Radioterapia adaptativa: recálculo de dose em CBCT e synthetic CT

A radioterapia fracionada pressupõe que a anatomia do paciente permanece suficientemente estável ao longo do tratamento para que o plano gerado na CT de simulação mantenha validade dosimétrica. Na prática, essa premissa falha em graus variáveis: perda de massa, regressão tumoral, variações no preenchimento visceral e modificações posturais acumuladas redistribuem as relações geométricas entre alvo, órgãos de risco e feixes. A radioterapia adaptativa (RTA) responde a essas variações replanejando parcial ou totalmente o tratamento durante o curso, com base em imagens adquiridas na própria unidade tratante ou em sistema adjacente. O recálculo de dose sobre essas imagens — e não apenas a verificação geométrica — é o que transforma a RTA de um ajuste empírico em uma ferramenta dosimetricamente rastreável.

O desafio central é que as imagens disponíveis ao longo do tratamento, notadamente a tomografia de cone-beam (CBCT), não foram concebidas para cálculo de dose: seus valores de Hounsfield (HU) são sistematicamente afetados por espalhamento, endurecimento do feixe e truncamento de campo de visão de maneira qualitativamente diferente da CT de diagnóstico ou simulação. Superar essa limitação exige cadeias de processamento que abrangem correção ou substituição dos HU, registro deformável de imagem (DIR), geração de CT sintética (sCT) e, eventualmente, acumulação de dose ao longo das frações. Cada etapa introduz incertezas que se propagam até a estimativa de dose final. Uma revisão de estado da arte publicada com apoio do NRG Oncology Sonke et al. cataloga as abordagens técnicas e os requisitos de validação; uma atualização de 2024 Yang et al. mapeou os fluxos clínicos ativos e as lacunas ainda abertas; e uma revisão dedicada à terapia adaptativa de prótons Albertini et al. discute como a sensibilidade ao alcance do feixe torna o recálculo ainda mais crítico nessa modalidade.

Neste artigo descrevemos a física e os fluxos de trabalho envolvidos no recálculo de dose em CBCT e sCT, diferenciando o que é descrição física estabelecida, implementação em produtos comerciais e evidência de validação clínica. O objetivo é fornecer ao físico médico e ao radio-oncologista uma referência técnica para avaliar criticamente as soluções disponíveis e os critérios de segurança necessários para sua adoção.

O que o recálculo adaptativo precisa representar

Um motor de cálculo de dose transforma uma representação volumétrica da densidade eletrônica ou de massa do paciente em uma distribuição de dose absorvida. Pencil Beam, AAA, Acuros XB e motores Monte Carlo diferem no modo como modelam espalhamento, transporte de elétrons e interfaces. A distinção entre dose to medium e dose to water depende da implementação e precisa ser documentada no recálculo, porque afeta a comparabilidade entre distribuições e critérios clínicos.

Para o recálculo adaptativo, o TPS precisa de quatro elementos fundamentais: (1) uma representação geométrica confiável da anatomia do dia, incluindo posição e forma de tumor e órgãos de risco; (2) valores de HU — ou equivalente de densidade — acurados o suficiente para os algoritmos de dose envolvidos; (3) contornos atualizados ou propagados via DIR, nos quais as métricas dosimétricas serão avaliadas; e (4) rastreabilidade em relação ao plano original, para que a dose acumulada possa ser comparada à dose prescrita com grandeza e unidade consistentes.

A precisão exigida não é uniforme no volume: regiões de alta heterogeneidade — interfaces ar-tecido, osso cortical e próteses metálicas — são mais sensíveis a incertezas de HU do que tecidos moles homogêneos. Isso tem implicação direta sobre em quais sítios clínicos o recálculo em CBCT ou sCT é dosimetricamente suficiente e onde as limitações do método tornam-se clinicamente relevantes o suficiente para exigir estratégias alternativas ou cautela adicional.

Por que CBCT bruto não equivale a CT de planejamento

A CT de planejamento é adquirida com geometria de feixe em leque (fan-beam), filtros de equalização (bowtie) e protocolos otimizados para a linearidade dos HU em relação à densidade eletrônica; essa relação é a base do commissioning do TPS. A CBCT opera com geometria de cone, detectores de painel plano e tempos de aquisição mais longos — condições que amplificam a contribuição do espalhamento ao sinal detectado.

