{"id":18164,"date":"2026-06-10T13:08:07","date_gmt":"2026-06-10T16:08:07","guid":{"rendered":"https:\/\/rtmedical.com.br\/tmp-es-1781107686674\/"},"modified":"2026-06-10T13:08:15","modified_gmt":"2026-06-10T16:08:15","slug":"mr-linac-campo-magnetico-calculo-dosis-monte-carlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/mr-linac-campo-magnetico-calculo-dosis-monte-carlo\/","title":{"rendered":"MR-Linac: c\u00f3mo el campo magn\u00e9tico cambia el c\u00e1lculo de dosis"},"content":{"rendered":"<p>La integraci\u00f3n de la resonancia magn\u00e9tica con aceleradores lineales representa uno de los avances m\u00e1s significativos en la radioterapia guiada por im\u00e1genes de la \u00faltima d\u00e9cada. Sistemas como Elekta Unity (1,5 T) y ViewRay MRIdian (0,35 T) le permiten visualizar tumores y estructuras cr\u00edticas con resoluci\u00f3n de tejido blando en tiempo real durante la irradiaci\u00f3n. Esta capacidad abre perspectivas concretas para la adaptaci\u00f3n del plan diario (<em>radioterapia adaptativa en l\u00ednea<\/em>) y para reducir los m\u00e1rgenes de planificaci\u00f3n en sitios de alta movilidad como el pulm\u00f3n, la pr\u00f3stata y el p\u00e1ncreas.<\/p>\n<p>Sin embargo, la presencia del campo magn\u00e9tico est\u00e1tico introduce perturbaciones f\u00edsicas que los algoritmos configurados para entornos libres de campo no representan. El campo modifica las trayectorias de los electrones secundarios, altera la distribuci\u00f3n de dosis en las interfaces y puede producir diferencias cl\u00ednicamente relevantes en las geometr\u00edas con el aire y la baja densidad. La conclusi\u00f3n correcta no es que una familia algor\u00edtmica siempre sea inv\u00e1lida, sino que el motor utilizado en MR-Linac debe incorporar expl\u00edcitamente el campo y validarse para el entorno empresarial espec\u00edfico.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large dose-algorithm-infographic\"><img alt=\"Electron trajectories under the Lorentz force in MR-Linac\" decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/mrlinac-lorentz.jpg\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" style=\"--smush-placeholder-width: 1600px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1600\/900;\" \/><figcaption>Infograf\u00eda t\u00e9cnica del cluster de algoritmos de c\u00e1lculo de dosis.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Este art\u00edculo analiza los mecanismos f\u00edsicos subyacentes a estos efectos, c\u00f3mo los sistemas de planificaci\u00f3n de tratamiento (TPS) los modelan computacionalmente, los requisitos de puesta en marcha y control de calidad (QA) espec\u00edficos de MR-Linac y las implicaciones pr\u00e1cticas para los sitios anat\u00f3micos tratados con mayor frecuencia en esta plataforma. Las distinciones entre descripci\u00f3n f\u00edsica establecida, implementaci\u00f3n comercial y evidencia de validaci\u00f3n cl\u00ednica se dejan claras a lo largo del texto.<\/p>\n<hr\/>\n<div class=\"toc\">\n<h2>En este art\u00edculo<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"#por-que-agregar-un-campo-magnetico-cambia-la-dosimetria\">1. Por qu\u00e9 agregar un campo magn\u00e9tico cambia la dosimetr\u00eda<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#fuerza-de-lorentz-y-efecto-de-retorno-de-electrones\">2. Fuerza de Lorentz y efecto de retorno de electrones<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#flujo-de-electrones-en-cavidades-y-regiones-fuera-del-campo\">3. Flujo de electrones en cavidades y regiones fuera del campo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#como-monte-carlo-y-gpumcd-modelan-el-problema\">4. C\u00f3mo Monte Carlo y GPUMCD modelan el problema<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#densidad-electronica-tc-sintetica-y-asignacion-de-materiales\">5. Densidad electr\u00f3nica, TC sint\u00e9tica y asignaci\u00f3n de materiales<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#puesta-en-marcha-y-control-de-calidad-especificos-de-mr-linac\">6. Puesta en marcha y control de calidad espec\u00edficos de MR-Linac<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#implicaciones-para-pulmon-esofago-mama-y-pelvis\">7. Implicaciones para pulm\u00f3n, es\u00f3fago, mama y pelvis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#preguntas-frecuentes\">8. Preguntas frecuentes<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#referencias\">9. Referencias<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 id=\"por-que-agregar-un-campo-magnetico-cambia-la-dosimetria\">Por qu\u00e9 agregar un campo magn\u00e9tico cambia la dosimetr\u00eda<\/h2>\n<p>En los aceleradores convencionales, la deposici\u00f3n de dosis mediante un haz de fotones est\u00e1 mediada principalmente por electrones secundarios. Las implementaciones cl\u00ednicas dise\u00f1adas \u00fanicamente para campo magn\u00e9tico cero no incluyen la fuerza de Lorentz en el transporte electr\u00f3nico. Por lo tanto, el nombre gen\u00e9rico del algoritmo no es suficiente: es necesario confirmar si la versi\u00f3n de TPS fue desarrollada y puesta en servicio para la geometr\u00eda magn\u00e9tica del equipo.