Die Partikeltherapie (PT) mit gescannten Kohlenstoffionen könnte die Behandlung von Patienten mit Lungenkrebs im Stadium IV verbessern, indem die Dosisbelastung kritischer Organe reduziert wird. Vorzugsweise wird hierbei die intensitätsmodulierten Partikeltherapie (IMPT) eingesetzt. PT ist aber wegen ihrer Reichweitenabhängigkeit besonders anfällig für interne Dosisgradienten, insbesondere wenn sich die betroffenen Organe bewegen.

Sowohl bewegungsinduzierte als auch interne Dosisgradienten können durch entsprechend robuste 4D-Optimierungsstrategien kontrolliert werden. Da IMPT kongruente Zielvolumina benötigt, können nur mittels robuster 4D-Optimierung feldspezifische Reichweitenunsicherheiten und bewegungsinduzierte Reichweitenänderungen simultan berücksichtigt werden. Daher wurde in das GSI-eigene Bestrahlungsplanungssystem TRiP4D eine "Worst-Case"-Methode, welche Fehler in der Patientenpositionierung und Reichweitenunsicherheiten berücksichtigen kann, implementiert und an verschiedene 4D-Optimierungsstrategien angepasst. Die Unsicherheitsszenarien der robusten Optimierung erhöhen den Bedarf an Arbeitsspeicher, insbesondere wenn auch Bewegungszustände explizit berücksichtigt werden, wie bei der robusten 4D ITV-Optimierung. Mehrere Strategien zur Reduzierung von Problemgröße und Rechenzeit wurden implementiert und getestet, wie z.B. das Aufteilen der Optimierungsmatrix nach Dosisbeitrag oder randomisierte Reduzierung der in der Optimierung verwendeten Voxel.

Die Pläne wurden einer Robustheitsanalyse unterzogen, bei der Dosisverteilungen für eine Vielzahl von Unsicherheitsszenarien berechnet wurden. Durch die Überlagerung von Positionierungs- und Reichweitenfehlern wurden Szenarien getestet, die über die bereits in der Optimierung verwendeten hinausgehen. In einer Studie mit 8 komplexen Lungenkrebspatienten konnte die Planrobustheit bei der Mehrheit der Patienten durch robuste Optimierung erhöht werden. Für die konventionelle Optimierung war insbesondere die Volumendosis der kleineren Atemwege ein limitierender Faktor. Mittels robuster 4D ITV-Optimierung konnte die Vorgabe für die kleineren Atemwege in 98.8 % der Fälle erfüllt werden, gegenüber 79.8 % bei konventioneller Optimierung. Diese verstärkte Robustheit führte bei einigen Patienten zu einem Verlust der Zielabdeckung.

Weiterhin wurde eine robuste Implementierung der konformen 4D-Optimierung entwickelt, die auf einer Bibliothek von Behandlungsplänen für jede Phase eines 4DCTs basiert. Dieses Verfahren reduziert das bestrahlte Volumen erheblich, erhöht aber auch die Notwendigkeit einer robusten Optimierung, um weiterhin die Robustheit gegenüber Abweichungen der abgestrahlten von der geplanten Dosisverteilung gewährleisten zu können. Für einen Lungenkrebspatienten mit großer Tumorbewegung konnte mittels robuster konformer 4D-Optimierung die Zielabdeckung deutlich erhöht und gleichzeitig die Dosisbelastung kritischer Organe reduziert werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide robusten Optimierungsmethoden für PT mit 4D-Behandlungsplanung vielversprechende Ergebnisse liefern und neue Optionen für eine robuste, sichere intensitätsmodulierte Partikeltherapie und damit vorteilhafte Behandlungspläne für Lungenkrebspatienten schaffen.