Los histogramas dosis-volumen (DVH, por sus siglas en inglés) son una herramienta que utilizamos para evaluar la dosis que recibirá tanto nuestro tumor como los tejidos sanos circundantes, una vez impartido el tratamiento. Con su ayuda resulta fácil comprobar, por ejemplo, si nuestro volumen blanco de planificación PTV (Planning Target Volume) cumple con el criterio ICRU de homogeneidad en la distribución de dosis. Pero es al estimar las dosis que reciben los tejidos sanos, a fin de evaluar el riesgo de producir un daño determinado, cuando empezamos a sentirnos inseguros y no sabemos muy bien qué estamos analizando exactamente.
Imaginemos, por ejemplo, la distribución de dosis que tendremos en el pulmón después de irradiar un cáncer de mama. Ésta no es, en modo alguno, homogénea, y será, por tanto, dependiente de nuestra técnica de irradiación elegida. El pulmón, además, es un órgano que se mueve al respirar y cambia de volumen durante la fase respiratoria. Como nuestro tratamiento dura unas cuantas semanas, tampoco estamos seguros de que ese pulmón vaya a estar exactamente en el mismo sitio cada día –por comodidad podemos decir que, la nuestra, es una distribución de dosis en cuatro dimensiones, 4D. Resulta fácil comprender que no vayamos a ser capaces de conocer y manejar, llegado el caso, una información tan compleja. Así que empezaremos a simplificar el problema.
Histograma dosis-volumen de la distribución de dosis del tratamiento de mama de la figura siguiente. Línea roja para el PTV. Línea azul para el pulmón homolateral.
Sección axial representativa de la distribución de dosis en un tratamiento de mama.
Si nos olvidamos de su función respiratoria, de su movimiento, de su localización diaria, tendremos una imagen bastante exacta de la distribución de dosis en el pulmón; podemos visualizarla en un sistema de planificación y diremos que tenemos una información dosimétrica 3D. Esta información sigue resultando, por desgracia, muy compleja de tratar y no sabremos, a ciencia cierta, qué hacer con ella. Comprendemos, además, que la distribución cambiará en función de la técnica que hayamos elegido para irradiar nuestro tumor.
Los histogramas dosis-volumen reducen esta información, simplificada ya en tres dimensiones, al representarla en un espacio bidimensional o 2D. Con este último paso hemos perdido cualquier información topológica, por ejemplo; además, el pulmón no es un órgano homogéneo, sino que su funcionamiento se sustenta en cierta complejidadestructural bien diferenciada. Toda esta información ha sido perdida; para valorar la pérdida basta imaginar ahora la irradiación de un esófago, o de un timoma, y pensar en cómo serán las distribuciones 3D de posibles DVH, similares en nuestro ejemplo a los que teníamos en el caso anterior de mama, para el pulmón.
Histograma dosis-volumen de la distribución de dosis del tratamiento de esófago de la figura siguiente. Línea azul oscura para el PTV. Línea azul clara para el pulmón.
Sección axial representativa de la distribución de dosis en un tratamiento de esófago.
Por asombroso que parezca, esta información en dos dimensiones sigue siendo exageradamente complicada de tratar y no conseguimos, en consecuencia, entenderla muy bien. Para ello realizamos una simplificación más y construimos un modelo en una dimensión, 1D. Puede ser, por ejemplo, un punto de nuestro histograma, que represente la cantidad de volumen que recibe una determinada dosis; o la dosis media recibida en nuestro tejido, por ejemplo. Existen diferentes métricas y cada una de ellas se puede utilizar para evaluar el posible riesgo de daño producido al tejido. Debemos de ser cautos al aplicar los resultados publicados con estos métodos en nuestra práctica clínica, pues éstos suelen tener una pobre “validez externa”. Basta recordar que para cada modelo 1D existen varios modelos 2D; de igual manera, para cada histograma pueden existir diferentes realidades 3D.
Algunas preguntas que podemos plantearnos son las siguientes: ¿por qué estos modelos simplificados tienen una buena validez interna? ¿Por qué en órganos como el recto son más determinantes, a la hora de predecir daños, los volúmenes irradiados a altas dosis que a dosis bajas o medias? Aunque nuestros modelos sean representaciones simplificadas de la realidad, ¿tiene sentido optimizarlos para una métrica dada a fin de mejorar su respuesta (si nuestra métrica es la dosis media en el tejido, conseguir una dosis media más baja)?
Tenemos que señalar, para concluir, que todas estas consideraciones son meramente dosimétricas y no tienen en cuenta la variabilidad que existe entre nuestros pacientes. Así las cosas, ¿qué estamos haciendo exactamente cuando intentamos que la curva para un tejido sano pase un poco por debajo de un punto dado? Otras preguntas legítimas tendrían que ver con el tiempo empleado para conseguir estas modificaciones, así como las razones o emociones que operan para conseguir que nos afanemos en tan extraña tarea.
