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Browsing 3.10 Facultad de Física by Subject "03 Good health and well-being"
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- ItemA critical analysis of Shuryak’s Predictive Radiocarcinogenesis Model(2024) Heumann Schröder, Nicolás Matthias; Sánchez Nieto, Beatriz; Espinoza Bornscheuer, Ignacio Guillermo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de FísicaObjective: To critically analyze, simplify and implement a predictive radiocarcinogenesis model to estimate the risk of secondary cancer after RT which can effectively compare different radiotherapy treatment plans with the aim of having an additional element of information during the decision-making process for the best RT plan.Methodology: A Python software was developed that was able to implement the model proposed by Shuryak et al. (2009). Simplifications and minor corrections were made which allowed for more compactness and more efficient run times. The model was then reparametrized with newer data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results Program (SEER) database and several epidemiological studies using Bayesian Inference. Uncertainty propagation studies were then conducted to understand their propagation better. Finally, the model with its new parameters was applied to a selection of prostate plans to determine if it could construct a risk hierarchy.Results: The model was successfully reparametrized with newer data. Although some parameters show significant deviation from Shuryak’s original parameters, they are mostly on the same order of magnitude, and the differences arise likely due to differences in fitted data and the fitting process itself. Shuryak’s model successfully built a risk hierarchy between prostate plans, although it deviated from the more simplistic linear non-threshold BEIR VII model. It was also possible to simplify some complex mathematical equations, both in general and for particular cases, allowing for easier implementation and more efficient run times.Conclusions: Shuryak’s model was successfully reparametrized and implemented, showing potential to become clinically applicable. However, more comparisons between the model’s result and epidemiological data must be made to evaluate its accuracy better, and more concise and complete second primary cancer studies must be used before the model is reliable enough for clinical decision-making.
- ItemA Predictive Simulation Chain for DNA Damage and Cell Death Induced By Ionizing Radiation(2023) Salgado Maldonado, Sebastián Ignacio; Russomando, Andrea; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de FísicaProton therapy is an effective form of cancer treatment that uses proton beams in the MeV range to destroy cancer cells. However, the protons' efficiency at killing cells varies as the beam penetrates tissue, thus, their biologically effective range presents a significant challenge in predicting the effects of proton irradiation. In this work, the development of a novel methodology in the determination the biological effect of protons through Monte Carlo (MC) beam transport and DNA damage simulations in combination with mechanistic cellular survival modeling is presented. The simulations show that the DNA damage generation and subsequent cell killing is affected by the evolution of the proton beam as it penetrates tissue without recurring to a definition of relative biological effectiveness (RBE). This also shows that a fixed RBE of 1.1 such as the one used in the clinics today may not be enough to predict the biological effect. Furthermore, the proton killing probability shift with respect to their deposited dose, i.e., the biological penumbrae, is estimated employing this framework. The methodology is also tested in various conditions, i.e., different mechanistic model parametrizations, considering proton beam fragmentation, and accounting for changes related to the cell cycle. Results suggest that this framework can provide insight into the biological effects of proton therapy and improve the accuracy of treatment planning. This study contributes to the field of radiobiology by providing a method to reliably simulate the biological response of living tissues to proton radiation, making us able to potentially answer important questions such as the proton biological range uncertainty, the effects of cell phase upon its survival probability, the contribution of heavier ion fragmentation to the DNA damage, among many others presented in this thesis.
