《Brachytherapy》：A first-in-human randomized clinical trial of graphics processing units based multi-criteria optimization (gMCO) versus IPSA in high-dose-rate prostate brachytherapy
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该研究通过首例人体随机试验，比较GPU加速多准则优化（gMCO）与逆规划模拟退火算法（IPSA）在HDR前列腺放疗中的规划效率及剂量学质量。结果显示gMCO将规划时间缩短50%（10-5.2分钟），且在综合剂量学指标（如前列腺V100、GTV D90等）的帕累托前沿上达到更优平衡，未降低计划质量，证实gMCO的临床适用性。
F. Lacroix|E. Poulin|C. Bélanger|S. Aubin|D. Carignan|E. Vigneault|A.-G. Martin|F. Bachand|L. Beaulieu|W. Foster
魁北克大学医院医学物理与放射防护部门，魁北克省魁北克市，加拿大
摘要
目的
这项首次在人体上进行的随机临床试验旨在比较基于GPU的多标准优化（MCO）算法gMCO与参考计划在前列腺高剂量率（HDR）近距离放射治疗中的计划制定时间和计划质量。
方法和材料
近距离放射治疗过程如下：（1）患者定位；（2）在经直肠超声（US）引导下插入导管；（3）进行3D超声扫描；（4）在Oncentra Prostate（Elekta，Veenendaal，荷兰）软件上进行轮廓绘制/导管重建；（5）计划制定；（6）治疗。计划制定（第5步）在随机分组后，使用Oncentra Prostate（Veenendaal，荷兰）软件或gMCO算法进行。记录了使用Oncentra Prostate或gMCO的规划时间。患者事先已经接受了磁共振成像（MRI）检查，以确定是否存在可见的肿瘤体积（GTV，PIRADS 3级及以上），如果存在，GTV会被提升到处方剂量的至少19 Gy。共有55名患者参与研究，并随机分配到两个治疗组。比较了gMCO和逆向规划模拟退火算法（IPSA）计划的剂量学指标（前列腺V100、V150、V200、GTV D90、尿道D10、直肠和膀胱V75及D1cc），以确定计划质量和规划时间是否存在统计学差异。
结果
结果显示，与IPSA相比，使用gMCO时优化时间减少了一半，从10分钟缩短至5.2分钟。尽管在比较单个剂量学指标时，gMCO和IPSA计划之间没有统计学差异，但在同时考虑多个剂量学指标时，gMCO计划的通过率更高（高出1.3到1.6倍）。
结论
与IPSA相比，使用gMCO可以将前列腺HDR近距离放射治疗的计划制定时间缩短一半，同时不降低计划质量。由于规划过程效率的显著提升，我们现在在所有HDR前列腺治疗病例中都采用gMCO算法。
引言
自2001年逆向规划模拟退火算法（IPSA）问世以来，基于解剖结构的逆向规划方法在高剂量率（HDR）近距离放射治疗计划制定中逐渐受到重视（1）。目前，市场上有几种用于HDR近距离放射治疗的剂量优化方法，如IPSA或混合逆向规划优化（HIPO）（2,3）。IPSA和HIPO使用基于人群的目标函数作为初始解，并根据该目标函数生成单一治疗计划。虽然这些算法通常能提供快速有效的解决方案，但它们无法针对个别患者的具体约束和权衡因素提供“最优”方案。通常需要手动调整这些通用方案，以优化特定患者的剂量分布。
多标准优化（MCO）算法是一类新的逆向规划算法，可以生成多个方案来探索患者特定的权衡因素（[4], [5], [6], [7]）。MCO可以与图形处理单元（GPU）结合使用，以生成位于优化问题帕累托前沿的大量方案（7）。MCO算法在提高HDR近距离放射治疗计划质量方面显示出巨大潜力。例如，一项盲法回顾性研究评估了一种基于GPU的MCO算法（gMCO），发现放射肿瘤科医生更倾向于选择gMCO生成的方案（8）。另一项研究表明，生成1000个帕累托最优方案的gMCO算法结合自动和交互式计划导航工具，相比标准临床方案，可以提高规划效率和计划质量（9）。
尽管先前的研究已经证明了gMCO在提高计划质量和规划效率方面的潜力，但其回顾性研究未能完全反映临床实践的实际情况。本研究是首次前瞻性、随机化、首次在人体上进行的比较gMCO和参考计划（IPSA）的前列腺HDR治疗研究。研究假设，由于gMCO能够生成大量具有患者特定权衡因素的帕累托最优方案，并且可以通过专用导航工具进行比较和选择，因此使用gMCO可能比IPSA更快地获得更高质量的计划。本研究记录了优化时间，并比较了两种算法生成的治疗计划质量指标。
章节摘录
gMCO
本研究中使用的基于GPU的MCO优化工具已由我们团队开发多年，并在多项回顾性研究中得到了广泛验证（[4], [5], [6], [7], [8], [9]）。它通过图形用户界面（GUI）使用光标在方案之间导航，以便选择不同的剂量学指标。
MCO计划的生成基于之前确定的前列腺特定通用方案（[7], [8], [9], [10]）。可以对选定的计划进行进一步微调。
患者
本随机研究共纳入55名患者，其中29名在gMCO组，26名在IPSA组。gMCO组的平均前列腺体积（CTV）为44.9立方厘米，标准差为15.7立方厘米；IPSA组的平均前列腺体积为42.7立方厘米，标准差为13.6立方厘米（Mann-Whitney检验，p = 0.81）。在gMCO组中，29名患者中有22名（76%）的GTV通过MRI确定；在IPSA组中，26名患者中有23名（88%）的GTV通过MRI确定。
讨论
本研究在前瞻性随机化首次人体试验中，比较了IPSA优化和gMCO优化的前列腺HDR计划在剂量学优化时间和计划质量方面的差异。
无论使用gMCO还是IPSA，优化过程略有不同。使用当前实现的gMCO时，自动选定的第一个方案通常在临床上是合适的，即满足所有INST或INST+规划约束。然而，由于优化过程快速，有时需要调整剂量
结论
本研究展示了基于GPU的多标准优化在前列腺HDR近距离放射治疗中的首次人体试验应用。研究表明，使用导航工具生成的gMCO治疗计划的选择方案可以将规划时间缩短一半，同时不降低计划质量。由于规划过程效率的显著提升，我们现在在所有HDR前列腺治疗病例中都采用gMCO算法。
数据可用性声明
由于医院内部政策，研究数据无法共享。
