Dosimetry for Optimized, Personalized Radiopharmaceutical Therapy

剂量学 医学 医学物理学 核医学
作者
Stephen A. Graves,Robert F. Hobbs
出处
期刊:Seminars in Radiation Oncology [Elsevier BV]
卷期号:31 (1): 37-44 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.semradonc.2020.07.008
摘要

Radiopharmaceutical therapy (RPT) has grown rapidly over the last decade for treatment of numerous cancer types. Dosimetric guidance, as with other radiotherapy modalities, has benefitted patients by reducing the incidence of side effects and improving overall survival in populations treated under this paradigm. Development of tools and techniques for dosimetry-guided therapy is ongoing, with numerous the Food and Drug Administration-cleared products reaching the U.S. market in 2019. Safe use of commercial dosimetry platforms requires a deep understanding of the underlying physical principles and thoroughly vetted input data. Likewise, interpretation of dosimetry results relies on an understanding of radiobiological principles, and the principles of uncertainty propagation. In this article, we review strategies commonly employed for dosimetry-guided RPT - including quantitative imaging, dose calculation methods, and modeling of dose across time-points. Additionally, we review recent literature evidence (2013-2020) demonstrating the efficacy of personalized RPT.
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