- ItemA study of the vascular effect of photodynamic therapy with oxygen variation on chorioallantoic membrane model(2022) Aizpuru Vargas, Luis Lauro; Buzzá, Hilde Harb; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de FísicaChicken chorioallantoic membrane (CAM) assays have been proven to be very effective models to study the impact of chemical and biological agents on its vascular network. The study of pharmaceutical drugs, xenografts and photosensitizers on these assays are current areas of research. In particular, the use of photodynamic therapy (PDT) has been shown to induce a significant decrease in both the diameter and number of blood vessel ramifications of the CAM. Given that molecular oxygen is so important for the effectiveness of this therapy, it opens the possibility of testing bio-compatible photosynthetic microalgae capable of locally producing oxygen. Even though there is ample evidence of the use of bio-compatible microalgae in scaffolds for wound recovery, there is little to no research done on the combination of microalgae and PDT in CAM essays. In this thesis work, we present a study that explores how microalgae, PDT and the combination of these two change the vascularization of the CAM. Throughout this experiment, the photosensitizer that was used was methylene blue whilst the microalgae that was used was Chlamydomonas reinhardtii. In order to perform the quantitative measurements, an image analysis software allowed us to count the number of bifurcation points. Firstly, four groups were defined to study how the PDT at different days of embryonic development (EDD) might change blood vessel ramifications. These groups were defined as control, only light, only methylene blue and the PDT groups. It was found that after 24 hours, for EDD8, the ramifications for the PDT case dropped by 40% whilst for EDD10 they dropped by 60% with light at 630 nm with 30 mW/cm2 for 5 minutes. Second, it was explored how illuminated microalgae might possibly increase the vascular networks with the same light parameters. It was found that after 24 hours for EDD8 the network grew by 30% and for EDD10 it grew by 20%. Moreover, the combination of a photosensitizer and microalgae was studied to analyze if it might change the effectiveness of the PDT. It was found after 24 hours that for all the explored permutations for both EDD8 and EDD10 all the eggs were dead, showcasing the effect of an oxygen-enriched PDT. Given that the effect was way to strong, the methylene blue solution was diluted by a factor of x10 (0.03 mg of MB/mL) to see if this resulted in a measurable effect on the eggs for the combination case. Indeed, it was found that the decrease from the baseline ramification levels was 30% for the PDT and 60% for the oxygen enhanced PDT. The novel element of this work was that it was one of the first to explore the possibility of creating an oxygen-rich PDT in a CAM assay. This showed that it is possible to combine microalgae and a photosensitizer in a way that enhances the effectiveness of the PDT. This might translate into the possibility of employing this technique in an in-vivo trail with mice or other mammals to guarantee its safety. In conclusion, we found that illuminated photosynthetic microalgae raises the effectiveness of PDT in the vascular network of CAM assays.
- ItemDesarrollo de un modelo clínico-radiómico de aprendizaje automatizado, para la predicción de respuesta a la quimioterapia neoadyuvante en pacientes con cáncer de mama.(2024) Soto Moreira, Macarena Cecilia; Caprile Etchart, Paola F.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de FísicaEl cáncer de mama es el tipo de cáncer mas frecuente en mujeres. Aunque existen diversas estrategias de tratamiento, no se dispone de herramientas clínicas para poder predecir con certeza la respuesta de cada paciente a distintas opciones de tratamiento, lo cual motiva este estudio. El trabajo realizado consistió en la implementación de una herramienta para la predicción de la respuesta patológica en pacientes con cáncer de mama tratadas con quimioterapia neoadyuvante. Se utilizaron dos cohortes de imágenes de resonancia magnética con peso T1 (T1w) y con contraste (DCE) previas al tratamiento, una para entrenamiento y evaluación de los modelos predictivos, y la otra para validación externa. Estos cohortes se adquirieron de manera independiente de un repositorio abierto y contaban con información sobre el tipo de respuesta patológica de las pacientes a la quimioterapia neoadyuvante. Para el cohorte de entrenamiento, se realizo una segmentación manual por experto y una semiautomática del parénquima de la mama con el tumor y la lesión. Los resultados de ambos métodos fueron comparados usando el coeficiente de Dice . El cohorte de validación externa incluía la segmentación del tumor realizada por un experto. A partir del proceso de segmentación de tejidos, se extrajeron y analizaron características radiómicas de los volúmenes de interés. Se busco determinar que características presentaban diferencias estadísticamente significativas entre pacientes con respuesta completa y no completa. Se construyeron modelos de aprendizaje automatizado utilizando diferentes clasificadores, incluyendo regresión logística, arboles de decisión, maquinas desoporte vectorial, clasificador bayesiano y vecinos cercanos, con el objetivo de predecir la respuesta tumoral. El desempeño de los modelos se evaluó mediante una validación cruzada con k=2 y 100 repeticiones. Al comparar la segmentación manual y semiautomática del tumor se obtuvo un valor promedio del coeficiente de Dice de 0.635 [0.402-0.857]. Se identificaron un total de 16 características con diferencias significativas, las cuales incluyeron características radiómicas, cinéticas y de subtipo molecular. Estas características no presentaron correlaciones significativas entre sí y obteniéndose un valor máximo de AUC de 0.825. Del análisis de rendimiento de los modelos multivariados, se encontró que el modelo basado en el algoritmo de Vecinos Cercanos (KNN), utilizando la combinación de características: Correlation (Lesión), Skewness (Lesión), Idmn (Lesión), Kurtosis (Peak Enhancement), Kurtosis (Wash-In-Slope) y HER2, presentó el mejor rendimiento en términos de la métrica AUC, obteniéndose un valor de 0.951 [0.890-0.994] para el entrenamiento y en la validacion interna AUC de 0.984. En la validación externa del algoritmo con un cohorte independiente de 81 pacientes, se obtuvo un valor de AUC de 0.955 en la predicción de la respuesta tumoral. Estos resultados demuestran la capacidad de generalización y reproducción del modelo en un conjunto de pacientes independiente.