As consequências práticas para o cálculo de dose são bem documentadas:

• Não-linearidade dos HU: os valores de tecidos moles em CBCT diferem sistematicamente dos equivalentes em CT de simulação, com variações que dependem do tamanho do paciente, do protocolo de aquisição, da posição no volume reconstruído e do fabricante do equipamento.
• Artefatos de endurecimento de feixe (beam hardening): produzem bandas de sub e superestimação de HU, particularmente pronunciadas próximo a estruturas ósseas densas; o cortical da pelve e da mandíbula são exemplos recorrentes em CBCT clínica.
• Truncamento do campo de visão (FOV): em pacientes com diâmetro maior que o FOV reconstruído, os algoritmos de extensão introduzem incertezas adicionais nos HU periféricos.
• Relação sinal-ruído inferior: o ruído mais elevado do que na CT de simulação afeta tanto o cálculo de dose quanto a qualidade do DIR subsequente.
• Ausência de calibração dosimétrica padronizada: os fabricantes de CBCT não fornecem, em geral, relações HU-densidade validadas para uso dosimétrico com o mesmo grau de rastreabilidade que os fabricantes de CT de diagnóstico.

A soma desses fatores impede assumir que CBCT bruto seja dosimetricamente equivalente à CT de planejamento. O uso direto só pode ser aceito dentro de um protocolo de aquisição, calibração e validação local que demonstre desempenho suficiente para o sítio e o algoritmo avaliados.

Correção de HU, deformação e synthetic CT

Três estratégias principais são utilizadas para contornar a inadequação dosimétrica do CBCT bruto, com características, dependências e pontos de falha distintos:

1. Correção por tabela de conversão (LUT) ou escalonamento

Mapeia os HU de CBCT para HU equivalentes de CT de planejamento por meio de uma tabela derivada de fantomas ou de pares de imagens clínicas. Variantes mais sofisticadas aplicam correção regional ou adaptada ao tamanho do paciente. A limitação fundamental é estrutural: a LUT é derivada em condições médias e não captura variações inter-paciente nem dependências de anatomia local. Pode ser aceitável para sítios de baixa heterogeneidade com margens amplas, mas é inadequada para SBRT de alta precisão em regiões com forte variação de densidade.

2. DIR com propagação de densidade da CT de referência

Registrar deformavelmente a CT de planejamento à CBCT do dia e usar o campo de deformação para transportar os HU da CT de referência para a geometria atual. Esta abordagem herda a qualidade dosimétrica da CT de simulação, mas transfere o erro para o DIR: regiões onde o registro falha — por exemplo, quando há variação de volume tumoral sem correspondência estrutural na CT original — geram densidades incorretas que não necessariamente disparam alertas visuais. A revisão de 2024 discute especificamente os cenários onde essa falha é clinicamente significativa.

3. CT sintética (sCT) por aprendizado de máquina

Redes neurais treinadas em pares CBCT/CT podem melhorar a fidelidade em relação a LUTs simples. No contexto de RM-linac, diferentes produtos usam atribuição de densidade, CT de referência deformada ou sCT, porque a RM não fornece densidade eletrônica diretamente. Para CBCT, o método adotado deve ser descrito e validado por produto, versão e sítio clínico.

A distinção entre descrição do método e evidência de validação é crítica nesse contexto: uma sCT com erro médio de HU aceitável em fantoma ou em uma coorte de desenvolvimento não garante desempenho dosimétrico equivalente em pacientes com anatomias atípicas, variações extremas de peso ou implantes metálicos. O estado da arte do NRG estabelece requisitos de validação que incluem comparação dosimétrica com CT de planejamento em coortes representativas dos sítios clínicos de uso pretendido.

Método	Complexidade de implementação	Dependência de DIR	Risco principal
LUT / escalonamento global	Baixa	Nenhuma	Erros sistemáticos em anatomias atípicas e regiões de alta heterogeneidade
DIR + propagação de HU da CT	Moderada	Alta	Falha do DIR em mudanças de topologia ou grandes deformações locais
sCT por aprendizado de máquina (CBCT)	Alta (treinamento e validação)	Parcial	Generalização fora da distribuição de treinamento; artefatos atípicos
sCT a partir de RM (MR-Linac)	Alta	Baixa a moderada	Artefatos de RM, implantes metálicos, movimentação intrafração

Registro deformável e acumulação de dose

O DIR é transversal a quase todas as etapas da RTA: propaga contornos da CT de planejamento para as imagens do dia, gera campos de deformação usados na propagação de HU ou na geração de sCT e, na função de acumulação de dose, transforma distribuições de dose de diferentes frações para um sistema de coordenadas comum.

