[放射治療技術] 穿透率比較

在放射治療裡面, 規範照野大小有好幾種方法, 其穿透率也會不同, 考試也愛考, 這邊來整理個小筆記

1. Cerrobend block: 最常用來做擋塊(custom block) 的物質, 其成分約為50.0% bismuth, 26.7% lead, 13.3 % tin, 10.0% cadmium => 之所以採用這種合金是因為其熔點低, 約70度C,方便臨床操作 (如果用純鉛塊的話, 其熔點約為327度C) 

2. independent jaw

3. Multileaf collimator (多葉式準直儀): 其相對Cerrobend block 的好處為可以自動調控照野, 其缺點為相對Cerrobend block, 其照野邊緣會有鋸齒狀出現, 較不平滑, 其physical pneumbra較大

穿透度比較:

Cerrobend block (3.5%) > MLC(interleaf <3%) > MLC (intraleaf <2%) > independent jaw (1%)

Reference:

1. Khan's physics for radiation therapy 6th edition

[放射治療技術學] Equivalent field 換算

放射物理裡面, 很多劑量計算的題目, 都會用不規則的照野來出題, 因此常常需要先把不規則照野轉成正方形照野進行後續計算, 雖然不難, 但是對解題真的太重要, 還是來寫個小筆記

一般來說認為同樣A/P ratio 的照野其劑量效應是相同的

A = 面積(area)

P  = 周長(perimeter) 

假設某一矩形照野其長寬分別為 a, b,

則 A/P = a*b/(2(a + b))

又提供的表通常都是正方形照野, 假設其邊長為c

其A/P = c/4

所以某一矩形照野其長寬分別為 a, b, 其對應的正方形照野, 其邊長就會是

2*a*b/(a+b)

[radiobiology] radiation induced cell death

在輻射生物學裡面, 細胞如何死亡是一個很重要的議題, 因為放射治療臨床專業就是在處理癌細胞死亡以及正常細胞死亡, 這個題目在Basic clinical radiobiology 裡面是第三章, 以下就來整理一下吧!

細胞死亡的機轉總共會有以下五個

Apoptosis

其分子路徑可以分成sensors 跟 effectors. Sensors 常見的包括caspase 8, 9; effectors 常見的是caspase 3. 

1. Extrinsic pathway:

由 caspase 8 啟動造成, 被稱為extrinsic pathway 是因為是藉由細胞外的ligand 跟 細胞膜上的 receptor 去做結合, 導致之後的apoptosis. 常見的有 TNF ligand -> TNF receptor; TRAIL ligand -> TRAIL receptor; FAS ligand -> FAS receptor.

值得注意的是這條路徑並不會單獨被輻射活化; 而是會被輻射結合藥物活化

2. Intrinsic pathway:

由 caspase 9 啟動造成, 被稱為intrinsic pathway, 是因為都在細胞內進行反應.  在正常情形下, anti-apoptotic factor (例如BCL-2), 會抑制 caspase 9. 但是當粒線體內部的cytochrome c 跟其他物質跑進細胞質的時候, 會形成所謂的apoptosome, 之後就會活化 caspase 9. 輻射照射後, p53活化跟BAX, PUMA 蛋白的出現, 也會導致apoptosis

Autophagy

Autophagy 中文翻譯為自噬作用,  意指為細胞消耗掉部分細胞質來產生能量.  雖然自噬作用機轉是看起來是為了細胞存活, 但是在放射照過的細胞, 會發現到自噬作用進而導致死亡的情形

Necrosis

Death by injury, 可以由 PIPK3 啟動

Senescence

意指為細胞永久失去分化能力

Mitotic catastrophe

aberrant mitosis -> 死亡

references:
1. Basic clinical radiobiology, ch3

[radiobiology] target theory

在輻射生物學裡面, target theory 是除了LQ model 外, 另外一個解釋細胞在經過輻射照射後存活情形的模型. 這個模型在輻射生物學的兩本教科書都有提到, 以下就來做個整理!

首先是target theory 主要是基於 Poisson statistics, 這裡簡單介紹一下

$P(n) = e^{-x}*x^{n}/n!$

其代表意義為發生機率的函數, e 為自然對數, x 為平均發生次數, n為發生特定次數的機率

single target single hit inactivation

假設每個細胞平均被打中一次, 請問有多少比例的細胞沒被打中, 其計算為

$P(0) = e^{-1}*1^{0}/0! = e^{-1} = 0.37$

所以可以把細胞變成原來數量的37% 的劑量就被稱為 $D_{0}$

$P(survival) = p(0 ~hits) = e^{-D/D_{0}}$

這邊的推導其實很直觀, 就是可以想像$D_{0}$ 劑量代表平均打中一次,  $D/D_{0}$ 就代表在D 劑量的時候平均打中幾次, 套進poisson statistics 的時候即為上面的公式!

multi-target single hit inactivation 

在哺乳類生物裡面, 會稍微複雜一些, 其模型要用multi-target single hit inactivation 來解釋, 其推導如下, 

特定一個target 沒被擊中的機率:

 $P(survival) = P(0 ~hits) = e^{-D/D_{0}}$

特定一個target被擊中的機率:

 $P(specific ~target~ was~ hit) = 1- e^{-D/D_{0}}$

全部target 都被擊中的機率

 $P(all ~target ~was ~hit) = (1- e^{-D/D_{0}})^{n}$

因為只要有一個target 沒被擊中即可存活, 所以存活機率為

 $P(survival) = 1- (1- e^{-D/D_{0}})^{n}$

這樣的存活曲線在作圖的時候, 會用log scale 作圖, 一開始會有個平緩的區域, 被稱作shoulder, 其大小可以用一個值$D_{q}$ 去做定義, 跟 $D_{0}$ 會有以下的關係式

$D_{q} = D_{0}*ln(n)$ 

其推導如下:

當 $D \to \infty$, $p(survival) = n*e^{-D/D_{0}}$

用這條線去回推到與 x 軸的交點, 其截距就定義為$D_{q}$, 此時存活機率為1

所以 $1 = n*e^{-D_{q}/D_{0}}$, 

故$D_{q} = D_{0}*ln(n)$ 

跟LQ model的比較

其實LQ model 廣義來看, 其實也是target 的概念, 不過裡面有兩種情形, 一種是一次打斷雙股, 另一種是一次打斷單股, 要打中兩次才算, 不過輻射生物的課本是把兩種情形分開看待!

下面來做個簡單的例題, 題目取自110-1 放射治療技術學

解: 題目敘述提到一次照射曲線跟兩次照射曲線, 水平間距為3.5Gy => 即為shoulder, 這樣就可以代公式求解

$3.5 = 1.35*ln(n)$ 

=> $n = 13.4$

References:
1. https://ocw.mit.edu/courses/22-55j-principles-of-radiation-interactions-fall-2004/b199767b521a702ca615d6631fa9b215_cel_surv_curves.pdf

2. Radiobiology for the radiologists
3. Basic clinical radiobiology