- ItemDosimetría cardiaca y correlación con peor sobrevida en pacientes con cáncer de mama(2024) Montoya Janampa, Julio Manuel; Caprile Etchart, Paola F.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de FísicaLa radioterapia (RT) es una herramienta fundamental para combatir el cáncer de mama (CM). Para el año 2020 en Chile, la mayoría de los tratamientos de CM incluyeron RT (Sung et al., 2021). Sin embargo, evidencia reciente sugiere que las altas dosis administradas al corazón y sus subestructuras están asociadas a posibles cardiopatías y pueden resultar en un exceso de mortalidad (Díaz-Gavela et al., 2021; Banfill et al., 2021). El objetivo es estudiar la correlación entre la dosis administrada a diferentes subestructuras cardíacas y la supervivencia en el tiempo, e identificar umbrales de dosis predictivos de mortalidad temprana en una cohorte local de pacientes con CM tras la RT.Se empleó un programa open source (Finnegan et al., 2017) para segmentar automáticamente el corazón, sus cavidades, los grandes vasos, sus válvulas, las arterias coronarias y los nodos de conducción en imágenes CT de planificación para 188 pacientes control y 53 pacientes fallecidas, quienes fueron tratadas con RT curativa para CM en la Red de Salud UC-Christus. Se obtuvieron la dosis media y máxima, equivalente en fracciones de 2 Gy (EQD2), y el histograma de dosis-volumen para cada subestructura y regiones cardíacas combinadas. Además, el score de calcio se estimó utilizando un método de umbralizado (Agatston et al., 1990). Se realizaron análisis de supervivencia usando el score de calcio, la información clínica y los parámetros dosimétricos de las regiones cardíacas.El análisis de regresión multivariado mostró que la dosis máxima en la región cardíaca combinada que incluye los ventrículos bilaterales (Gy), el score de calcio (CAC), la etapa del cáncer T (I/II vs III/IV) y la quimioterapia (sí vs no) fueron factores significativos asociados con la supervivencia a través del tiempo en nuestra cohorte, con hazard ratios de 1,02 (95% CI 1,00-1,03; p = 0,0195), 1,05 (95% CI 1,02-1,07; p < 0,001), 4,66 (95% CI 2,51-8,64; p < 0,001) y 2,31 (95% CI 1,08-4,93; p = 0,0309), respectivamente, mientras que la dosis media cardíaca, V5 y V30 no mostraron significancia. Además, se trazaron curvas de supervivencia Kaplan-Meier para un seguimiento de 5 años, demostrando que la cohorte que recibió una EQD2 máxima en la región combinada superior a 30 Gy mostró una supervivencia más baja (log-rank p = 0,0062).La aplicación de esta metodología en pacientes con CM valida a la dosis máxima en los ventrículos bilaterales como importante predictor de muerte prematura. Se obtuvo una EQD2 máxima de 30 Gy como límite de dosis para futuras investigaciones.Palabras clave: Cáncer de mama, Radioterapia, Cardiotoxicidad
- ItemEstimación de dosis a órganos periféricos en IGRT de próstata: dosimetría termoluminiscente en maniquí antropomórfico(2022) Hernández Sánchez, Jessica; Sánchez Nieto, Beatriz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de FísicaLa radioterapia (RT) tiene por objeto la entrega de la dosis prescrita al volumen tumor minimizando la dosis fuera de éste. Usualmente, durante la planificación del tratamiento, sólo se considera la dosis en órganos/estructuras muy cercanas al borde del campo de tratamiento con el objeto de minimizar efectos determinísticos. Sin embargo, no se considera el riesgo estocástico de inducción de un segundo cáncer, que podría generarse en cualquier parte del cuerpo, como consecuencia de la fuga y/o transmisión del haz de radiación en el cabezal del acelerador y/o dispersión en este último o en interior del paciente. La estimación de las dosis fuera del campo de tratamiento (especialmente en zonas muy alejadas de éste) es compleja y desconocemos la existencia de trabajos que hagan una estimación incluyendo la dosis de todo el proceso asociado a la RT que incluya radiaciones ionizantes. El objetivo de esta tesis fue estimar la dosis total a órganos fuera del campo de tratamiento por un cáncer de próstata mediante radioterapia (RT) guiada por imágenes (IGRT). Se consideraron todas las etapas de éste: a) tomografía computarizada (CT) para la planificación del tratamiento, b) verificación diaria del posicionamiento del paciente en el acelerador, previo al tratamiento, mediante un haz cónico de kilovoltaje (kvCBCT o CBCT) y c) la RT mediante una técnica de arcoterapia con modulación de intensidad (VMAT). La estimación de la dosis se realizó sobre un maniquí antropomórfico (ATOM 701-D) con alojamiento para 271 dosímetros termoluminiscentes (TLD) lo que permite el cálculo de la dosis depositada en 22 órganos radiosensibles. Tras cada exposición, los TLD-100 (con factores de sensibilidad individualizados) son retirados, leídos y su lectura transformada a dosis. El maniquí fue escaneado en un Siemens Biograph64 con el protocolo correspondiente a la planificación de un tratamiento de próstata. Adicionalmente se le aplicó el protocolo para adquisición de imagen con CBCT de una RT de próstata utilizando el acelerador lineal Elekta y finalmente la sesión de VMAT (75,6 Gy a isocentro en 42 sesiones). Estas dos últimas sólo se realizaron una vez pero para la estimación de la dosis total se tuvo en cuenta el número total de sesiones. La dependencia de la respuesta de los TLDs con la energía fue considerada en cada momento a través del modelo de respuesta de TLD-100 de Duggan et al.,2004, la variación del HVL en los ejes craneocaudal y anteroposterior en el haz de CBCT de kV y dos puntos de calibración (a 6MV de energía nominal en un linac y a una de 120 kV –HVL=6.141 mm Al). A partir de la dosis a órgano se estimó la dosis efectiva asociada al CT, a las 42 imágenes de CBCT y sesiones de RT. La dosis efectiva asociada a una examinación de CT de pelvis fue de 3.84 mSv, la dosis efectiva para las 42 adquisiciones de CBCT fue de 248.8 mSv y la dosis efectiva para un tratamiento de cáncer de próstata después de las 42 irradiaciones fue de 3.51E3 mSv. El riesgo de generación de un segundo cáncer asociado a todo el proceso considerado fue de un 1,4% en concordancia con estudios epidemiológicos.
- ItemEstudio de dosis y calidad de imagen en protocolos clínicos de tomografía computarizada(2023) Muñoz Hernández, Isidora Sofia; Sánchez Nieto, Beatriz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de FísicaObjetivo: Cuantificar dosis a órgano y calidad de imagen en tres protocolos de adquisición de imágenes por CT usados en la clínica, para analizar la relación entre ambas magnitudes con vistas a una posible optimización de protocolos clínicos. Metodología: Con TLD-100, previamente calibrados y colocados en el maniquí antropomórfico ATOM se midió la dosis a órgano y se calculó la dosis efectiva en los protocolos de tórax-abdomen-pelvis, abdomen-pelvis y cerebro-cervical, considerando 3 variantes de dosis para cada protocolo, en el tomógrafo SIEMENS SOMATOM Definition AS de la Clínica Alemana de Santiago. Dichas dosis a órgano, fueron posteriormente comparadas con las reportados por el software comercial de cálculo de dosis QAELUM-DOSE. La calidad de imagen se evaluó mediante el valor promedio de número de CT (HU), ruido, SNR y CNR en 48 ROIs definidos entre las imágenes de los 3 protocolos estudiados y distribuidos entre los tejidos equivalentes que conforman al maniquí antropomórfico (tejido blando, hueso, pulmón, cerebro, cartílago, disco intervertebral, medula espinal y senos paranasales). Finalmente, se analizó la relación entre la calidad de imagen y la dosis en función del ruido, y mediante una función de mérito en función del SNR y la dosis a órgano. Resultados: Se generó un modelo de respuesta en energía de los TLD-100 para el rango de energías en la penumbra de los haces de CT relativas a 6MV. Mediante la separación de la carga generada en cada TLD correspondiente a cada una de las 3 adquisiciones que componen cada protocolo (topograma, sin contraste, con contraste), se estimó la dosis a órgano y se calculó la dosis efectiva para cada protocolo y variante de dosis. Se obtuvo una sobredosis a tiroide de las dosis medidas con TLDs, y una subestimación a tiroide en las reportadas por QAELUM, en los protocolos tórax-abdomen-pelvis y cerebro-cervical. En las variantes de baja de dosis de los protocolos, el topograma contribuye con un 17.76±5.80% a la dosis efectiva. Con respecto a la calidad de imagen, el ruido disminuye con el aumento de dosis, y los SNR y CNR aumentan con el aumento de dosis, para todos los ROIs independiente del tejido. La función de mérito muestra que únicamente para el tejido blando la relación calidad de imagen–dosis aumenta con el aumento de dosis. Conclusiones: Se calculo dosis a órgano y dosis efectiva para 3 protocolos de CT, y 3 variantes de dosis, de interés para la Clínica Alemana, las que se compararon con el software QAELUM. Se cuantifico la calidad de imagen de las imágenes de cada protocolo y variante, y se analizó en función de la dosis. Sería posible optimizar los protocolos analizados de tórax-abdomen-pelvis y cerebro-cervical para minimizar la dosis a tiroide, así como considerar otras opciones de topograma para protocolos de baja dosis. El software QAELUM sobreestimó la dosis en más del 1000% con respecto a las medidas en el cerebro y en general infraestimó la dosis para las variantes de alta y baja energía del protocolo 1 a tiroides y esófago en un 80% aproximadamente.
