基于知识规划的左侧乳腺癌术后大分割区域淋巴结放疗模型构建与验证

为解决左侧乳腺癌术后大分割区域淋巴结放疗(PM-RNI)中IMRT计划质量参差和效率低下的问题，研究人员开发了RapidPlan知识规划(KBP)模型。通过内部和外部验证（n=89），该模型在保证靶区覆盖的前提下显著降低心脏平均剂量（降幅7.3%，p<0.001）和肺V30（p=0.005），治疗时间缩短2.8%-8.8%。该研究为复杂乳腺癌放疗提供了标准化解决方案，尤其有助于提升初级计划师的操作水平。

　　

乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤，其中淋巴结转移显著增加局部复发风险。虽然术后大分割区域淋巴结放疗(PM-RNI)能缩短疗程，但传统调强放疗(IMRT)计划高度依赖计划师经验，导致心脏和肺等关键器官的剂量控制存在显著差异。如何实现高质量、标准化的放疗计划成为临床迫切需求。

国内某研究机构的研究人员针对这一难题，开发了基于RapidPlan的知识规划(KBP)模型。该研究纳入89例接受IMRT治疗的左侧乳腺癌患者，通过40例训练集构建模型后，在内部验证（n=39）、外部验证（n=40）及跨机构验证（n=9）三个层面系统评估模型性能。研究成果发表在《Medical Dosimetry》上，证实该模型可显著优化放疗计划质量与效率。

研究采用剂量学参数对比、多中心验证和分层计划师测试等关键技术方法。通过分析PTV的D_98%、D_95%和CI_50%等指标，评估靶区覆盖；比较心脏V₂₅、肺V₃₀等参数验证器官保护效果；并引入MU值量化治疗效率。所有数据均来自HARVEST临床试验队列。

研究结果显示：在靶区覆盖方面，KBP计划虽在D_98%（3862.94±31.81 cGy vs 3889.81±40.84 cGy）和D_95%参数略逊于初始计划，但CI_50%在外部验证中显著改善（p=0.006）。关键器官保护上，KBP使心脏平均剂量降低24.42 cGy（p<0.001），肺V₃₀降低0.7%（p=0.005）。治疗效率提升最显著的是内部验证组，MU减少8.79%（p<0.001）。分层测试发现，初级计划师使用KBP后心脏平均剂量降低13.67 cGy（p=0.020），而中高级计划师获益有限。

讨论部分指出，该模型通过知识迁移解决了IMRT计划的经验依赖性问题，尤其为医疗资源不足地区提供了标准化工具。研究创新性体现在：首次建立针对大分割PM-RNI的KBP模型；证实跨机构应用的可行性；揭示不同经验计划师的获益差异。局限性在于训练集仅来自单中心，未来需纳入多中心数据提升普适性。

这项研究为左侧乳腺癌复杂放疗建立了可量化的质量标杆，其临床价值在于：降低放射性心脏损伤风险，提升治疗效率，并通过知识沉淀促进放疗同质化发展。模型的应用将助力精准放疗在基层医院的推广，最终使更多乳腺癌患者受益。