de TRRP
L’utilisation de processeurs graphiques semble donc appropriée pour les calculs Monte Carlo nécessaires pour la dosimétrie des patients en TRRP. Toutefois, ce n’est pas la première fois qu’une telle avenue est envisagée. En effet, un code Monte Carlo sur GPU est développé depuis 2010 dans le GRPM pour différentes applications dosimétriques en physique médicale (section 3.3.1). Le code développé pour la TRRP est donc basé sur les travaux déjà réalisés en introduisant les particularités de ce type de traitement pour calculer la dose reçue par le patient (section 3.3.2).
3.3.1 Création et développement de GPU Monte Carlo dose (GPUMCD)
Le code GPU Monte Carlo dose, ou plus simplement GPUMCD a été présenté à l’International Conference on the Use of Computers in Radiation Therapy(ou ICCR) [110,111]. À ce moment, l’idée était surtout de positionner le code comme une réelle alternative aux codes Monte Carlo exécutés sur CPU. En utilisant CUDA et une carte NVIDIA GTX 280, les auteurs ont été en mesure d’obtenir une accélération de 154 fois sur GPU, par rapport à un code DPM considérant uniquement les photons et exécuté sur un cœur d’un processeur Intel Q6600, pour le parcours
d’un faisceau monoénergétique de photons de 15 MeV dans un milieu hétérogène. Rapidement après cela, des travaux sur la curiethérapie LDR [112], l’utilisation d’un Linac-IRM [113–115] et sur la curiethérapie HDR [116, 117] ont permis de développer GPUMCD comme un outil de calcul important dans différents domaines de la physique médicale.
Un peu plus récemment, un autre projet de maîtrise au sein du GRPM a permis de poursuivre les travaux entrepris sur GPUMCD, plus particulièrement sur la branche de curiethérapie LDR rebaptisée bGPUMCD [77,118]. Parmi les modifications réalisées, l’implémentation de l’effet Rayleigh et les modifications de l’effet Compton, du tracé de rayon et des fichiers de sections efficaces ont permis d’obtenir de meilleurs résultats, que ce soit pour la calibration de source selon le formalisme du Task Group 43 de l’American Association of Physicists in Medicine [119] ou pour l’utilisation dans des cas cliniques.
Une autre modification importante apportée dans bGPUMCD fut l’utilisation de ROOT [120] pour l’enregistrement des images TDM du patient préalablement à l’exécution de la simula- tion et la visualisation des résultats obtenus. Il s’agit d’un programme orienté objet, qui a été développé par le CERN afin de faire l’analyse de données dans le cadre d’expériences en phy- sique des particules. Il permet la manipulation simple d’histogrammes pouvant tout aussi bien contenir, dans le cas de bGPUMCD, la dose déposée ou les densités électroniques contenues dans une image TDM.
Cependant, les images obtenues avec les appareils diagnostiques sont généralement sous for- mat DICOM (signifiant Digital Imaging and Communications in Medicine). Pour obtenir des histogrammes ROOT à partir de ces images, le langage de programmation Python [121] est fort utile puisqu’il possède des modules pour la manipulation de divers formats de fichier. L’annexe B présente d’ailleurs les codes utilisés dans le cadre du projet pour transformer les images DICOM en histogrammes ROOT. De manière tout à fait similaire, ROOT, utilisé conjointement avec Python, rend la visualisation des résultats beaucoup plus simple et convi- viale. L’annexeCcontient les différents programmes permettant de voir la dose déposée chez le patient.
3.3.2 Adaptations de GPUMCD pour les traitements de TRRP
Bien que le code GPUMCD ait connu plusieurs évolutions au fil des ans, aucune de celles-ci n’était orientée vers l’utilisation pour des traitements de TRRP. Cela implique donc que cer- taines modifications ont été nécessaires afin de rendre le code utilisable pour cette technique. Cependant, il n’était pas nécessaire de faire une refonte majeure de GPUMCD. En effet, le déroulement général de la simulation ne change pas par rapport à un traitement de radiothé- rapie ou de curiethérapie. Une simulation Monte Carlo consiste principalement au transport de particules à travers la matière, ce sont les conditions dans lesquelles ce transport aura lieu qui diffèrent.
Figure 3.6: Géométrie des sources a) SelectSeed de Nucletron [122], b) OncoSeed 6711 de Amersham [123] et c) IsoStar de Imagyn [124] (longueurs respectives de 4.5 mm, 4.55 mm et 4.5 mm).