<\/p>\n<p>Cuando un campo magn\u00e9tico est\u00e1tico <strong>B<\/strong> se superpone al volumen irradiado, la fuerza <strong>F = q(v \u00d7 B)<\/strong> desv\u00eda cada electr\u00f3n cargado de su trayectoria lineal. Para los electrones de energ\u00eda t\u00edpica en la terapia de fotones (2-20 MeV), el radio de curvatura en el campo de 1,5 T de Unity es del orden de cent\u00edmetros, comparable al rango adecuado de estos electrones en el tejido blando. El resultado es que la distribuci\u00f3n de la dosis ya no es sim\u00e9trica axialmente y comienza a depender de la orientaci\u00f3n entre el campo <strong>B<\/strong>, el haz de fotones y las interfaces materiales presentes en la geometr\u00eda del paciente. Los fotones, al ser neutros, no se desv\u00edan; s\u00f3lo se perturba el transporte electr\u00f3nico secundario.<\/p>\n<p>Tres consecuencias pr\u00e1cticas surgen directamente de este hecho. Primero, incluso en un campo homog\u00e9neo, la desviaci\u00f3n de los electrones en el plano perpendicular a <strong>B<\/strong> crea asimetr\u00eda en los perfiles del haz, observable en mediciones con c\u00e1maras o pel\u00edculas de ionizaci\u00f3n. En segundo lugar, en los l\u00edmites entre el tejido y el aire (pared tor\u00e1cica sobre el pulm\u00f3n, mucosa esof\u00e1gica, superficie de la piel), el cambio abrupto en la densidad electr\u00f3nica amplifica la desviaci\u00f3n, produciendo una sobredosis o una subdosificaci\u00f3n localizada seg\u00fan la geometr\u00eda y la orientaci\u00f3n. En tercer lugar, surge el llamado <em>efecto de retorno de electrones<\/em> (ERE), descrito en la siguiente secci\u00f3n, que es f\u00edsicamente distinto de la mera asimetr\u00eda del perfil.<\/p>\n<p>La revisi\u00f3n de <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32370788\/\">Sim et al. (2020)<\/a> sistematiza los desaf\u00edos f\u00edsicos en la radioterapia guiada por RM, abarcando la perturbaci\u00f3n de dosis, la instrumentaci\u00f3n y el control de calidad. Distingue expl\u00edcitamente entre lo que est\u00e1 f\u00edsicamente bien establecido, lo que ha sido validado en condiciones cl\u00ednicas y lo que sigue bajo investigaci\u00f3n, una distinci\u00f3n que deber\u00eda guiar la implementaci\u00f3n en cualquier servicio.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"fuerza-de-lorentz-y-efecto-de-retorno-de-electrones\">Fuerza de Lorentz y efecto de retorno de electrones<\/h2>\n<p>ERE es el fen\u00f3meno m\u00e1s ampliamente documentado de la interacci\u00f3n entre el campo magn\u00e9tico y la dosimetr\u00eda en MR-Linac. Ocurre cuando los electrones secundarios penetran en regiones de baja densidad electr\u00f3nica (pulm\u00f3n, aire intraluminal) y, en lugar de dispersarse progresivamente como lo har\u00edan sin campo, describen trayectorias curvas que los devuelven al tejido adyacente de alta densidad. El resultado es un pico de dosis en la superficie del tejido \u00abreceptor\u00bb, por ejemplo, en la pared interna de un tumor adyacente al pulm\u00f3n o en la mucosa esof\u00e1gica adyacente al aire.<\/p>\n<p>La configuraci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan en Unity es un haz perpendicular a <strong>B<\/strong> (campo paralelo al eje cr\u00e1neo-caudal, haz entrando lateralmente). En esta configuraci\u00f3n, el ERE es m\u00e1s pronunciado porque los electrones emitidos hacia adelante desde el punto de interacci\u00f3n tienen un componente de velocidad en el plano donde la fuerza de Lorentz es m\u00e1xima. Para un haz paralelo a <strong>B<\/strong>, los electrones tienden a formar espirales a lo largo de las l\u00edneas de campo, reduciendo el ERE pero favoreciendo la corriente de electrones <em><\/em> (siguiente secci\u00f3n).