Desayuno con fotones 
Muy buen post, es un tema muy debatido en los servicios de radioterapia. Son muchos los esfuerzos para conseguir describir una métrica adecuada, una piedra filosofal, que nos pronostique con generalidad y certeza, la probabilidad de curar sin complicar. Una única métrica para todos los órganos y tejidos, o al menos, una para cada uno de ellos. Como descubrió el grupo de trabajo QUANTEC (Quantitative Analysis of Normal Tissue Effects in the Clinic http://www.redjournal.org/issues?issue_key=S0360-3016%2810%29X0002-5) las cosas estaban peor de lo que parecían. Ese trabajo ha supuesto un empujón importante a la cuestión. Se han comenzado un buen número de ensayos multicéntricos y se está trabajando, al fin, en la creación de grandes bases de datos de respuesta. Pero la cosa no pinta sencilla y preocupa ver a los primeras espadas «de siempre» interesarse por el manejo de grandes y complejos conjuntos de datos, apuntando ya a la incorporación de la información genética. Y no es disparatado, a la luz de nuevos hallazgos sobre biología celular y la relevancia de la actividad epigenética, pensar que la cosa no terminará ahí, y que ni el contenido genético será suficiente para predecir la respuesta tisular. Al fin y al cabo, puede que todo este esfuerzo no sea más que la persecución de un sueño (esperemos que no)
Muy bueno lo que planteas y cómo lo haces, Jaime. Más que razones, desde mi punto de vista son emociones, las que hacen gastar tanto tiempo y energía en conseguir unos histogramas dosis volumen que nos dejen satisfechos.
No mencionas las tablas Emami ni las recomendaciones del grupo Quantec, pero enlazando con lo que nos cuentas aquí podría haber un segundo post en esa línea.
Muy acertado el post, tengo la sensación de que especialmente los médicos tendemos a poner en un altar a los DVH, e incluso más allá, los diferentes puntos de corte que extraemos de él.
Como bien explicas, la optimización de un tratamiento de radioterapia engloba no solo la planificación en un CT estático y el cumplimiento de unos parametros dosimétricos que no dejan de ser un muestreo de la situación real.
Sí, es interesante plantearse hasta qué punto nos hemos convertido en esclavos de una herramienta que, por ser fácil de manejar, nos predispone a concederle una importancia que muchas veces resulta excesiva.
En otro post podemos hablar de modelos que incorporan no sólo variables dosimétricas, sino también clínicas y genéticas, como apunta Manolo. Y, claro, Naia, habrá que hablar también de las tablas de Emami (analizar nuestra devoción por ellas durante los últimos veinte años, casi religiosa; supongo que la mayoría de nosotros las tenemos pegadas en alguna pared y, cuando nadie nos mira, las rezamos o maldecimos!).
Gracias Jaime por plantear este asunto que tiene una gran importancia en el quehacer de una unidad de radioterapia. A pesar de las limitaciones de los histogramas por la simplificación que suponen, son algo más tangible que las «valoraciones clínicas cualitativas» a las que tanto tiempo hemos estado sometidos. Espero que haya una continuación de este artículo.
Otra limitación del DVH es que no tiene en cuenta la dosis por fracción, que en algunos casos es tan importante como la dosis total. Ultimamente están poníéndose de moda los tratamientos hipofraccionados (menos sesiones de tratamiento, más dosis por sesión): ¿podemos seguir usando los mismos criterios de tolerancia basados en los mismos puntos del histograma?.
Y esto tiene su importancia incluso limitándonos a tratamientos con fraccionamiento estándar, ya que la propia inhomogeneidad de la distribución de dosis da lugar a diferente dosis/fracción en los diferentes órganos irradiados. ¿Tiene sentido comparar directamente los DVH de dos planes en los que se ha utilizado una técnica muy distinta y, por tanto, dan lugar a una distribución de dosis/fracción totalmente distinta en los órganos de riesgo?. Algunos artículos del QUANTEC advierten que sus criterios dosis-volumen sólo son válidos si se usa una técnica similar a la que se usó en los estudios en los que están basados esos criterios; pero en el día a día ¿quién conoce los detalles de la técnica concreta que se utilizó en cada uno de esos estudios? (y aunque se conozcan, tampoco parece razonable tener que limitarnos a utilizar las mismas técnicas si se dispone de otras a priori más ventajosas).
Por no hablar de que la evaluación basada en histogramas asume implícitamente que el efecto biológico de la radiación es totalmente local, y cada vez hay más estudios que ponen esto en cuestión e indican que la estructura espacial de la distribución de dosis también importa.
Los modelos radiobiológicos prometían obtener métricas más robustas, válidas independientemente del fraccionamiento o de la técnica utilizada, pero hay todavía tantas incertidumbres en radiobiología, que yo cada vez lo veo más lejano.
Muy cierto, esa es una lucha que mantenemos en nuestro servicio (muy hipofraccionador) y que por ahora solo obtiene un «Eing?» por respuesta. Por lo que respecta al DVH, mi tendencia personal es cada vez más a limitar su uso a una valoración cuantitativa final de una dosimetría que por otro lado ya he validado cualitativamente mediante curvas de isodosis.
Un saludo, muchos ánimos con el proyecto y espero poder colaborar pronto.
USING CONFORMAL RADIOBIOLOGY TO FIND THE ‘BEST’ TREATMENT PLAN:
https://drive.google.com/file/d/0ByvZdI8DKFQBMTlZNlhiOWFBRE0/edit?usp=sharing
ALAN NAHUM 2007 EN EL MEETING DE AAPM
El asunto de la «buena» validez interna (y entrecomillo, pues no es tan buena, o al menos no lo es para algunos de los modelos que usamos) y las autocorrelaciones, merece otro post.