Parmi les branches disponibles de GPUMCD, bGPUMCD était celle ayant le plus de ressem- blances avec la TRRP. Puisque ce code calcule la dose pour les traitements de curiethérapie LDR, plusieurs sources scellées se retrouvent dans le patient et émettent des photons de basse énergie. Cela est semblable à la thérapie radionucléique, mais des modifications sont nécessaires pour décrire cette technique de traitement.
Utilisation de sources non scellées
Comme décrit à la section1.4.2, une injection intraveineuse permet au177Lu-octréotate d’entrer
dans le patient et de se lier aux récepteurs de la somatostatine des tumeurs neuroendocrines pour irradier préférentiellement ces tumeurs. L’ensemble de la radiation ne provient donc pas d’un volume fini situé à un endroit précis. Il s’agit là d’une grande différence avec la radiothérapie externe et la curiethérapie HDR, où la personne procédant au traitement a le contrôle sur le moment et la durée de l’exposition à la radiation. Pour ce qui est de l’insertion d’implants permanents en curiethérapie LDR, il est possible de retrouver un comportement semblable à la TRRP. Cependant, la radiation est confinée dans les sources insérées chez le patient, permettant de dénombrer les sites d’émission.
En effet, l’ensemble de l’élément radioactif d’un implant est contenu dans une capsule scellée, ce qui empêche une dispersion des radio-isotopes un peu partout dans le patient. Dans le code bGPUMCD, une partie des sources disponibles ont été modélisées afin de prendre en compte les géométries parfois complexes des implants, celles-ci étant présentées à la figure 3.6. La présence d’encapsulation et la répartition de l’activité ont comme principal effet d’offrir une distribution non isotrope de la dose. Cela représente un grand contraste avec la TRRP où le produit de la désintégration sera directement émis dans le patient, sans avoir interagi avec une capsule métallique. Un nouveau modèle est donc nécessaire afin de lancer les particules β− et
les photons γ le plus fidèlement possible au traitement lui-même.
attributs des classes génériques utilisées pour la création de source dans bGPUMCD. La particularité de cette « source » est qu’aucune dimension physique n’y est associée. Cela n’est pas nécessaire puisque l’atome de lutétium se retrouve directement dans le patient et non dans une enveloppe ayant un volume précis et faite d’un matériau étranger aux tissus humains. Également, aucune position n’est attitrée à la source, permettant de créer des particules β−
et des photons γ partout dans le milieu de la simulation. Informations provenant de l’imagerie TEM
Afin de quantifier l’activité dans le patient lors de la séance d’imagerie, l’imagerie TEM est utilisée (voir la section2.3). Donc, il faut que le code soit en mesure de lire une image TEM et d’en retirer les informations spatiale et quantitative des désintégrations enregistrées lors de la séance d’imagerie. Tout comme les images TDM, les images TEM obtenues sont sous format DICOM. Il est donc possible de les convertir en histogrammes ROOT (voir la section3.3.1 et l’annexe B) afin d’être lu par le code. L’information recueillie peut ensuite être utilisée par la classe de source Lutetium177 pour connaître la proportion de désintégrations ayant eu lieu dans chaque voxel de l’image TDM.
Génération de particules β− et de photons γ
Lors d’une simulation réalisée sur bGPUMCD, une technique relativement répandue en Monte Carlo est utilisée afin de simplifier la création des photons de la simulation : l’utilisation d’un espace de phase (nommé phase space en anglais). Cela consiste à diviser la simulation en deux étapes. Tout d’abord, une source est positionnée dans un milieu homogène afin de simuler la désintégration des radio-isotopes présents dans celle-ci. Les photons ainsi produits seront absorbés et diffusés en fonction des sections efficaces des différents matériaux entrant dans la composition de la capsule. Comme il s’agit généralement de métaux (titane, iodure et chlorure d’argent (AgI et AgCl) pour la SelectSeed [125]), le nombre d’interactions est élevé, pouvant même aller jusqu’à la création de fluorescence. L’idée consiste alors à enregistrer les propriétés de l’ensemble des photons quittant la capsule :
— Position, par rapport à la source ; — Direction de propagation ;
— Énergie.
Il est possible d’enregistrer le tout dans un fichier en arbre de ROOT (classe TTree). Il s’agit d’un type de fichier où il est possible d’inscrire plusieurs ensembles de paramètres, chacun ayant une identification propre et où la valeur des paramètres peut varier. Les propriétés de tous les photons quittant la capsule sont enregistrées, créant ainsi l’espace de phase pour la source sélectionnée. La deuxième partie de la simulation consiste en l’utilisation de ces informations pour générer le rayonnement dans le patient, en fonction de la position des
sources. Un photon est choisi au hasard parmi ceux présents dans l’espace de phase et est simulé sans avoir à considérer les interactions dans la capsule.