<\/p>\n<p>La magnitud del ERE depende de cuatro variables principales: intensidad del campo magn\u00e9tico (campo m\u00e1s grande \u2192 mayor curvatura \u2192 ERE m\u00e1s pronunciado), energ\u00eda del haz (los haces de mayor energ\u00eda producen electrones con mayor radio y, por lo tanto, mayor distancia de retorno), \u00e1ngulo entre el haz y el campo, y geometr\u00eda de la interfaz (plana, c\u00f3ncava o convexa). Estas dependencias se caracterizaron en trabajo de banco, con c\u00e1maras de ionizaci\u00f3n y pel\u00edculas, en geometr\u00edas de referencia con fantasmas de s\u00f3lido y agua.<\/p>\n<p>Es fundamental distinguir la evidencia disponible en diferentes contextos. ERE como fen\u00f3meno f\u00edsico en geometr\u00edas simples est\u00e1 bien establecido y se reproduce mediante simulaciones Monte Carlo validadas. La extrapolaci\u00f3n cuantitativa a geometr\u00edas cl\u00ednicas complejas (con tumores irregulares, m\u00faltiples interfaces y variaci\u00f3n intrafracci\u00f3n) es objeto de investigaci\u00f3n activa y presenta incertidumbres que deben tenerse en cuenta en la planificaci\u00f3n cl\u00ednica.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"flujo-de-electrones-en-cavidades-y-regiones-fuera-del-campo\">Flujo de electrones en cavidades y regiones fuera del campo<\/h2>\n<p>Cuando el haz es paralelo al campo magn\u00e9tico, los electrones secundarios tienden a seguir las l\u00edneas del campo en lugar de dispersarse lateralmente. Este fen\u00f3meno, llamado <em><\/em>, produce haces de electrones estrechos y altamente localizados que cruzan cavidades (tr\u00e1quea, es\u00f3fago, intestino) y regiones perif\u00e9ricas al campo de tratamiento con una fluencia significativamente mayor de lo que se esperar\u00eda en ausencia de un campo.<\/p>\n<p> <em><\/em> tiene dos consecuencias pr\u00e1cticas distintas. El primero es el aumento de la dosis perif\u00e9rica, importante para los \u00f3rganos en riesgo alejados del objetivo, especialmente en pacientes pedi\u00e1tricos o cuando las estructuras radiosensibles est\u00e1n cerca del campo. El segundo es el dep\u00f3sito de dosis en patrones filamentosos dentro de las cavidades de aire o gas intestinal, un patr\u00f3n que los algoritmos deterministas sin campo no modelan. La detecci\u00f3n experimental de <em><\/em> requiere dos\u00edmetros con alta resoluci\u00f3n espacial (pel\u00edculas radiocr\u00f3micas o conjuntos 2D de peque\u00f1os detectores) ya que el fen\u00f3meno se manifiesta en regiones estrechas.<\/p>\n<p>La implicaci\u00f3n pr\u00e1ctica m\u00e1s importante es que los protocolos de control de calidad de MR-Linac deben incluir la verificaci\u00f3n de dosis fuera de campo como un componente expl\u00edcito. En los aceleradores convencionales, la dosis perif\u00e9rica fuera del campo es peque\u00f1a y rara vez se controla directamente. En MR-Linac, <em><\/em> puede producir dosis perif\u00e9ricas no predichas por los algoritmos convencionales. Este punto es un escenario de fracaso real, no hipot\u00e9tico, y deber\u00eda incluirse en la formaci\u00f3n del equipo de f\u00edsico m\u00e9dico.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"como-monte-carlo-y-gpumcd-modelan-el-problema\">C\u00f3mo Monte Carlo y GPUMCD modelan el problema<\/h2>\n<p>La soluci\u00f3n natural para el transporte de part\u00edculas en un campo magn\u00e9tico es el m\u00e9todo <strong>Monte Carlo<\/strong> (MC). Simuladores como EGSnrc, GATE\/Geant4 y MCNP permiten incluir la fuerza de Lorentz expl\u00edcitamente en el paso de transporte electr\u00f3nico, agregando el t\u00e9rmino <strong>qv \u00d7 B<\/strong> a la ecuaci\u00f3n de movimiento en cada paso. Los c\u00f3digos MC validados reproducen ERE, <em><\/em> y asimetr\u00edas de perfiles con fidelidad adecuada a partir de datos experimentales en geometr\u00edas de referencia, lo que los convierte en el punto de referencia para validar algoritmos comerciales.<\/p>\n<p>El desaf\u00edo cl\u00ednico es el tiempo de c\u00e1lculo. La reducci\u00f3n de la incertidumbre estad\u00edstica aumenta la cantidad de historias y el costo computacional, mientras que la adaptaci\u00f3n en l\u00ednea impone una ventana operativa corta. El rendimiento debe medirse en el hardware, la red y el protocolo de incertidumbre utilizados por el propio servicio.