A major goal of this issue of the Journal is to provide practical clinical guidance for physicians and treatment planners. The information presented is not perfect, as evidenced by the multiple caveats above. The lack of good predictors is somewhat unsettling. Nevertheless, the QUANTEC papers present a valuable review. Over time, with the help of new studies guided by new physical, statistical and biological technologies, we hope to be able to update this information so that patient care can be continually improved.

Advances in dose-volume/outcome (or normal tissue complication probability, NTCP) modeling since the seminal Emami paper from 1991 are reviewed. There has been some progress with an increasing number of studies on large patient samples with three-dimensional dosimetry. Nevertheless, NTCP models are not ideal. Issues related to the grading of side effects, selection of appropriate statistical methods, testing of internal and external model validity, and quantification of predictive power and statistical uncertainty, all limit the usefulness of much of the published literature. Synthesis (meta-analysis) of data from multiple studies is often impossible because of suboptimal primary analysis, insufficient reporting and variations in the models and predictors analyzed. Clinical limitations to the current knowledge base include the need for more data on the effect of patient-related cofactors, interactions between dose distribution and cytotoxic or molecular targeted agents, and the effect of dose fractions and overall treatment time in relation to nonuniform dose distributions. Research priorities for the next 5-10 years are proposed.

Medical PhysicsVolume 20, Issue 6 p. 1709-1719 Free Access Tomotherapy: A new concept for the delivery of dynamic conformal radiotherapy T. Rock Mackie, T. Rock Mackie Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorTimothy Holmes, Timothy Holmes Department of Medical Physics, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorStuart Swerdloff, Stuart Swerdloff Department of Medical Physics, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorPaul Reckwerdt, Paul Reckwerdt Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorJoseph O. Deasy, Joseph O. Deasy Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorJames Yang, James Yang Department of Medical Physics, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorBhudatt Paliwal, Bhudatt Paliwal Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorTimothy Kinsella, Timothy Kinsella Department of Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this author T. Rock Mackie, T. Rock Mackie Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorTimothy Holmes, Timothy Holmes Department of Medical Physics, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorStuart Swerdloff, Stuart Swerdloff Department of Medical Physics, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorPaul Reckwerdt, Paul Reckwerdt Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorJoseph O. Deasy, Joseph O. Deasy Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorJames Yang, James Yang Department of Medical Physics, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorBhudatt Paliwal, Bhudatt Paliwal Department of Medical Physics and Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this authorTimothy Kinsella, Timothy Kinsella Department of Human Oncology, University of Wisconsin, Madison, WisconsinSearch for more papers by this author First published: November 1993 https://doi.org/10.1118/1.596958Citations: 819AboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onFacebookTwitterLinked InRedditWechat Abstract Tomotherapy, literally “slice therapy,” is a proposal for the delivery of radiation therapy with intensity-modulated strips of radiation. The proposed method employs a linear accelerator, or another radiation-emitting device, which would be mounted on a ring gantry like a CT scanner. The patient would move through the bore of the gantry simultaneously with gantry rotation. The intensity modulation would be performed by temporally modulated multiple independent leaves that open and close across the slit opening. At any given time, any leaf would be (1) closed, covering a portion of the slit, (2) open, allowing radiation through, or (3) changing between these states. This method would result in the delivery of highly conformal radiation. Overall treatment times should be comparable with contemporary treatment delivery times. The ring gantry would make it convenient to mount a narrow multisegmented megavoltage detector system for beam verification and a CT scanner on the treatment unit. Such a treatment unit could become a powerful tool for treatment planning, conformal treatment, and verification using tomographic images. The physical properties of this treatment delivery are evaluated and the fundamental design specifications are justified. Citing Literature Volume20, Issue6November 1993Pages 1709-1719 This article also appears in:Advances in Radiation Treatment Delivery and Quality Assurance RelatedInformation