Cette méthode présente certains inconvénients. Tout d’abord, cela nécessite d’avoir un autre code, extérieur à celui servant au calcul de la dose, pour réaliser la simulation de la désin- tégration de l’élément radioactif. Ensuite, cela oblige la lecture dans un fichier extérieur à la simulation du calcul de dose, action pouvant être particulièrement exigeante pour le temps de calcul. Dans une moindre mesure, il est également possible de ne pas créer un espace de phase suffisamment grand et créer une corrélation statistique entre les photons, causant une augmentation de l’incertitude des résultats. Malgré ces possibles inconvénients, l’utilisation d’un espace de phase est très répandue en curiethérapie LDR étant donné le grand avantage que représente la diminution du temps de calcul pour l’ensemble des simulations.
Comme il est possible de le constater, un espace de phase peut être utilisé peu importe la situation. Cependant, il n’est pas toujours avantageux d’y avoir recours. Cela est le cas pour la TRRP. Les atomes radioactifs se retrouvent directement dans le patient, sans capsule ou autre milieu pour le contenir. De plus, la production de particules β− et de photons γ se fait
de manière isotrope et les probabilités de création sont connus dans les deux cas. En ajoutant à cela que l’image TEM fournit l’ensemble de l’information spatiale nécessaire pour le départ des particules et des photons, il est possible de constater que l’ensemble des caractéristiques nécessaires peuvent être paramétrées :
— Type du produit de désintégration (particule β− ou photon γ) ;
— Position de départ ; — Direction de propagation ; — Énergie.
Avec ces modifications, une nouvelle branche de GPUMCD a été créée, permettant le calcul de dose d’un tout nouveau type de traitement. Le nom retenu fut Internal Radiotherapy GPUMCD ou plus simplement irtGPUMCD. Bien que le code soit orienté vers la TRRP, il est possible de constater que la dosimétrie de tout type de thérapie radionucléique pourrait être faite, à condition de bien modéliser le radio-isotope utilisé.
Avec irtGPUMCD et les images TEM/TDM, tous les éléments sont donc en place pour établir la dosimétrie d’un patient ayant reçu une injection de 177Lu-octréotate. Le chapitre 4 trai-
tera plus spécifiquement du calcul de la dose, en considérant tout d’abord les deux types de rayonnement possibles et leur manière propre de déposer la dose dans le patient.
Chapitre 4
Évaluation de la dose absorbée lors
d’un traitement en TRRP
Les modifications imposées à bGPUMCD pour construire irtGPUMCD ont permis d’obtenir un code GPU pouvant utiliser les informations provenant de l’imagerie TEM/TDM afin de simuler le passage des particules β− et les photons γ dans la géométrie de simulation corres-
pondant à un patient donné. Cependant, cette capacité à établir les conditions initiales du traitement n’est pas suffisante pour l’objectif du projet. Le code devra également transporter et faire interagir les particules et les photons créés en plus de produire les résultats une fois la simulation terminée.
Dans ce chapitre, le processus menant à l’évaluation de la dose déposée sera analysé en profon- deur. La première étape consiste à bien paramétrer les caractéristiques de départ des particules et des photons produits par la désintégration du 177Lu (section 4.1). Par la suite, il sera im-
portant de bien considérer les différences entre les deux rayonnements, tant pour le type de produit créé que pour l’interaction avec la matière et du dépôt de l’énergie au cours de la si- mulation (sections4.2et4.3). Toutes ces informations permettront d’exécuter une simulation dosimétrique pour une séance d’imagerie (section4.4) et d’ainsi connaître le taux de dose dans le patient à ce moment précis. Une courbe de régression biexponentielle du taux de dose en fonction du temps sera ensuite utilisée (section 4.5) pour l’évaluation de la dose déposée lors d’un cycle de traitement. Le calcul consistera essentiellement en l’intégration temporelle de la courbe du taux de dose obtenue (section 4.6).
4.1
Paramétrage des caractéristiques de départ
Tel que mentionné à la section3.3.2, certaines informations sur les particules β−et les photons
γ sont nécessaires pour les calculs Monte Carlo :
— position de départ ; — direction de propagation ; — énergie.
Pour ces éléments, il n’y a que l’énergie qui dépend réellement du type de désintégration subie par le 177Lu. Les autres caractéristiques peuvent être paramétrées en fonction de ce
qui est connu de la chaîne de désintégration du radio-isotope (section4.1.1), de l’information présente dans les images TEM (section4.1.2) ou bien encore de la distribution des produits de la désintégration (section4.1.3).
