Um índice de saturação de proliferação para prever a resposta à radiação e personalizar a fracionamento da radioterapia

CONTEXTO: Embora protocolos alterados que desafiem a fracionamento convencional da radiação tenham sido testados em ensaios clínicos prospectivos, ainda temos uma compreensão limitada de como selecionar o cronograma de fracionamento mais apropriado para pacientes individuais. Atualmente, a prescrição de radioterapia definitiva é baseada no local primário e no estágio, sem considerar fatores tumorais ou do hospedeiro específicos do paciente que possam influenciar o resultado. Hipotetizamos que a proporção de células proliferativas radiosensíveis depende da saturação da capacidade de suporte tumoral. Isso pode servir como um fator prognóstico para a fracionamento personalizada da radioterapia (RT). MÉTODOS: Introduzimos um índice de saturação de proliferação (PSI), que é definido como a razão entre o volume do tumor e a capacidade de suporte tumoral influenciada pelo hospedeiro. A capacidade de suporte é uma medida conceitual do volume máximo que pode ser suportado pelo ambiente tumoral atual, incluindo disponibilidade de oxigênio e nutrientes, vigilância imunológica e acidez. O PSI é estimado a partir de duas tomografias computadorizadas rotineiras pré-radioterapia separadas temporalmente e um modelo determinístico de crescimento tumoral logístico. Introduzimos o PSI específico do paciente pré-tratamento em um modelo de crescimento tumoral e resposta à radioterapia, e ajustamos o modelo a dados retrospectivos de quatro pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas tratados exclusivamente com fracionamento padrão. Em seguida, simulamos tanto um protocolo de hipofracionamento de ensaio clínico quanto fracionamentos diários, com dose biologicamente efetiva igual, para comparar a redução do volume tumoral em função do PSI pré-tratamento. RESULTADOS: Com o tempo de duplicação do tumor e a radiosensibilidade assumidos como constantes entre os pacientes, um PSI pré-tratamento específico do paciente é suficiente para ajustar os dados de resposta de pacientes individuais (R(2) = 0,98). O PSI varia muito entre os pacientes (coeficiente de variação >128 %) e correlaciona-se inversamente com a resposta à radioterapia. Para este estudo, nossas simulações sugerem que apenas pacientes com PSI intermediário (0,45-0,9) provavelmente se beneficiarão verdadeiramente do hipofracionamento. Para até 20 % de incertezas na taxa de crescimento tumoral, radiosensibilidade e ruído nos dados radiológicos, o erro absoluto de estimativa do PSI pré-tratamento é <10 % para mais de 75 % dos pacientes. CONCLUSÕES: Imagens radiológicas rotineiras podem ser usadas para calcular o PSI individual, que pode servir como um fator prognóstico para a resposta à radiação. Isso fornece um novo paradigma e justificativa para selecionar a dose-fracionamento da RT personalizada.