<\/p>\n<p> <strong>GPUMCD<\/strong> surgi\u00f3 originalmente como una plataforma Monte Carlo orientada a GPU, no como un algoritmo creado espec\u00edficamente para Unity. Las implementaciones comerciales posteriores pueden incorporar el campo magn\u00e9tico e integrar flujos de Monaco\/Unity, pero esta capacidad depende del producto y de la versi\u00f3n. Lo mismo ocurre con la magnitud de la dosis: no debe asumir <strong>dose to medium<\/strong> o <strong>dose to water<\/strong> sin consultar la documentaci\u00f3n y los datos exportados por la versi\u00f3n encargada.<\/p>\n<p><strong>Tabla 1 \u2014 Comparaci\u00f3n de algoritmos de c\u00e1lculo de dosis en el contexto de MR-Linac<\/strong><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Familia<\/th>\n<th>Tipo<\/th>\n<th>Requisito para MR-Linac<\/th>\n<th>Limitaci\u00f3n si se utiliza sin adaptaci\u00f3n de campo<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Pencil Beam \/ kernel<\/td>\n<td>Anal\u00edtico o semianal\u00edtico<\/td>\n<td>Modelo expl\u00edcito validado con campo <strong>B<\/strong><\/td>\n<td>Puede perder asimetr\u00eda, ERE y streaming<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>solucionador LBTE<\/td>\n<td>Determinista<\/td>\n<td>T\u00e9rmino de transporte compatible con geometr\u00eda magn\u00e9tica<\/td>\n<td>El nombre LBTE por s\u00ed solo no garantiza el soporte para el campo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Monte Carlo en GPU<\/td>\n<td>Estoc\u00e1stico<\/td>\n<td>Transporte electr\u00f3nico con fuerza de Lorentz y modelo de haz local<\/td>\n<td>El resultado depende de los materiales, la cuadr\u00edcula, las estad\u00edsticas y la independencia beam model<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Monte Carlo<\/td>\n<td>Estoc\u00e1stico<\/td>\n<td>C\u00f3digo y geometr\u00eda validados para el campo estudiado<\/td>\n<td>El costo y la integraci\u00f3n pueden limitar el uso en l\u00ednea<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>GPUMCD es una implementaci\u00f3n comercial cuyas validaciones cl\u00ednicas contin\u00faan acumulando evidencia. Las validaciones de geometr\u00edas de referencia son m\u00e1s s\u00f3lidas que las validaciones de casos cl\u00ednicos complejos. Los escenarios que pueden desafiar las suposiciones del modelo incluyen implantes met\u00e1licos voluminosos cerca del objetivo, anatom\u00edas con cavidades de aire de geometr\u00eda extremadamente irregular y pacientes fuera del rango de variaci\u00f3n cubierto por la puesta en servicio local.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"densidad-electronica-tc-sintetica-y-asignacion-de-materiales\">Densidad electr\u00f3nica, TC sint\u00e9tica y asignaci\u00f3n de materiales<\/h2>\n<p>En la planificaci\u00f3n convencional, la simulaci\u00f3n de TC proporciona n\u00fameros de Hounsfield (HU), convertidos en densidad relativa de electrones mediante la tabla de calibraci\u00f3n HU-\u03c1e. En MR-Linac, la imagen disponible en tiempo real es una resonancia magn\u00e9tica, cuya se\u00f1al no tiene relaci\u00f3n f\u00edsica directa con la densidad electr\u00f3nica. Se utilizan tres enfoques para solucionar este problema:<\/p>\n<p><strong>Asignaci\u00f3n de densidad aparente<\/strong>: las estructuras contorneadas reciben valores fijos de densidad electr\u00f3nica de tablas de referencia (tejidos blandos, huesos, pulmones, aire). Es el m\u00e9todo m\u00e1s r\u00e1pido y el m\u00e1s utilizado cl\u00ednicamente, pero introduce errores cuando la anatom\u00eda real se desv\u00eda de la referencia: los pulmones hiperinflados frente a los atelect\u00e1sicos, por ejemplo, pueden tener densidades muy diferentes del valor de referencia asignado.<\/p>\n<p><strong>CT sint\u00e9tica (sCT)<\/strong>: los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico o bases de atlas generan una imagen pseudo-CT a partir de la resonancia magn\u00e9tica, con valores de HU aproximados p\u00edxel a p\u00edxel. Permite el c\u00e1lculo de dosis con resoluci\u00f3n espacial completa y captura heterogeneidades locales no cubiertas por la densidad aparente. Falla cuando la resonancia magn\u00e9tica tiene artefactos de movimiento, una fuerte susceptibilidad magn\u00e9tica (cerca de pr\u00f3tesis) o cuando la anatom\u00eda del paciente est\u00e1 fuera de la distribuci\u00f3n de entrenamiento del modelo.<\/p>\n<p><strong>TC de referencia con registro deformable<\/strong>: el TC de planificaci\u00f3n inicial se registra deformablemente en la resonancia magn\u00e9tica del d\u00eda. \u00datil para las fracciones tempranas, pero acumula incertidumbre a medida que cambia la anatom\u00eda: un nuevo derrame pleural, una variaci\u00f3n del llenado rectal o una p\u00e9rdida de peso significativa pueden invalidar el registro.