A software environment is described, called the computational environment for radiotherapy research (CERR, pronounced “sir”). CERR partially addresses four broad needs in treatment planning research: (a) it provides a convenient and powerful software environment to develop and prototype treatment planning concepts, (b) it serves as a software integration environment to combine treatment planning software written in multiple languages (MATLAB, FORTRAN, C/C++, JAVA, etc.), together with treatment plan information (computed tomography scans, outlined structures, dose distributions, digital films, etc.), (c) it provides the ability to extract treatment plans from disparate planning systems using the widely available AAPM/RTOG archiving mechanism, and (d) it provides a convenient and powerful tool for sharing and reproducing treatment planning research results. The functional components currently being distributed, including source code, include: (1) an import program which converts the widely available AAPM/RTOG treatment planning format into a MATLAB cell-array data object, facilitating manipulation; (2) viewers which display axial, coronal, and sagittal computed tomography images, structure contours, digital films, and isodose lines or dose colorwash, (3) a suite of contouring tools to edit and/or create anatomical structures, (4) dose–volume and dose–surface histogram calculation and display tools, and (5) various predefined commands. CERR allows the user to retrieve any AAPM/RTOG key word information about the treatment plan archive. The code is relatively self-describing, because it relies on MATLAB structure field name definitions based on the AAPM/RTOG standard. New structure field names can be added dynamically or permanently. New components of arbitrary data type can be stored and accessed without disturbing system operation. CERR has been applied to aid research in dose–volume-outcome modeling, Monte Carlo dose calculation, and treatment planning optimization. In summary, CERR provides a powerful, convenient, and common framework which allows researchers to use common patient data sets, and compare and share research results.

Objectives: In a prospective clinical study, we tested the hypothesis that sparing the parotid glands may result in significant objective and subjective improvement of xerostomia in patients with head-and-neck cancers. The functional outcome 6 months after the completion of radiation therapy is presented. Methods and Materials: From February 1997 to February 1999, 41 patients with head-and-neck cancers were enrolled in a prospective salivary function study. Inverse-planning intensity-modulated radiation therapy (IMRT) was used to treat 27 patients, and forward-planning three-dimensional radiation therapy in 14. To avoid potential bias in data interpretation, only patients whose submandibular glands received greater than 50 Gy were eligible. Attempts were made to spare the superficial lobe of the parotid glands to avoid underdosing tumor targets in the parapharyngeal space; however, the entire parotid volume was used to compute dose–volume histograms (DVHs) for this analysis. DVHs were computed for each gland separately. Parotid function was assessed objectively by measuring stimulated and unstimulated saliva flow before and 6 months after the completion of radiation therapy. Measurements were converted to flow rate (mL/min) and normalized relative to that before treatment. The corresponding quality-of-life (QOL) outcome was assessed by five questions regarding the patient’s oral discomfort and eating/speaking problems. Results: We observed a correlation between parotid mean dose and the fractional reduction of stimulated saliva output at 6 months after the completion of radiation therapy. We further examined whether the functional outcome could be modeled as a function of dose. Two models were found to describe the dose–response data well. The first model assumed that each parotid gland is comprised of multiple independent parallel functional subunits (corresponding to computed tomography voxels) and that each gland contributes equally to overall flow, and that saliva output decreases exponentially as a quadratic function of irradiation dose to each voxel. The second approach uses the equivalent uniform dose (EUD) metrics, which assumes loss of salivary function with increase in EUD for each parotid gland independently. The analysis suggested that the mean dose to each parotid gland is a reasonable indicator for the functional outcome of each gland. The corresponding exponential coefficient was 0.0428/Gy (95% confidence interval: 0.01, 0.09). The QOL questions on eating/speaking function were significantly correlated with stimulated and unstimulated saliva flow at 6 months. In a multivariate analysis, a toxicity score derived from the model based on radiation dose to the parotid gland was found to be the sole significant predictive factor for xerostomia. Neither radiation technique (IMRT vs. non-IMRT) nor chemotherapy (yes or no) independently influenced the functional outcome of the salivary glands. Conclusion: Sparing of the parotid glands translates into objective and subjective improvement of both xerostomia and QOL scores in patients with head-and-neck cancers receiving radiation therapy. Modeling results suggest an exponential relationship between saliva flow reduction and mean parotid dose for each gland. We found that the stimulated saliva flow at 6 months after treatment is reduced exponentially, for each gland independently, at a rate of approximately 4% per Gy of mean parotid dose.

