Möglichkeiten zur Verbesserung der Dosimetrie und Therapieplanung in der Molekularen Radiotherapie durch maschinelles Lernen - Jiménez-Franco, Luis David; Kletting, Peter; Glatting, Gerhard (Der Nuklearmediziner, 2019)
Die Molekulare Strahlentherapie ist eine systemische oder lokoregionäre Therapie, bei der dem Patienten ein Radionuklid oder ein radioaktiv markiertes Arzneimittel verabreicht wird. Ziel ist es, die Tumorzellen abzutöten und gleichzeitig das Normalgewebe zu schonen. Die Therapieplanung umfasst deshalb die prätherapeutische Bestimmung der zu verabreichenden Aktivitätsmenge, der Substanzmenge und der zeitlichen Abfolge möglicher die Pharmakokinetik modulierender Interventionen/Injektionen.Der Einsatz der künstlichen Intelligenz und insbesondere des maschinellen Lernens (ML) sind in letzter Zeit immer mehr in den Fokus auch der Bildgebung und Therapie mit ionisierenden Strahlen gerückt.In dieser Übersichtsarbeit wird ein Verfahren der individualisierten Therapieplanung für die Molekulare Strahlentherapie anhand eines Ablaufplanes vorgestellt. Dabei werden die Möglichkeiten diskutiert, durch den Einsatz von maschinellem Lernen die Therapieplanung zu verbessern. Der Einsatz von ML besitzt ein großes Potenzial in der Dosimetrie und Behandlungsplanung in der Molekularen Strahlentherapie. Jedoch sind noch weitere Anstrengungen erforderlich, um genügend relevante Daten zu sammeln und diese mittels ML effizient zur Verbesserung der Dosimetrie und Behandlungsplanung in der Molekularen Strahlentherapie zu nutzen.
Keywords: Molekulare Radiotherapie; Radionuklidtherapie; Therapieplanung; Dosimetrie; maschinelles Lernen; PBPK