A acumulação de dose por DIR pressupõe que o campo de deformação $\mathbf{u}(\mathbf{x})$ representa com fidelidade o mapeamento de cada voxel da imagem de referência ao seu correspondente nas imagens subsequentes. Essa hipótese falha em cenários bem definidos:

• Mudanças topológicas: tumor que regride completamente ou cavidade que surge — não existe correspondência anatômica para regiões novas ou desaparecidas;
• Deslizamento de superfícies (sliding interfaces), como a interface pulmão-parede torácica ou intestino móvel: algoritmos baseados em suavidade do campo de deformação subestimam descontinuidades cinematicamente reais;
• Regiões de baixo contraste de imagem: o DIR converge para soluções localmente plausíveis, mas não necessariamente corretas do ponto de vista anatômico;
• Deformações não-biomecânicas: edema pós-radioterapia ou acúmulo de fluido não obedecem às restrições implícitas na maioria dos algoritmos comerciais.

Para prótons, onde a distribuição de dose é ainda mais sensível a variações de densidade ao longo do caminho do feixe — em particular ao deslocamento do pico de Bragg —, a revisão de terapia adaptativa de prótons descreve os requisitos adicionais de validação do DIR e os cenários em que a acumulação de dose produz estimativas razoavelmente confiáveis versus onde as incertezas são inaceitavelmente grandes para sustentar decisões clínicas.

A validação do DIR é um campo em si: o AAPM TG-132 estabelece métricas e fluxos de teste que incluem uso de fantomas deformáveis e análise de target registration error (TRE). Uma limitação recorrentemente subestimada é que TRE baixo em pontos de controle explícitos não garante acurácia dosimétrica nas regiões entre eles — especialmente em áreas de baixa densidade de marcos anatômicos reconhecíveis.

Cenário clínico	Confiabilidade do DIR	Impacto esperado na dose acumulada
Variação de peso sem mudança topológica	Moderada a alta	Moderado, se DIR for validado para o sítio
Regressão tumoral com colapso de volume	Baixa a moderada	Alto — regiões sem correspondência anatômica
Deslizamento pleural / interface pulmão-parede	Baixa sem algoritmo dedicado (sliding)	Alto na interface; pode propagar-se para o alvo
Variação de enchimento retal/vesical (próstata)	Baixa	Alto — topologia altera-se entre frações
Edema ou acúmulo de fluido pós-dose	Baixa	Alto — deformação sem base biomecânica direta

Cálculo online: velocidade versus fidelidade

A RTA online — em que o replanejamento ocorre com o paciente na mesa, entre a aquisição da imagem e o início do tratamento — impõe restrições de tempo que influenciam diretamente a escolha do motor de cálculo de dose. As janelas de tempo disponíveis nos sistemas comerciais integrados são de dezenas de minutos no total, mas o tempo efetivo para cálculo é apenas uma fração desse intervalo, competindo com aquisição de imagem, correção de HU ou geração de sCT, DIR, propagação de contornos, avaliação dosimétrica e aprovação clínica.

Os motores de cálculo utilizados em fluxos online envolvem compromissos explícitos:

• Pencil Beam e métodos de kernel: podem oferecer baixa latência, mas o domínio de validação precisa cobrir as heterogeneidades e a imagem adaptativa usadas no fluxo.
• Solvers LBTE: representam transporte de forma mais explícita, mas velocidade, convenção de dose e suporte ao fluxo online dependem do produto e da versão.
• Monte Carlo acelerado: pode representar heterogeneidades com alta fidelidade, mas estatística, modelo de feixe, hardware e modalidade precisam ser considerados. GPUMCD não é um termo genérico para cálculo de prótons.

O commissioning de um motor de cálculo para uso em RTA online vai além da validação em campos de referência. Deve incluir os cenários de velocidade de cálculo e os tipos de imagem — CBCT corrigida ou sCT — que serão usados clinicamente, com tolerâncias definidas especificamente para cada combinação de sítio, algoritmo e imagem de entrada. Não é válido transferir resultados de commissioning de um tipo de imagem de entrada para outro sem validação específica.

Uma distinção prática importante: os sistemas comerciais de RTA integrada implementam fluxos proprietários que combinam geração de sCT, DIR, cálculo de dose e interface de aprovação em um ambiente unificado. A validação dessas implementações específicas não é transferível diretamente de publicações que testaram os componentes em isolado — cada instituição deve conduzir seu próprio commissioning clínico no ambiente instalado, com pacientes de teste representativos dos sítios de uso pretendido.

