Geant4-based Monte Carlo simulation of a Medical Linear Accelerator: configuration tuning and irradiation of in silico substrates

Radiotherapy is one of the most widely adopted treatments for cancer, offering a non-invasive approach to tumor control, especially in anatomically complex or sensitive regions. Conventional radiotherapy primarily employs photon beams generated by medical linear accelerators (LINACs) to deliver ionizing radiation that damages the DNA of cancer cells, leading to their death. A critical aspect of radiotherapy is the precise planning and delivery of dose to the tumor while minimizing exposure to surrounding healthy tissues. In recent years, Monte Carlo (MC) simulations have emerged as a gold standard in modeling radiation interactions with matter, becoming fundamental in radiotherapy treatment planning. This thesis explores a model of a medical linear accelerator using the Geant4 framework, aiming to assess the impact of individual accelerator components on energy deposition. This research shows that physical models selection impacts both simulation time and total energy deposited, with notable differences observed between evaluated models. In addition, results prove that increasing the electron beam energy determines an higher energy deposition within the phantom. Among the LINAC components, flattening filter and primary collimator demonstrated a substantial effect on dose uniformity and beam shaping. In contrast, titanium window and ionization chamber had minimal impact on energy distribution. Simulations have then been extended to in silico substrates obtained from microscopical images of different tumoral cell lines, to investigate the influence of phantom composition and cellular characteristics on the cell-wise energy deposition distribution. Results show that the different cellular patterns characterizing each cell line are reflected in distinct patterns of cell-wise energy deposition distribution. In conclusion, this work highlights the sensitivity of radiotherapy simulations to both physical parameters and biological composition of the phantom. It supports the use of Monte Carlo-based tools in treatment planning research, as they allow an accurate analysis of energy distribution. Moreover, it advocates for the incorporation of phantom models more realistic from biological perspective to improve the accuracy of treatment planning towards more personalized strategies.

La radioterapia è uno dei trattamenti più utilizzati contro i tumori, essendo capace di offrire un approccio non invasivo soprattutto in regioni anatomicamente complesse o sensibili. La radioterapia convenzionale utilizza fasci di fotoni generati da un acceleratore lineare (LINAC) per depositare radiazioni ionizzanti che possano danneggiare le cellule tumorali e causarne la morte. Un aspetto critico nella radioterapia riguarda la pianificazione e la somministrazione della dose mentre si minimizza l'esposizione dei tessuti sani circostanti. Negli ultimi anni le simulazioni Monte Carlo sono emerse come gold standard per la modellazione dell'interazione tra radiazioni e materia, diventando fondamentali nella pianificazione dei trattamenti di radioterapia. Questa tesi si propone di analizzare il modello di acceleratore lineare ad uso medico proposto in Geant4 con l'obiettivo di valutare il ruolo dei singoli componenti del LINAC sulla deposizione di energia. Questa ricerca mostra che la scelta del modello fisico impiegato ha un impatto sia sulla durata della simulazione che sull'energia totale depositata, con differenze evidenti tra i modelli valutati. Inoltre, i risultati provano che l'aumento dell'energia del fascio di elettroni determina un aumento nell'energia depositata nel fantoccio. Tra le componenti del LINAC, il filtro di attenuazione e il collimatore primario mostrano un effetto sostanziale sull'uniformità della dose e sulla forma del fascio. Al contrario, la finestra in titanio e la camera di ionizzazione hanno un impatto minimo sulla distribuzione di energia. Le simulazioni sono state estese a substrati in silico ottenuti da immagini microscopiche di differenti cellule tumorali, per studiare l'influenza della composizione e della distribuzione cellulare del fantoccio sulla distribuzione di energia cellula per cellula. I risultati hanno mostrato che i differenti pattern celulari caratterizzanti le diverse linee cellulari corrispondono a specifici pattern di deposito di energia cellula per cellula. In conclusione, questa tesi evidenzia l'influenza di parametri sia fisici che biologici sulle simulazioni in ambito di radioterapia, e supporta l'uso delle simulazioni Monte Carlo nella pianificazione dei trattamenti. Inoltre sostiene l'inclusione di modelli biologicamente realistici per migliore l'accuratezza in fase di pianificazione, con l'obiettivo di poter raggiungere strategie personalizzate.