Onkologie. 2025:19(4):182-188 | DOI: 10.36290/xon.2025.034

Vliv vybraných faktorů na rozvoj toxicity radioterapie u pacientů s karcinomem laryngu

Zdeňka Pechačová1, Tomáš Kořínek2, 3, Radka Lohynská4, Tereza Drbohlavová1, Miloslav Pála1
1 Ústav radiační onkologie 1. LF UK a Fakultní nemocnice Bulovka, Praha
2 Státní ústav radiační ochrany, v. v. i., Praha
3 Ústřední vojenská nemocnice - Vojenská fakultní nemocnice Praha
4 Onkologická klinika 1. LF UK a Fakultní Thomayerovy nemocnice, Praha

Úvod: Radioterapie je jedna z nejúčinnějších modalit onkologické léčby, ale její využití je zatíženo rizikem toxicity. Riziko rozvoje nežádoucích účinků je možné modelovat pomocí radiobiologických analýz. Soubor pacientů a metody: V souboru 189 pacientů léčených (chemo)radioterapií pro karcinom laryngu v Ústavu radiační onkologie 1. LF UK a Fakultní nemocnice Bulovka v letech 2009-2018 byla analyzována data radiobiologickými nástroji na podkladě modelu Lyman-Kutcher-Burman s využitím umělé inteligence.

Výsledky: Byl potvrzen signifikantní vliv charakteristik na straně pacienta, nádorového onemocnění a parametrů ozařovacího plánu na rozvoj nežádoucích účinků radioterapie. Konkrétně byl popsán vliv TNM statusu, klinického stadia, komorbidit, klinických parametrů, faktorů životního stylu a dávkového zatížení rizikových struktur (příušní žlázy, jazyk, sliznice tváře) na stupeň projevů akutní a pozdní toxicity.

Závěr: Radiobiologické analýzy potvrdily v našem souboru pacientů signifikantní vliv různorodých faktorů na rozvoj toxicity radioterapie. Radiobiologické modelování přináší hlubší vhled do mechanismů rozvoje nežádoucích účinků a do budoucna by mohlo přispět k individualizaci léčebných postupů a dosažení maximálního přínosu pro pacienty.

Klíčová slova: karcinom laryngu, radioterapie, chemoradioterapie, nežádoucí účinky, radiobiologie.

Influence of selected factors on the development of radiotherapy toxicity in patients with laryngeal cancer

Background: Radiotherapy is one of the most effective modalities of cancer treatment, but its application is burdened by the risk of toxicity. The risk of adverse effects can be modelled using radiobiological analyses.

Patients and methods: In a cohort of 189 patients treated with (chemo)radiotherapy for laryngeal cancer at the Institute of Radiation Oncology, First Faculty of Medicine, Charles University in Prague and Bulovka University Hospital between 2009-2018, data were analysed using radiobiological tools based on the Lyman-Kutcher-Burman model with the use of artificial intelligence.

Results: Significant influence of patient-side characteristics, tumour attributes and radiation plan parameters on the development of adverse effects of radiotherapy was confirmed. In particular, the influence of TNM status, clinical stage, comorbidities, clinical parameters, lifestyle factors and the doses to organs at risk on the extent of acute and late toxicity was described.

Conclusion: Radiobiological analyses confirmed a significant influence of various factors on the development of radiotherapy toxicity in our cohort of patients. Radiobiological modelling provides a deeper insight into the mechanisms of adverse effects development and could contribute in the future to individualize treatment and achieve maximum benefit for patients.

Keywords: laryngeal cancer, radiotherapy, concurrent chemoradiotherapy, adverse effects, radiobiology.