PurposeSpinal stereotactic radiosurgery (SRS) is increasingly used to manage spinal metastases. However, target volume definition varies considerably and no consensus target volume guidelines exist. This study proposes consensus target volume definitions using common scenarios in metastatic spine radiosurgery.Methods and MaterialsSeven radiation oncologists and 3 neurological surgeons with spinal radiosurgery expertise independently contoured target and critical normal structures for 10 cases representing common scenarios in metastatic spine radiosurgery. Each set of volumes was imported into the Computational Environment for Radiotherapy Research. Quantitative analysis was performed using an expectation maximization algorithm for Simultaneous Truth and Performance Level Estimation (STAPLE) with kappa statistics calculating agreement between physicians. Optimized confidence level consensus contours were identified using histogram agreement analysis and characterized to create target volume definition guidelines.ResultsMean STAPLE agreement sensitivity and specificity was 0.76 (range, 0.67-0.84) and 0.97 (range, 0.94-0.99), respectively, for gross tumor volume (GTV) and 0.79 (range, 0.66-0.91) and 0.96 (range, 0.92-0.98), respectively, for clinical target volume (CTV). Mean kappa agreement was 0.65 (range, 0.54-0.79) for GTV and 0.64 (range, 0.54-0.82) for CTV (P<.01 for GTV and CTV in all cases). STAPLE histogram agreement analysis identified optimal consensus contours (80% confidence limit). Consensus recommendations include that the CTV should include abnormal marrow signal suspicious for microscopic invasion and an adjacent normal bony expansion to account for subclinical tumor spread in the marrow space. No epidural CTV expansion is recommended without epidural disease, and circumferential CTVs encircling the cord should be used only when the vertebral body, bilateral pedicles/lamina, and spinous process are all involved or there is extensive metastatic disease along the circumference of the epidural space.ConclusionsThis report provides consensus guidelines for target volume definition for spinal metastases receiving upfront SRS in common clinical situations. Spinal stereotactic radiosurgery (SRS) is increasingly used to manage spinal metastases. However, target volume definition varies considerably and no consensus target volume guidelines exist. This study proposes consensus target volume definitions using common scenarios in metastatic spine radiosurgery. Seven radiation oncologists and 3 neurological surgeons with spinal radiosurgery expertise independently contoured target and critical normal structures for 10 cases representing common scenarios in metastatic spine radiosurgery. Each set of volumes was imported into the Computational Environment for Radiotherapy Research. Quantitative analysis was performed using an expectation maximization algorithm for Simultaneous Truth and Performance Level Estimation (STAPLE) with kappa statistics calculating agreement between physicians. Optimized confidence level consensus contours were identified using histogram agreement analysis and characterized to create target volume definition guidelines. Mean STAPLE agreement sensitivity and specificity was 0.76 (range, 0.67-0.84) and 0.97 (range, 0.94-0.99), respectively, for gross tumor volume (GTV) and 0.79 (range, 0.66-0.91) and 0.96 (range, 0.92-0.98), respectively, for clinical target volume (CTV). Mean kappa agreement was 0.65 (range, 0.54-0.79) for GTV and 0.64 (range, 0.54-0.82) for CTV (P<.01 for GTV and CTV in all cases). STAPLE histogram agreement analysis identified optimal consensus contours (80% confidence limit). Consensus recommendations include that the CTV should include abnormal marrow signal suspicious for microscopic invasion and an adjacent normal bony expansion to account for subclinical tumor spread in the marrow space. No epidural CTV expansion is recommended without epidural disease, and circumferential CTVs encircling the cord should be used only when the vertebral body, bilateral pedicles/lamina, and spinous process are all involved or there is extensive metastatic disease along the circumference of the epidural space. This report provides consensus guidelines for target volume definition for spinal metastases receiving upfront SRS in common clinical situations.