<\/p>\n<p>Cada abordaje tiene impl\u00edcitas hip\u00f3tesis y escenarios de falla que deben documentarse en el protocolo cl\u00ednico del servicio. La validaci\u00f3n del m\u00e9todo elegido debe ser una parte expl\u00edcita del proceso de puesta en servicio, con pruebas en fantasmas con densidades conocidas. Los protocolos publicados por <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/35235188\/\">Cusumano et al. (2022)<\/a> describen este tipo de evaluaci\u00f3n como un requisito previo al uso cl\u00ednico.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"puesta-en-marcha-y-control-de-calidad-especificos-de-mr-linac\">Puesta en marcha y control de calidad espec\u00edficos de MR-Linac<\/h2>\n<p>La puesta en marcha de un MR-Linac tiene todas las complejidades de un acelerador convencional, adem\u00e1s de desaf\u00edos espec\u00edficos del entorno del campo magn\u00e9tico. El protocolo descrito por <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32432405\/\">Winkel et al. (2019)<\/a> para Unity cubre todo, desde mediciones de salida y perfiles de haz hasta verificaci\u00f3n de dosis absoluta en fantasmas con un campo magn\u00e9tico activo, y es un punto de partida para el desarrollo de protocolos locales.<\/p>\n<p>Los desaf\u00edos instrumentales clave incluyen c\u00e1maras de ionizaci\u00f3n, cuyo factor de respuesta se ve afectado por el campo magn\u00e9tico de una manera que depende de la orientaci\u00f3n de la c\u00e1mara en relaci\u00f3n con <strong>B<\/strong> , y conjuntos de detectores, que deben calificarse espec\u00edficamente para el campo antes de su uso cl\u00ednico. Las pel\u00edculas radiocr\u00f3micas (EBT3, EBT-XD) son los dos\u00edmetros m\u00e1s robustos para la verificaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n 2D, ya que no se ven afectados directamente por el campo magn\u00e9tico. Los dos\u00edmetros MOSFET y TLD requieren validaci\u00f3n individual en el entorno de campo antes de cualquier uso cl\u00ednico.<\/p>\n<p><strong>Tabla 2 \u2014 Componentes de control de calidad espec\u00edficos de MR-Linac y sus particularidades<\/strong><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Componente de control de calidad<\/th>\n<th>Desaf\u00edo espec\u00edfico de MR-Linac<\/th>\n<th>Nota<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Salida absoluta (cGy\/UM)<\/td>\n<td>Factor de correcci\u00f3n de la c\u00e1mara en el campo B (dependiente de la orientaci\u00f3n)<\/td>\n<td>Verifique con el factor kB determinado en la puesta en servicio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Perfiles de haz<\/td>\n<td>Asimetr\u00eda inducida por B; datos de verificaci\u00f3n versus datos de referencia<\/td>\n<td>Campo B activo durante la medici\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Coincidencia del isocentro RT\/MRI<\/td>\n<td>El isocentro mec\u00e1nico debe coincidir con el isocentro de la imagen<\/td>\n<td>Herramienta dedicada (fantasma Winston-Lutz adaptado)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Dosis fuera de campo<\/td>\n<td>Transmisi\u00f3n de electrones sin equivalente en linac convencional<\/td>\n<td>Se requieren dos\u00edmetros de alta resoluci\u00f3n espacial<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Asignaci\u00f3n de materiales (sCT\/bulk)<\/td>\n<td>Validaci\u00f3n en fantasma con densidades conocidas<\/td>\n<td>Repetir despu\u00e9s de TPS actualizaciones de software<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Verificaci\u00f3n del plan individual<\/td>\n<td>Dosis en fantasma con campo B activo<\/td>\n<td>Formato (2D, 3D, punto) definido en el protocolo local<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Geometr\u00eda de la imagen de resonancia magn\u00e9tica<\/td>\n<td>La distorsi\u00f3n del gradiente afecta la ubicaci\u00f3n del objetivo<\/td>\n<td>Fantasma de distorsi\u00f3n geom\u00e9trica; frecuencia mensual<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Control de calidad del proceso de adaptaci\u00f3n<\/td>\n<td>Registro + recontorneado + reoptimizaci\u00f3n: cada paso con fuente de error<\/td>\n<td>Auditor\u00eda peri\u00f3dica de la cadena completa<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Un aspecto a menudo subestimado es el control de calidad del proceso de adaptaci\u00f3n en l\u00ednea como una cadena integrada. Verificar \u00fanicamente componentes aislados (salida, perfiles, geometr\u00eda) no garantiza que el producto final (el plano adaptado entregado al paciente) sea correcto. La cadena de adaptaci\u00f3n implica el registro de im\u00e1genes, el recontorneado autom\u00e1tico, la reoptimizaci\u00f3n del plan y el rec\u00e1lculo de dosis; cualquier paso puede introducir errores no detectados por los controles individuales.