3.10 Tesis magíster

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A study of the vascular effect of photodynamic therapy with oxygen variation on chorioallantoic membrane model
(2022) Aizpuru Vargas, Luis Lauro; Buzzá, Hilde Harb; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Física
Chicken chorioallantoic membrane (CAM) assays have been proven to be very effective models to study the impact of chemical and biological agents on its vascular network. The study of pharmaceutical drugs, xenografts and photosensitizers on these assays are current areas of research. In particular, the use of photodynamic therapy (PDT) has been shown to induce a significant decrease in both the diameter and number of blood vessel ramifications of the CAM. Given that molecular oxygen is so important for the effectiveness of this therapy, it opens the possibility of testing bio-compatible photosynthetic microalgae capable of locally producing oxygen. Even though there is ample evidence of the use of bio-compatible microalgae in scaffolds for wound recovery, there is little to no research done on the combination of microalgae and PDT in CAM essays. In this thesis work, we present a study that explores how microalgae, PDT and the combination of these two change the vascularization of the CAM. Throughout this experiment, the photosensitizer that was used was methylene blue whilst the microalgae that was used was Chlamydomonas reinhardtii. In order to perform the quantitative measurements, an image analysis software allowed us to count the number of bifurcation points. Firstly, four groups were defined to study how the PDT at different days of embryonic development (EDD) might change blood vessel ramifications. These groups were defined as control, only light, only methylene blue and the PDT groups. It was found that after 24 hours, for EDD8, the ramifications for the PDT case dropped by 40% whilst for EDD10 they dropped by 60% with light at 630 nm with 30 mW/cm2 for 5 minutes. Second, it was explored how illuminated microalgae might possibly increase the vascular networks with the same light parameters. It was found that after 24 hours for EDD8 the network grew by 30% and for EDD10 it grew by 20%. Moreover, the combination of a photosensitizer and microalgae was studied to analyze if it might change the effectiveness of the PDT. It was found after 24 hours that for all the explored permutations for both EDD8 and EDD10 all the eggs were dead, showcasing the effect of an oxygen-enriched PDT. Given that the effect was way to strong, the methylene blue solution was diluted by a factor of x10 (0.03 mg of MB/mL) to see if this resulted in a measurable effect on the eggs for the combination case. Indeed, it was found that the decrease from the baseline ramification levels was 30% for the PDT and 60% for the oxygen enhanced PDT. The novel element of this work was that it was one of the first to explore the possibility of creating an oxygen-rich PDT in a CAM assay. This showed that it is possible to combine microalgae and a photosensitizer in a way that enhances the effectiveness of the PDT. This might translate into the possibility of employing this technique in an in-vivo trail with mice or other mammals to guarantee its safety. In conclusion, we found that illuminated photosynthetic microalgae raises the effectiveness of PDT in the vascular network of CAM assays.
Estimación de dosis a órganos periféricos en IGRT de próstata: dosimetría termoluminiscente en maniquí antropomórfico
(2022) Hernández Sánchez, Jessica; Sánchez Nieto, Beatriz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de Física
La radioterapia (RT) tiene por objeto la entrega de la dosis prescrita al volumen tumor minimizando la dosis fuera de éste. Usualmente, durante la planificación del tratamiento, sólo se considera la dosis en órganos/estructuras muy cercanas al borde del campo de tratamiento con el objeto de minimizar efectos determinísticos. Sin embargo, no se considera el riesgo estocástico de inducción de un segundo cáncer, que podría generarse en cualquier parte del cuerpo, como consecuencia de la fuga y/o transmisión del haz de radiación en el cabezal del acelerador y/o dispersión en este último o en interior del paciente. La estimación de las dosis fuera del campo de tratamiento (especialmente en zonas muy alejadas de éste) es compleja y desconocemos la existencia de trabajos que hagan una estimación incluyendo la dosis de todo el proceso asociado a la RT que incluya radiaciones ionizantes. El objetivo de esta tesis fue estimar la dosis total a órganos fuera del campo de tratamiento por un cáncer de próstata mediante radioterapia (RT) guiada por imágenes (IGRT). Se consideraron todas las etapas de éste: a) tomografía computarizada (CT) para la planificación del tratamiento, b) verificación diaria del posicionamiento del paciente en el acelerador, previo al tratamiento, mediante un haz cónico de kilovoltaje (kvCBCT o CBCT) y c) la RT mediante una técnica de arcoterapia