QA específico do paciente e controles de segurança

O QA de planos adaptativos difere do QA convencional em aspectos estruturais relevantes. Na RTA offline, é possível exportar o plano adaptado para um sistema de verificação independente e realizar medições antes da entrega — o fluxo é análogo ao QA de IMRT/VMAT convencional, com a diferença de que o plano pode mudar a cada fração ou grupo de frações, exigindo capacidade de QA mais frequente e ágil do que o habitual.

Na RTA online, o tempo disponível para QA independente antes da entrega é severamente restrito. As estratégias adotadas incluem:

1. Verificação por cálculo secundário automatizado: um algoritmo independente — frequentemente Monte Carlo simplificado ou modelo analítico — recalcula a dose do plano adaptado com base nas mesmas imagens, e a concordância com o TPS é verificada dentro de tolerâncias predefinidas antes da aprovação final.
2. Controles automáticos de consistência de DVH: comparação automática de métricas do plano adaptado com o plano de referência, com gatilhos configuráveis para diferenças máximas em D95% do alvo, Dmáx em OAR críticos e dose acumulada projetada.
3. Verificação geométrica dos contornos propagados: confirmação visual e, quando possível, métrica de que os contornos gerados pelo DIR são clinicamente aceitáveis antes do cálculo de dose — etapa frequentemente subestimada na automação de fluxos online.
4. Plano de fallback documentado: o plano original ou um plano previamente adaptado e aprovado deve estar disponível para entrega imediata caso o plano do dia não passe nos controles, sem atraso clínico.
5. Aprovação clínica formal e rastreável: o radio-oncologista revisa e aprova explicitamente o plano adaptado antes de cada fração em que ele difere significativamente do plano de referência.

A definição de tolerâncias e ações para RTA online não está uniformemente padronizada em nível de guias internacionais no mesmo grau que o QA de IMRT convencional. A revisão do NRG discute requisitos de QA específicos por tecnologia e sítio, mas enfatiza que as tolerâncias devem ser derivadas localmente com base na validação do sistema instalado.

Um cenário de falha frequentemente subestimado é a propagação silenciosa de erros do DIR para o cálculo de dose: um campo de deformação visualmente plausível pode produzir densidades incorretas em regiões críticas sem disparar nenhum alerta automático. A inspeção visual sistemática da sCT ou das densidades corrigidas — especialmente em regiões de alta heterogeneidade e nas interfaces alvo-OAR — antes de cada aprovação não pode ser integralmente substituída por métricas automáticas.

Critérios práticos para decidir quando adaptar

A decisão de adaptar envolve três dimensões simultâneas: mudança anatômica detectável e mensurável; impacto dosimétrico clinicamente relevante resultante dessa mudança; e disponibilidade de infraestrutura para realizar o replanejamento com segurança dentro do tempo clínico disponível. Nem toda mudança anatômica justifica replanejamento; nem todo replanejamento melhora o desfecho em comparação ao seguimento com o plano original, especialmente quando as margens originais foram dimensionadas para absorver parte da variabilidade esperada.

Gatilhos anatômicos comuns:

• Variação de peso corporal além de limiar definido institucionalmente em relação ao peso de simulação — frequentemente utilizado em cabeça e pescoço;
• Regressão tumoral visível com risco de inadequação de margem de cobertura do alvo;
• Modificação do enchimento retal ou vesical além de limiares volumétricos institucionais — próstata e pelve em geral;
• Derrame pleural, atelectasia ou variação de aeração pulmonar que altere a relação feixe-OAR;
• Variação de posição ou volume de linfonodos incluídos no volume-alvo.

Gatilhos dosimétricos quando o recálculo é viável:

• Queda de cobertura do alvo com D95% do GTV ou CTV abaixo do limiar definido no protocolo;
• Aumento projetado de dose acumulada em OAR críticos acima das tolerâncias estabelecidas, como dose espinal acumulada ou dose ao tronco cerebral em cabeça e pescoço.