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"implicaciones-para-pulmon-esofago-mama-y-pelvis\">Implicaciones para pulm\u00f3n, es\u00f3fago, mama y pelvis<\/h2>\n<p>La relevancia cl\u00ednica de los efectos dosim\u00e9tricos del campo magn\u00e9tico es heterog\u00e9nea entre sitios anat\u00f3micos, siendo proporcional a la presencia y variabilidad de las interfaces aire-tejido.<\/p>\n<p><strong>El pulm\u00f3n<\/strong> es un sitio particularmente sensible. La baja densidad del par\u00e9nquima aumenta la relevancia de las interfaces y la falta de equilibrio electr\u00f3nico. La precisi\u00f3n requiere de un motor que modele el campo magn\u00e9tico y haya sido validado en esta geometr\u00eda; aplicar una implementaci\u00f3n destinada al campo nulo no es un reemplazo aceptable.<\/p>\n<p><strong>El es\u00f3fago<\/strong> presenta el desaf\u00edo adicional de que el volumen de aire intraluminal var\u00eda entre fracciones: degluci\u00f3n, reflujo, posicionamiento. El ERE en la pared esof\u00e1gica adyacente al aire crea picos de dosis locales, pero la posici\u00f3n exacta de estos picos cambia con la geometr\u00eda de la cavidad. La adaptaci\u00f3n en l\u00ednea permite monitorear esta variabilidad, que ser\u00eda invisible para los sistemas IGRT convencionales; sin embargo, es dif\u00edcil predecir con precisi\u00f3n la dosis aplicada a la mucosa si el contorno de la cavidad de aire no se actualiza con cada fracci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Mama<\/strong> incluye interfaces tejido-aire en la superficie de la piel donde ERE puede resultar en una dosis superficial elevada en ciertas orientaciones de campo y p\u00f3rtico. En reg\u00edmenes de hipofracci\u00f3n, donde la dosis por fracci\u00f3n es mayor y la tolerancia a la dosis cut\u00e1nea es un factor limitante, este efecto tiene implicaciones cl\u00ednicas directas. La dosimetr\u00eda de superficie en MR-Linac requiere dos\u00edmetros espec\u00edficos (pel\u00edculas extrabolus, detectores de superficie delgada) que deben formar parte del protocolo de puesta en servicio.<\/p>\n<p><strong>La pelvis<\/strong> (pr\u00f3stata, cuello uterino, recto) tiene una proporci\u00f3n menor de aire que los pulmones y el es\u00f3fago, lo que reduce la magnitud del ERE en relaci\u00f3n a estos sitios. Sin embargo, las interfaces con el recto y la vejiga siguen siendo relevantes, especialmente cuando hay gas rectal variable entre las fracciones. El principal beneficio cl\u00ednico de MR-Linac en la pelvis es la visibilidad superior del tejido blando en la resonancia magn\u00e9tica, lo que permite una delimitaci\u00f3n precisa de la pr\u00f3stata, las ves\u00edculas seminales y las estructuras de los ganglios linf\u00e1ticos sin contraste. La evidencia de validaci\u00f3n dosim\u00e9trica es m\u00e1s s\u00f3lida para la pelvis que para el pulm\u00f3n y el es\u00f3fago, lo que refleja tanto el n\u00famero de centros que tratan la pr\u00f3stata en MR-Linac como la menor complejidad dosim\u00e9trica del sitio.<\/p>\n<p>La aplicaci\u00f3n de MR-Linac en sitios menos estudiados, como p\u00e1ncreas, h\u00edgado y tumores de cabeza y cuello, requiere precauci\u00f3n adicional e idealmente una recopilaci\u00f3n prospectiva de datos dosim\u00e9tricos como parte de protocolos de investigaci\u00f3n formales.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"preguntas-frecuentes\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n<h3>\u00bfSe puede utilizar GPUMCD para todos los casos cl\u00ednicos de Unity sin restricciones?<\/h3>\n<p>La implementaci\u00f3n Monte Carlo prevista para el flujo de equipos cl\u00ednicos incluye el modelado del campo magn\u00e9tico, pero sus l\u00edmites siguen definidos por producto, versi\u00f3n y puesta en servicio. Los implantes, las cavidades complejas y las anatom\u00edas fuera del conjunto de prueba pueden requerir una verificaci\u00f3n adicional. El protocolo local debe registrar estos l\u00edmites sin asumir que el nombre GPUMCD garantiza un comportamiento id\u00e9ntico en todas las plataformas.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia pr\u00e1ctica entre dose to medium (D~m~) y dose to water (D~w~) en el contexto de MR-Linac?