con modulación de intensidad (VMAT). La estimación de la dosis se realizó sobre un maniquí antropomórfico (ATOM 701-D) con alojamiento para 271 dosímetros termoluminiscentes (TLD) lo que permite el cálculo de la dosis depositada en 22 órganos radiosensibles. Tras cada exposición, los TLD-100 (con factores de sensibilidad individualizados) son retirados, leídos y su lectura transformada a dosis. El maniquí fue escaneado en un Siemens Biograph64 con el protocolo correspondiente a la planificación de un tratamiento de próstata. Adicionalmente se le aplicó el protocolo para adquisición de imagen con CBCT de una RT de próstata utilizando el acelerador lineal Elekta y finalmente la sesión de VMAT (75,6 Gy a isocentro en 42 sesiones). Estas dos últimas sólo se realizaron una vez pero para la estimación de la dosis total se tuvo en cuenta el número total de sesiones. La dependencia de la respuesta de los TLDs con la energía fue considerada en cada momento a través del modelo de respuesta de TLD-100 de Duggan et al.,2004, la variación del HVL en los ejes craneocaudal y anteroposterior en el haz de CBCT de kV y dos puntos de calibración (a 6MV de energía nominal en un linac y a una de 120 kV –HVL=6.141 mm Al). A partir de la dosis a órgano se estimó la dosis efectiva asociada al CT, a las 42 imágenes de CBCT y sesiones de RT. La dosis efectiva asociada a una examinación de CT de pelvis fue de 3.84 mSv, la dosis efectiva para las 42 adquisiciones de CBCT fue de 248.8 mSv y la dosis efectiva para un tratamiento de cáncer de próstata después de las 42 irradiaciones fue de 3.51E3 mSv. El riesgo de generación de un segundo cáncer asociado a todo el proceso considerado fue de un 1,4% en concordancia con estudios epidemiológicos.
Estudio de dosis y calidad de imagen en protocolos clínicos de tomografía computarizada
(2023) Muñoz Hernández, Isidora Sofia; Sánchez Nieto, Beatriz; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Física
Objetivo: Cuantificar dosis a órgano y calidad de imagen en tres protocolos de adquisición de imágenes por CT usados en la clínica, para analizar la relación entre ambas magnitudes con vistas a una posible optimización de protocolos clínicos. Metodología: Con TLD-100, previamente calibrados y colocados en el maniquí antropomórfico ATOM se midió la dosis a órgano y se calculó la dosis efectiva en los protocolos de tórax-abdomen-pelvis, abdomen-pelvis y cerebro-cervical, considerando 3 variantes de dosis para cada protocolo, en el tomógrafo SIEMENS SOMATOM Definition AS de la Clínica Alemana de Santiago. Dichas dosis a órgano, fueron posteriormente comparadas con las reportados por el software comercial de cálculo de dosis QAELUM-DOSE. La calidad de imagen se evaluó mediante el valor promedio de número de CT (HU), ruido, SNR y CNR en 48 ROIs definidos entre las imágenes de los 3 protocolos estudiados y distribuidos entre los tejidos equivalentes que conforman al maniquí antropomórfico (tejido blando, hueso, pulmón, cerebro, cartílago, disco intervertebral, medula espinal y senos paranasales). Finalmente, se analizó la relación entre la calidad de imagen y la dosis en función del ruido, y mediante una función de mérito en función del SNR y la dosis a órgano. Resultados: Se generó un modelo de respuesta en energía de los TLD-100 para el rango de energías en la penumbra de los haces de CT relativas a 6MV. Mediante la separación de la carga generada en cada TLD correspondiente a cada una de las 3 adquisiciones que componen cada protocolo (topograma, sin contraste, con contraste), se estimó la dosis a órgano y se calculó la dosis efectiva para cada protocolo y variante de dosis. Se obtuvo una sobredosis a tiroide de las dosis medidas con TLDs, y una subestimación a tiroide en las reportadas por QAELUM, en los protocolos tórax-abdomen-pelvis y cerebro-cervical. En las variantes de baja de dosis de los protocolos, el topograma contribuye con un 17.76±5.80% a la dosis efectiva. Con respecto a la calidad de imagen, el ruido disminuye con el aumento de dosis, y los SNR y CNR aumentan con el aumento de dosis, para todos los ROIs independiente del tejido. La función de mérito muestra que únicamente para el tejido blando la relación calidad de imagen–dosis aumenta con el aumento de dosis. Conclusiones: Se calculo dosis a órgano y dosis efectiva para 3 protocolos de CT, y 3 variantes de dosis, de interés para la Clínica Alemana, las que se compararon con el software QAELUM. Se cuantifico la calidad de imagen de las imágenes de cada protocolo y variante, y se analizó en función de la dosis. Sería posible optimizar los protocolos analizados de tórax-abdomen-pelvis y cerebro-cervical para minimizar la dosis a tiroide, así como considerar otras opciones de topograma para protocolos de baja dosis. El software QAELUM sobreestimó la dosis en más del 1000% con respecto a las medidas en el cerebro y en general infraestimó la dosis para las variantes de alta y baja energía del protocolo 1 a tiroides y esófago en un 80% aproximadamente.