Considerações por sítio clínico:

• Cabeça e pescoço: alto grau de mudança anatômica ao longo do tratamento — perda de peso, regressão tumoral, redução de edema — e sítio com maior volume de evidência publicada sobre benefício de RTA; também apresenta maior complexidade de DIR por estruturas ósseas e mucosas adjacentes.
• Pulmão (SBRT/SABR): variação de posição tumoral interfração, colapso pulmonar e derrame pleural são os principais motivadores; limitações do DIR por deslizamento pleural são relevantes para a acumulação de dose.
• Próstata: variação diária de enchimento retal e vesical motiva abordagens de ART online; a magnitude do benefício adaptativo depende das margens originalmente utilizadas.
• Colo uterino: grande variação geométrica uterina ao longo do tratamento; candidata bem estabelecida para RTA, com a braquiterapia adaptativa como referência conceitual de longa data.
• Prótons (qualquer sítio): a sensibilidade ao alcance do feixe amplifica o impacto dosimétrico de qualquer mudança anatômica ao longo do caminho do feixe, incluindo variações de densidade em estruturas proximais ao alvo, tornando a indicação de recálculo mais frequente do que em fótons equivalentes, como discutido na revisão de prótons adaptativos.

A ausência de uma plataforma de RTA integrada não impede a prática adaptativa. RTA offline com recálculo periódico — semanal ou em resposta a gatilhos clínicos — é viável na maioria dos serviços com CBCT e TPS compatível com DIR, desde que o fluxo de aprovação seja rigoroso e os controles de QA estejam documentados em procedimento operacional.

Perguntas frequentes

É seguro usar CBCT diretamente para cálculo de dose sem correção?

Não se deve presumir que seja seguro. O uso direto requer evidência local de que o protocolo de CBCT mantém relação densidade-imagem suficiente para o sítio, campo de visão e algoritmo avaliados. Na ausência dessa validação, deve-se empregar uma cadeia de correção ou substituição de densidade também validada.

CT sintética gerada por rede neural é equivalente à CT de planejamento para cálculo de dose?

Depende da qualidade da rede, do sítio anatômico e da representatividade da população de validação. Em condições bem validadas e para anatomias dentro da distribuição de treinamento, a sCT pode atingir desempenho dosimétrico comparável ao da CT de planejamento em métricas agregadas de coorte. Fora dessas condições — pacientes com implantes metálicos, anatomias atípicas ou artefatos de aquisição atípicos — a fidelidade da sCT pode ser insuficiente de forma que nem sempre é detectável pelos controles automáticos. A validação deve ser conduzida institucionalmente para cada sítio clínico e protocolo de aquisição; resultados de outros centros com equipamentos distintos não são transferíveis diretamente.

Qual motor de cálculo de dose é mais adequado para RTA online?

Não existe resposta universal. A escolha depende do tempo de cálculo disponível na plataforma instalada, do sítio clínico e do grau de heterogeneidade anatômica, da complexidade do plano e das tolerâncias dosimétricas aceitáveis. Motores baseados em LBTE (Acuros XB) e Monte Carlo acelerado por GPU (GPUMCD) oferecem maior fidelidade física em heterogeneidades, mas podem ser mais lentos que variantes de Pencil Beam em configurações menos otimizadas. O commissioning deve documentar explicitamente quais combinações de configuração de velocidade e precisão foram validadas para uso clínico no sistema instalado.

O DIR é confiável o suficiente para acumulação de dose clínica?

DIR pode apoiar a decisão quando foi validado para o sítio e o tipo de deformação. Grandes deformações, deslizamento e mudanças topológicas aumentam a incerteza. A dose acumulada deve ser apresentada como estimativa dependente do registro, não como valor automaticamente equivalente à dose calculada diretamente em cada anatomia.

Como integrar QA de plano adaptativo com o tempo restrito do fluxo online?

A estratégia mais adotada combina verificação por cálculo secundário automatizado com tolerâncias predefinidas e validadas, inspeção visual obrigatória dos contornos propagados e da distribuição de dose pelo físico e pelo médico, e disponibilidade de um plano de fallback aprovado para entrega imediata caso o plano do dia não passe nos controles. A definição das tolerâncias do cálculo secundário e dos limiares de aceitação das métricas de DVH deve ocorrer durante o commissioning do sistema, com base nas incertezas específicas da cadeia de processamento instalada — não a partir de valores publicados por outros centros sem verificação local.

Referências

• NRG state-of-the-art review — Adaptive Radiotherapy for Anatomical Changes. Semin Radiat Oncol. 2019.
• Adaptive proton therapy review — Online daily adaptive proton therapy. Br J Radiol. 2020.
• Advances and challenges in adaptive radiation therapy — revisão 2024. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2024.