<\/h3>\n<p>La convenci\u00f3n reportada debe ser confirmada en la versi\u00f3n cl\u00ednica. D~m~ y D~w~ no son etiquetas intercambiables, especialmente en materiales cuya composici\u00f3n difiere de la del agua. El problema pr\u00e1ctico surge cuando las restricciones hist\u00f3ricas y la distribuci\u00f3n calculada utilizan convenciones diferentes; esta relaci\u00f3n debe documentarse en el proceso de implementaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>\u00bfLa TC sint\u00e9tica generada a partir de resonancia magn\u00e9tica es lo suficientemente precisa como para reemplazar la TC de planificaci\u00f3n en todos los sitios?<\/h3>\n<p>No universalmente. La precisi\u00f3n de la sCT var\u00eda seg\u00fan el sitio anat\u00f3mico, la calidad de la imagen y el m\u00e9todo de generaci\u00f3n (aprendizaje autom\u00e1tico, atlas o densidad aparente). Para la pelvis, los resultados publicados son en general favorables. En el caso del pulm\u00f3n, la variabilidad de la densidad parenquimatosa y la mayor sensibilidad a ERE hacen que la precisi\u00f3n de la sCT sea m\u00e1s cr\u00edtica. La validaci\u00f3n del m\u00e9todo elegido debe realizarse localmente, con fantasmas de densidad conocida, y no simplemente asumirse a partir de publicaciones de otros centros con hardware y software potencialmente diferentes.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 dos\u00edmetros son adecuados para la verificaci\u00f3n de dosis en un campo magn\u00e9tico?<\/h3>\n<p>Las pel\u00edculas radiocr\u00f3micas (EBT3, EBT-XD) son la opci\u00f3n m\u00e1s robusta para distribuciones 2D ya que no se ven afectadas directamente por el campo magn\u00e9tico est\u00e1tico. Las c\u00e1maras de ionizaci\u00f3n se pueden utilizar para dosis puntuales con factores de correcci\u00f3n espec\u00edficos de la orientaci\u00f3n de la c\u00e1mara en relaci\u00f3n con <strong>B<\/strong> ; estos factores deben determinarse en la puesta en servicio, no asumirse a partir de publicaciones con diferentes geometr\u00edas. Los dos\u00edmetros MOSFET y TLD requieren validaci\u00f3n de campo individual antes de su uso cl\u00ednico. Los conjuntos de detectores deben estar espec\u00edficamente calificados; No todos los modelos comerciales son adecuados sin modificaciones o factores de correcci\u00f3n documentados por el fabricante.<\/p>\n<h3>\u00bfMR-Linac elimina la necesidad de control de calidad de im\u00e1genes convencional?<\/h3>\n<p>No. MR-Linac agrega requisitos de control de calidad relacionados con el campo magn\u00e9tico y la cadena de adaptaci\u00f3n en l\u00ednea, pero no elimina los requisitos de control de calidad de im\u00e1genes. La distorsi\u00f3n geom\u00e9trica de la resonancia magn\u00e9tica por los gradientes y la susceptibilidad magn\u00e9tica es una fuente de error relevante: si el tumor aparece en una posici\u00f3n desplazada por la distorsi\u00f3n del gradiente, el tratamiento estar\u00e1 mal centrado independientemente de la calidad del c\u00e1lculo de la dosis. El control de calidad de la geometr\u00eda de la imagen de resonancia magn\u00e9tica (distorsi\u00f3n, resoluci\u00f3n, contraste) es un componente obligatorio del programa de control de calidad. Adem\u00e1s, el control de calidad del proceso adaptativo como cadena integrada (registro + recontorneado + reoptimizaci\u00f3n + rec\u00e1lculo) debe ser auditado peri\u00f3dicamente, ya que pueden surgir errores en la integraci\u00f3n de los pasos incluso cuando cada componente individual est\u00e1 dentro de las especificaciones.<\/p>\n<hr\/>\n<h2 id=\"referencias\">Referencias<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p>S\u00ed AJ, Korreman SS, Vestergaard A. <em>Desaf\u00edos f\u00edsicos en la radioterapia guiada por im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica.<\/em> Acta Oncol. 2020. <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32370788\/\">https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32370788\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Winkel D, Bol GH, Kroon PS, van Asselen B, Hackett SS, Werensteijn-Honingh AM, et al. <em>Radioterapia adaptativa: implementaci\u00f3n cl\u00ednica del concepto Elekta Unity MR-linac en un consorcio MR-linac.<\/em> Radiother Oncol. 2019. <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32432405\/\">https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32432405\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Cusumano D, Boldrini L, Dhont J, Fiorino C, Green O, Grimwood A, et al. <em>Inteligencia artificial en radioterapia guiada por resonancia magn\u00e9tica: Consideraciones m\u00e9dicas y f\u00edsicas sobre el estado del arte y perspectivas de futuro.