan penghematan dosis tinggi
OAR oleh FLASH melalui SDDRO ini dapat memungkinkan proton SBRT/SRS untuk memenuhi batasan dosis oleh CONV. Salah satu contohnya adalah pengurangan V12Gy dari 43,9cc menjadi 13,7cc untuk memenuhi V12Gyÿ15cc yang diperlukan untuk SRS otak. Seperti pada gambar di bawah:
Sumber : fisikanaskahpenulis;PMC2023
Menyebutkan model farkakokinetik untuk menggambarkan disposisi obat
adalah salah satu pendekatan teoritis dalam pembelajaran farmakokinetik. Studi
farmakokinetik juga mencakup penggunaan statistik. Metode statistik digunakan
untuk mengestimasi parameter farmakokinetik dan menginterpretasikan data untuk
membuat dosis obat yang ideal untuk setiap pasien.
Metode optimasi rencana FLASH-RT baru kami melalui SDDRO dapat
memperhitungkan batasan dosis dan laju dosis FLASH dan mengoptimalkan efek
FLASH dan distribusi dosis fisik secara bersamaan. Dosis efektif FLASH yang
menggabungkan dosis fisik dan model DMF FLASH telah diusulkan sebagai alat
evaluasi pasca-optimasi untuk menyelesaikan tradeoff generik antara optimasi efek
FLASH dan optimasi dosis fisik untuk jaringan normal, dan mengukur perubahan
dalam dosis fisik dan Penggantian metode Jordan’s Gauss dengan Newton’s
Raphson dapat secara signifikan meningkatkan kecepatan penghitungan numeris
algoritma NPEM. Namun sayangnya, pengganti ini menyebabkan penurunan rumus
menjadi lebih kompleks karena setiap variabel harus diturunkan satu per satu.
Penulis :
Wiwin Sri Intan – 22416248201162 – FM22E – Farmasi UBP Karawang
1. Jiulong. 2023. Optimalisasi dosis dan laju dosis simultan (SDDRO) darEfek FLASH untuk terapi proton dengan pemindaian sinar pensil. Fisika Naskah penulis; tersedia di PMC. [diakses 2024 21 November]
2. Gunawan Ibnu. 2009. PENGGUNAAN ALGORITMA NEWTON – RAPHSON UNTUK MEMBUAT SOFTWARE PENENTUAN DOSIS OBAT. JURNAL INFORMATIKA VOL. 10, NO. 1, MEI 2009. [diakses 2024 21 November]
Sumber gambar : https://i.pinimg.com/736x/a8/34/e9/a834e992dbb6ab3d40274d74ca85329f.jpg