4.1.1 Paramétrage de la nature du produit de désintégration
Du point de vue de la physique des particules, la désintégration du177Lu est bien connue [45].
Le noyau de lutétium émettra toujours une particule β−pour devenir un noyau de hafnium-177
(177Hf) selon l’équation4.1:
177Lu →177Hf + β−+ ¯ν
e+ Q (4.1)
où ¯νel’antineutrino et Q l’énergie cinétique de la particule β−. L’antineutrino n’est pas consi-
déré dans les calculs du dépôt de dose puisqu’il n’intéragit pas avec la matière [126].
Cependant, différents états d’excitation sont possibles pour le noyau de177Hf produit par la
désintégration. Cela est illustré à la figure1.8 : le noyau peut occuper trois états excités ou encore un état stable. Cela aura comme conséquence d’entraîner la désexcitation du177Hf dans
un intervalle de temps très court (au maximum 0.66 ns) par l’émission d’un rayonnement γ ou bien par une conversion interne menant à l’émission d’un électron Auger.
Tout cela signifie donc que jusqu’à quatre particules différentes peuvent être émises lors d’une seule désintégration. Dans le contexte d’une simulation Monte Carlo, l’intérêt plutôt de savoir quelle est la probabilité que la particule simulée soit un photon ou une particule β−. Il faut
donc considérer la probabilité de chaque branche de l’arbre de désintégration (branching ratios) pour arriver à ce résultat. Ces probabilités sont disponibles dans les travaux de Kondev [127]. Le tableau 1.2 indique les probabilités d’obtenir l’une ou l’autre des particules lors de la désintégration d’un atome de177Lu.
4.1.2 Paramétrage de la position du produit de désintégration
L’imagerie TEM permet de quantifier l’activité présente dans le patient et donne également des informations sur le lieu des désintégrations. Il devient donc possible d’utiliser cette connais- sance pour déterminer les positions de départ des particules et des photons. La stratégie uti- lisée consiste à considérer que la proportion de comptes enregistrés dans un voxel de l’image TEM indique la proportion de désintégrations ayant véritablement lieu à cette position dans le patient. La simulation reproduira donc cette proportion dans les produits de désintégration
Figure 4.1: Représentation graphique du paramétrage de la position de départ des produits de la désintégration du 177Lu.
simulés. La figure 4.1illustre le principe de cette technique de paramétrage. Cela s’avère plus simple du point de vue du logiciel, car aucune génération de nombre aléatoire n’est requise.
4.1.3 Paramétrage de la direction du produit de désintégration
Contrairement à une source de curiethérapie (voir la figure 3.6 pour des exemples de géomé- trie), le radiopharmaceutique n’est pas encapsulé de quelconque manière. Cela signifie donc que les produits de la désintégration sont émis de manière isotrope autour du noyau. Ce type de distribution peut être représenté à l’aide des équations 4.2[128] :
φ = arccos(1 − 2c1) (4.2a)
θ = 2πc2 (4.2b)
où θ et φ sont respectivement la longitude et la colatitude d’un système de coordonnées sphériques et c1 et c2 sont des nombres aléatoires uniformément tirés sur l’intervalle [0,1].
Avec ces angles, il devient par la suite possible d’attribuer un vecteur direction à chaque particule ou photon au moment de le créer dans la simulation. Pour ce faire, les équations 4.3
sont utilisées [129] :
x = sin φ cos θ (4.3a) y = sin φ sin θ (4.3b) z = cos φ (4.3c) où x, y et z sont les composantes cartésiennes du vecteur direction. Comme la grandeur du vecteur n’a pas d’importance, elle n’est simplement pas considérée.
Parmi les quatre propriétés nécessaires pour la création d’un produit de désintégration du
177Lu, la plus complexe à gérer reste l’énergie de la particule ou du photon. Dans les deux cas,
non seulement la technique pour attribuer une valeur à ce paramètre sera très différente, mais la gestion du dépôt de l’énergie dans les deux cas implique des interactions différentes avec la
Figure 4.2: Représentations simplifiées du a) dépôt local de l’énergie des particules β− et de b) l’équilibre électronique pour les voxels dans le cadre d’un traitement de TRRP au 177Lu-
octréotate.
matière. Deux techniques de calcul différentes devront donc être utilisées afin de considérer la double nature de la dose déposée chez un patient traité en TRRP (sections4.2et4.3).