- ItemModelo del sistema circulatorio y de la distribución de dosis de radiación a los linfocitos circulantes durante tratamientos de radioterapia(2023) López Martínez, Ignacio Nicolás Demian; Sánchez Nieto, Beatriz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de FísicaNumerosos estudios han mostrado un incremento de la supervivencia de los pacientes de varios tipos de cáncer al combinar radioterapia (RT) con inmunoterapia. No obstante, existe también evidencia de efectos negativos al sistema inmune por parte de la RT, como la linfopenia radioinducida, que corresponde a una caída del conteo linfocitario debido a la radioterapia. Debido a que los linfocitos circulantes (LC) están en constante movimiento a través del sistema circulatorio durante la RT, éstos no son considerados durante la planificación del tratamiento ni considerados como un órgano en riesgo. En este trabajo se busca generar una herramienta computacional que permita estimar la dosis recibida por los LC. Para esto se creó un nuevo modelo denominado CIRCO, que permite ser aplicado de forma personalizada a cada paciente de RT. Se tuvo acceso a datos de un estudio clínico, que incluyen tanto la información utilizada para planificar el tratamiento de RT como información de seguimiento del paciente, incluyendo conteos linfocitarios. Se generó un modelo de red del sistema circulatorio basada en la publicación 89 de la Comisión Internacional de Protección Radiológica (ICRP) y se adaptaron códigos computacionales previamente desarrollados que permiten calcular la dosis periférica de pacientes específicos, logrando así estimar la dosis a cada estructura de la red circulatoria. Finalmente, la dosis obtenida se usa como insumo del modelo de supervivencia linfocitaria desarrollado. Se obtiene una diferencia promedio de 12% (con un máximo de 26%) en número de LC aproximadamente un mes post tratamiento al comparar los datos clínicos y las estimaciones del modelo. Adicionalmente, se generó una interfaz que permite la rápida comunicación de los diferentes procesos necesarios para la estimación de la dosis a LC bajo un marco de trabajo denominado BLOOD.
- ItemPredicción semiautomatizada de respuesta a quimioterapia neoadyuvante en pacientes con cáncer de mama: protocolo de segmentación y modelo radiómico-clínico con imágenes de resonancia magnética(2023) Ramírez Bunster, María Belén; Caprile Etchart, Paola F.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de FísicaAnticipar el resultado de la respuesta tumoral a quimioterapia neoadyuvante podría implicar cambios en la planificación del tratamiento para conducir a mejores resultados clínicos y cambios en la calidad de vida del paciente.En este trabajo se desarrolló un código computacional en lenguaje Python para construir modelos de predicción de la respuesta patológica del tumor (pCR / no-pCR) en base a información clínica y radiómica extraída de imágenes MRI de 59 pacientes con cáncer de mama sometidas a NACT. Específicamente, se utilizaron las secuencias de imágenes T1w y DCE, elaborando un protocolo de segmentación semiautomatizado del tumor y del parénquima de la mama lesionada para el posterior análisis y selección de atributos (features).Se construyeron modelos uni- y multi-variados basados en Machine Learning utilizando distintos algoritmos supervisados de clasificación y, mediante la técnica de validación cruzada k-fold estratificada con repetición con k=3 y n=500 repeticiones, se evaluaron las métricas AUC y Accuracy para analizar el rendimiento de éstos como predictores de pCR del tumor a la terapia neoadyuvante en la cohorte de pacientes con cáncer de mama.