Accumulating evidence suggests that characteristics of pre-treatment FDG–PET could be used as prognostic factors to predict outcomes in different cancer sites. Current risk analyses are limited to visual assessment or direct uptake value measurements. We are investigating intensity–volume histogram metrics and shape and texture features extracted from PET images to predict patient's response to treatment. These approaches were demonstrated using datasets from cervix and head and neck cancers, where AUC of 0.76 and 1.0 were achieved, respectively. The preliminary results suggest that the proposed approaches could potentially provide better tools and discriminant power for utilizing functional imaging in clinical prognosis.

Significance Gleason scores and ultimately the aggressiveness of prostate cancers determined using transrectal ultrasound (TRUS)-guided biopsy procedures could result in incorrect diagnosis in addition to patient discomfort. The Gleason scores determined from TRUS-guided biopsies often differ from immediate repeat biopsies and the biopsies determined following whole excision of the prostate. Our approach presents a highly accurate and automated method for differentiating between the high ≥7 and low Gleason score 6(3+3), as well as between 7(3+4) and 7(4+3) Gleason score cancers through multiparametric MRI combined with texture features computed on the same images. Noninvasive and accurate techniques such as ours can benefit patient care without subjecting them to unnecessary interventions.

Abstract Invasive cervical cancer is a leading cause of cancer death in women worldwide, resulting in about 300,000 deaths each year. The clinical outcomes of cervical cancer vary significantly and are difficult to predict. Thus, a method to reliably predict disease outcome would be important for individualized therapy by identifying patients with high risk of treatment failures before therapy. In this study, we have identified a microRNA (miRNA)-based signature for the prediction of cervical cancer survival. miRNAs are a newly identified family of small noncoding RNAs that are extensively involved in human cancers. Using an established PCR-based miRNA assay to analyze 102 cervical cancer samples, we identified miR-200a and miR-9 as two miRNAs that could predict patient survival. A logistic regression model was developed based on these two miRNAs and the prognostic value of the model was subsequently validated with independent cervical cancers. Furthermore, functional studies were done to characterize the effect of miRNAs in cervical cancer cells. Our results suggest that both miR-200a and miR-9 could play important regulatory roles in cervical cancer control. In particular, miR-200a is likely to affect the metastatic potential of cervical cancer cells by coordinate suppression of multiple genes controlling cell motility. Cancer Res; 70(4); 1441–8

Treatment planning tools that use biologically related models for plan optimization and/or evaluation are being introduced for clinical use. A variety of dose-response models and quantities along with a series of organ-specific model parameters are included in these tools. However, due to various limitations, such as the limitations of models and available model parameters, the incomplete understanding of dose responses, and the inadequate clinical data, the use of biologically based treatment planning system (BBTPS) represents a paradigm shift and can be potentially dangerous. There will be a steep learning curve for most planners. The purpose of this task group is to address some of these relevant issues before the use of BBTPS becomes widely spread. In this report, the authors (1) discuss strategies, limitations, conditions, and cautions for using biologically based models and parameters in clinical treatment planning; (2) demonstrate the practical use of the three most commonly used commercially available BBTPS and potential dosimetric differences between biologically model based and dose-volume based treatment plan optimization and evaluation; (3) identify the desirable features and future directions in developing BBTPS; and (4) provide general guidelines and methodology for the acceptance testing, commissioning, and routine quality assurance (QA) of BBTPS.