<\/em> Phys Med. 2022. <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/35235188\/\">https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/35235188\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Raaijmakers AJE, Raaymakers BW, Lagendijk JJW. <em>Integraci\u00f3n de un esc\u00e1ner de resonancia magn\u00e9tica con un acelerador de radioterapia de 6 MV: aumento de dosis en las interfaces tejido-aire en un campo magn\u00e9tico lateral debido al retorno de electrones.<\/em> Phys Med Biol. 2005;50(7):1363\u20131376.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Raaijmakers AJE, Raaymakers BW, van der Meer S, Lagendijk JJW. <em>Integraci\u00f3n de un esc\u00e1ner de resonancia magn\u00e9tica con un acelerador de radioterapia de 6 MV: impacto de la orientaci\u00f3n de la superficie en la dosis de entrada y salida debido al campo magn\u00e9tico transversal.<\/em> Phys Med Biol. 2007;52(4):929\u2013939.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Kirkby C, Stanescu T, Rathee S, Carlone M, Murray B, Fallone BG. <em>Dosimetr\u00eda del paciente para sistemas h\u00edbridos de resonancia magn\u00e9tica-radioterapia.<\/em> Med Phys. 2008;35(3):1019\u20131027.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Keyvanloo A, Burke B, Warkentin B, Tadic T, Rathee S, Kirkby C, et al. <em>Dosis cut\u00e1nea en sistemas MRI-linac longitudinales y transversales utilizando Monte Carlo y modelos de campo de MRI 3D realistas.<\/em> Med Phys. 2012;39(10):6509\u20136521.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>O&#8217;Brien DJ, Roberts DA, Ibbott GS, Sawakuchi GO. <em>Dosimetr\u00eda de referencia en campos magn\u00e9ticos: formalismo y medidas.<\/em> Med Phys. 2016;43(8):4915\u20134927.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<aside aria-label=\"Mapa de algoritmos de c\u00e1lculo de dosis\" class=\"dose-cluster-nav\">\n<h2>Mapa de algoritmos de c\u00e1lculo de dosis<\/h2>\n<h3>M\u00e9todos y algoritmos<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/calculo-dosis-fotones-algoritmos\/\">Gu\u00eda completa<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/metodos-empiricos-calculo-dosis\/\">M\u00e9todos emp\u00edricos y Batho<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/superposicion-clarkson-terma-dosis\/\">Clarkson, superposici\u00f3n y TERMA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/pencil-beam-radioterapia-limitaciones\/\">Pencil Beam<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/collapsed-cone-convolution-kernels\/\">Collapsed Cone<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/aaa-algoritmo-eclipse-explicado\/\">AAA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/acuros-xb-lbte-calculo-dosis\/\">Acuros XB<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/dosis-al-medio-vs-dosis-al-agua-radioterapia\/\">Dosis al medio vs dosis al agua<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/monte-carlo-radioterapia-guia-completa\/\">Monte Carlo<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Aplicaciones avanzadas<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/monaco-gpumcd-dosis-al-medio-dosis-al-agua\/\">Monaco y GPUMCD<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/algoritmos-dosis-electrones-pencil-beam-emc-monte-carlo\/\">Algoritmos para electrones<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/protones-pencil-beam-vs-monte-carlo-calculo-dosis\/\">Protones: Pencil Beam vs Monte Carlo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/mr-linac-campo-magnetico-calculo-dosis-monte-carlo\/\">C\u00e1lculo de dosis en MR-Linac<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/radioterapia-adaptativa-recalculo-dosis-cbct-ct-sintetica\/\">Rec\u00e1lculo adaptativo en CBCT y CT sint\u00e9tica<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/ia-calculo-dosis-radioterapia-monte-carlo\/\">IA en c\u00e1lculo de dosis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/commissioning-qa-comparacion-algoritmos-dosis\/\">Commissioning y QA<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/aside>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Electron return effect, streaming de electrones, Monte Carlo y validaci\u00f3n de dosis en sistemas 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