Přijato: 30. září 2025; Zveřejněno: 8. říjen 2025  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Pechačová Z, Kořínek T, Lohynská R, Drbohlavová T, Pála M. Vliv vybraných faktorů na rozvoj toxicity radioterapie u pacientů s karcinomem laryngu. Onkologie. 2025;19(4):182-188. doi: 10.36290/xon.2025.034.
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Joiner MC, van der Kogel A. Basic clinical radiobiology. CRC Press/Taylor & Francis Group; 2019. Přejít k původnímu zdroji...
    2. Šlampa P, et al. Radiační onkologie. Praha: Maxdorf; 2021.
    3. King SN, Dunlap NE, Tennant PA, et al. Pathophysiology of Radiation-Induced Dysphagia in Head and Neck Cancer. Dys­phagia. 2016;31(3):339-351. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    4. Pechačová Z, Lohynská R, Kořínek T, et al. Nežádoucí účinky radioterapie a radiobiologické modelování. Onkologie. 2024;18(2):137-141. Přejít k původnímu zdroji...
    5. Lohynská R, Jirkovská M, Krátká Z. Časový faktor v radikální radioterapii nádorů hlavy a krku. Postgraduální medicína 2020;2:115-120.
    6. Lohynská R, Pechačová Z, Mazaná E, et al. Radioterapie a radiosenzitivní syndromy u mutací genů reparace DNA. Klin Onkol. 2022;35(2):119-127. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    7. Bentzen SM, Constine LS, Deasy JO, et al. Quantitative Analyses of Normal Tissue Effects in the Clinic (QUANTEC): an introduction to the scientific issues. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2010;76(3 Suppl):S3-9. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    8. Marks LB, Yorke ED, Jackson A, et al. Use of normal tissue complication probability models in the clinic. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2010;76(3 Suppl):S10-19. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    9. Beetz I, Schilstra C, Burlage FR, et al. Development of NTCP models for head and neck cancer patients treated with three-dimensional conformal radiotherapy for xerostomia and sticky saliva: the role of dosimetric and clinical factors. Radiother Oncol. 2012;105(1):86-93. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    10. Sheikh, K, Lee SH, Cheng Z, et al. Predicting acute radiation induced xerostomia in head and neck Cancer using MR and CT Radiomics of parotid and submandibular glands. Radiation Oncology. 2019;14(1). Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    11. Gabryś HS, Buettner F, Sterzing F, et al. Design and selection of machine learning methods using radiomics and dosiomics for normal tissue complication probability modeling of xerostomia. Front Oncol. 2018;8:35. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    12. Chinnery T, Arifin A, Tay KY, et al. Utilizing Artificial Intelligence for Head and Neck Cancer Outcomes Prediction From Imaging. Canadian Association of Radiologists Journal. 2021;72(1):73-85. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    13. Bang C, Bernard G, Le WT, et al. Artificial intelligence to predict outcomes of head and neck radiotherapy. Clin Transl Radiat Oncol. 2023;39:100590. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    14. Langendijk JA, Doornaert P, Verdonck-de Leeuw IM, et al. Impact of late treatment-related toxicity on quality of life among patients with head and neck cancer treated with radiotherapy. J Clin Oncol. 2008;26(22):3770-3776. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    15. Van den Bosch L, van der Schaaf A, van der Laan HP, et al. Comprehensive toxicity risk profiling in radiation therapy for head and neck cancer: A new concept for individually optimised treatment. Radiother Oncol. 2021;157:147-154. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    16. Pechačová Z, Lohynská R, Pála M, et al. Vliv komorbidit a faktorů životního stylu na výsledky léčby u pacientů s karcinomem laryngu - retrospektivní hodnocení vlastního souboru. Onkologie. 2022;16(4):166-172. Přejít k původnímu zdroji...
    17. Pechacova Z, Lohynska R, Pala M, et al. Impact of comorbidity scores and lifestyle factors in curative radiotherapy in laryngeal cancer. Strahlenther Onkol. 2023;199(10): 881-890. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    18. Brouwer CL, Steenbakkers RJ, Bourhis J, et al. CT-based delineation of organs at risk in the head and neck region: DAHANCA, EORTC, GORTEC, HKNPCSG, NCIC CTG, NCRI, NRG Oncology and TROG consensus guidelines. Radiother Oncol. 2015;117(1):83-90. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    19. Gawryszuk A, Bijl HP, Holwerda M, et al. Functional Swallowing Units (FSUs) as organs-at-risk for radiotherapy. PART 2: Advanced delineation guidelines for FSUs. Radiother Oncol. 2019;130:68-74. doi: 10.1016/j.radonc.2018.09.022. Epub 2018 Dec 11. PMID: 30551889. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    20. Van Rossum G. Python tutorial, Technical Report CS-R9526. Amsterdam: Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI); May 1995.
    21. Lyman JT. Complication probability as assessed from dose-volume histograms. Radiation Research Supplement. 1985;104:S13-S9. Přejít k původnímu zdroji...
    22. Kutcher GJ, Burman C, Brewster L, et al. Histogram reduction method for calculating complication probabilities for three-dimensional treatment planning evaluations. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1991;21:137-146. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    23. Lohynska R, Jirkovska M, Malinova B, et al. Tumour volume and radiotherapy prolongation in locally advanced head and neck cancer patients treated with radical IMRT. Olomouc: Biomed Pap Med Fac Univ Palacky. 2022;166(4):405-411. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    24. Pratson CL, Larkins MC, Karimian BH, et al. The Impact of Smoking, Alcohol Use, Recurrent Disease, and Age on the Development of Neck Fibrosis in Head and Neck Cancer Patients Following Radiation Therapy. Front Oncol. 2021;11:707418. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    25. Wopken K, Bijl HP, Langendijk JA. Prognostic factors for tube feeding dependence after curative (chemo-) radiation in head and neck cancer: A systematic review of literature. Radiother Oncol. 2018;126(1):56-67. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    26. Willemsen ACH, Kok A, van Kuijk SMJ, et al. Prediction model for tube feeding dependency during chemoradiotherapy for at least four weeks in head and neck cancer patients: A tool for prophylactic gastrostomy decision making. Clin Nutr. 2020;39(8):2600-2608. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    27. Rancati T, Fiorino C. Modelling radiotherapy side effects: practical applications for planning optimisation. Boca Raton, CRC Press/Taylor & Francis Group; 2019. Přejít k původnímu zdroji...
    28. Van Luick P, Pringle S, Deasy JO, et al. Sparing the region of the salivary gland containing stem cells preserves saliva production after radiotherapy for head nad neck cancer. Sci Transl Med. 2015;7:305ra147. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    29. Bang C, Bernard G, Le WT, et al. Artificial intelligence to predict outcomes of head and neck radiotherapy. Clin Transl Radiat Oncol. 2023;39:100590.TROG consensus guidelines. Radiother Oncol. 2015;117(1):83-90. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...