Predicción semiautomatizada de respuesta a quimioterapia neoadyuvante en pacientes con cáncer de mama: protocolo de segmentación y modelo radiómico-clínico con imágenes de resonancia magnética
(2023) Ramírez Bunster, María Belén; Caprile Etchart, Paola F.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Física
Anticipar el resultado de la respuesta tumoral a quimioterapia neoadyuvante podría implicar cambios en la planificación del tratamiento para conducir a mejores resultados clínicos y cambios en la calidad de vida del paciente.En este trabajo se desarrolló un código computacional en lenguaje Python para construir modelos de predicción de la respuesta patológica del tumor (pCR / no-pCR) en base a información clínica y radiómica extraída de imágenes MRI de 59 pacientes con cáncer de mama sometidas a NACT. Específicamente, se utilizaron las secuencias de imágenes T1w y DCE, elaborando un protocolo de segmentación semiautomatizado del tumor y del parénquima de la mama lesionada para el posterior análisis y selección de atributos (features).Se construyeron modelos uni- y multi-variados basados en Machine Learning utilizando distintos algoritmos supervisados de clasificación y, mediante la técnica de validación cruzada k-fold estratificada con repetición con k=3 y n=500 repeticiones, se evaluaron las métricas AUC y Accuracy para analizar el rendimiento de éstos como predictores de pCR del tumor a la terapia neoadyuvante en la cohorte de pacientes con cáncer de mama.
Predicciones de supervivencia celular a través de machine learning
(2025) Valenzuela Paredes, María Pía; Russomando, Andrea; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Física
La radioterapia con protones e iones pesados es un tratamiento eficaz contra el cáncer, por esto comprender su impacto a nivel biológico es esencial para optimizar su efectividad. Predecir los efectos biológicos de la radiación, que dependen de las condiciones de irradiación y la complejidad del daño al ADN, sigue siendo un desafío importante, especialmente en distribuciones de dosis como las usadas con partículas pesadas.En este trabajo se desarrollaron modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones de supervivencia celular in-vitro. El trabajo principal fue enfocado en modelos para predicciones con partículas pesadas, también se entrenaron modelos similares para experimentos con fotones. A la vez, se combinaron simulaciones Monte Carlo con los modelos para hacer predicciones de supervivencia en profundidad, a partir de una distribución de dosis simulada de protones.Los modelos fueron entrenados usando una base de datos que recopila experimentos in-vitro de la literatura, en particular se usaron datos de 923 experimentos que abarcan 130 líneas celulares y 26 iones distintos. Se usó un número limitado de variables, que considera el tipo de célula y parámetros físicos como la dosis, energía y tipo de ion.Los modelos entrenados alcanzaron un coeficiente de determinación superior a 0.8 en el conjunto de prueba y en el conjunto de validación externa. Asimismo, al combinar los modelos con simulaciones Monte Carlo, fue posible replicar la disminución en la supervivencia celular en una configuración compleja.Este trabajo demuestra que es factible combinar modelos de aprendizaje automático con Monte Carlo, y dada la pequeña cantidad de variables utilizadas, es fácil de implementar en entornos experimentales, proporcionando una alternativa a otros modelos existentes.

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