MRI-based personalised TCP models for head and neck cancer treated with radiotherapy

Radiotherapy planning for head and neck cancer has long relied on population-averaged biological parameters: the same radiosensitivity and clonogenic density applied to every patient. Tumours, however, are not all uniform: across patients, in their overall biological aggressiveness, and within the tumour itself, where distinct subregions coexist and respond to radiation in different ways. The premise of this work is that pre-treatment imaging data can replace those population averages with patient-specific biology, translating individual tumour characteristics into quantitative predictions of treatment outcome. To this end, pre-treatment Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps derived from diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging (DW-MRI) are used to partition the gross tumour volume of 59 oropharyngeal cancer patients into hypoxic and normoxic sub-volumes, regions known to differ substantially in their sensitivity to ionising radiation. Five Tumour Control Probability (TCP) model variants of increasing complexity are developed, incorporating patient-specific features including tumour volume, Human Papilloma Virus (HPV) status, and ADC-derived cell density. Rather than fixing radiosensitivity parameters to literature values, they are estimated directly from binary locoregional outcome data via Maximum Likelihood Estimation. TCP at the prescribed dose discriminates between patients with and without recurrence substantially better than dose alone, confirming that imaging derived biological information carries prognostic signal that dose cannot convey. The estimated parameters are physically plausible and radiobiologically consistent. Patient-specific DTCP values stratify the cohort into clinically actionable subgroups: patients who already exceed the 95% control threshold and may safely receive less dose, and those for whom the required escalation approaches the tolerance limits of adjacent structures, emerging as candidates for carbon-ion radiotherapy. Pre treatment MRI, combined with mechanistic radiobiological modelling, can support an individualised approach to radiotherapy planning — one that places patient-specific biology at the centre of treatment decisions and expected outcome.

La pianificazione radioterapica nei tumori testa-collo si è fino ad oggi basata su parametri biologici medi di popolazione: stessa radiosensibilità, stessa densità cellulare clonogenica, per ogni paziente. È noto che tumori siano profondamente eterogenei — sia tra un paziente e l’altro, che al loro interno, dove sottoregioni con caratteristiche biologiche distinte coesistono e rispondono diversamente alle radiazioni. Il presente lavoro muove dall’ipotesi che i dati di imaging pre-trattamento possano sostituire i parametri di letteratura con una descrizione biologica paziente-specifica, traducendo le caratteristiche tumorali in predizioni quantitative dell’esito. Le mappe del Coefficiente di Diffusione Apparente (ADC), derivate da risonanza magnetica pesata in diffusione, vengono utilizzate per suddividere il volume tumorale di 59 pazienti con tumore orofaringeo in sottovolumi ipossici e normossici — regioni note per differire nella loro sensibilità alle radiazioni ionizzanti. Vengono poi sviluppate cinque varianti di modelli di Tumour Control Probability (TCP) a complessità crescente, che incorporano caratteristiche paziente-specifiche quali volume tumorale, stato Human Papilloma Virus (HPV) e densità cellulare stimata dall’ADC. I parametri di radiosensibilità non vengono fissati a valori di letteratura, ma stimati direttamente dai dati clinici di controllo locoregionale tramite Massima Verosimiglianza. La TCP alla dose prescritta discrimina tra pazienti con e senza recidiva in modo migliore rispetto alla dose da sola, confermando che le informazioni biologiche derivate dall’imaging veicolano un segnale prognostico che la dose non è in grado di esprimere. I valori individuali di ∆DTCP stratificano la coorte in sottogruppi clinicamente rilevanti: pazienti che superano già la soglia di controllo del 95% alla dose prescritta e potrebbero ricevere una dose inferiore, e pazienti per i quali l’aumento di dose necessario si avvicina ai limiti di tolleranza, configurandosi come candidati alla radioterapia con ioni carbonio. La risonanza magnetica pre-trattamento, integrata con la modellistica radiobiologica meccanicistica, apre la strada a una pianificazione radioterapica individualizzata, in cui la biologia del singolo paziente guida le decisioni cliniche e la previsione della risposta.