    Zpět na obsah


    Onkologie

    Vážená paní, pane,
    upozorňujeme Vás, že webové stránky, na které hodláte vstoupit, nejsou určeny široké veřejnosti, neboť obsahují odborné informace o léčivých přípravcích, včetně reklamních sdělení, vztahující se k léčivým přípravkům. Tyto informace a sdělení jsou určena výhradně odborníkům dle §2a zákona č.40/1995 Sb., tedy osobám oprávněným léčivé přípravky předepisovat nebo vydávat (dále jen odborník).
    Vezměte v potaz, že nejste-li odborník, vystavujete se riziku ohrožení svého zdraví, popřípadě i zdraví dalších osob, pokud byste získané informace nesprávně pochopil(a) či interpretoval(a), a to zejména reklamní sdělení, která mohou být součástí těchto stránek, či je využil(a) pro stanovení vlastní diagnózy nebo léčebného postupu, ať už ve vztahu k sobě osobně nebo ve vztahu k dalším osobám.

    Prohlašuji:

    1. že jsem se s výše uvedeným poučením seznámil(a),
    2. že jsem odborníkem ve smyslu zákona č.40/1995 Sb. o regulaci reklamy v platném znění a jsem si vědom(a) rizik, kterým by se jiná osoba než odborník vstupem na tyto stránky vystavovala.

    Ne
    Ano

    Pokud vaše prohlášení není pravdivé, upozorňujeme Vás,
    že se vystavujete riziku ohrožení svého zdraví, popřípadě i zdraví dalších osob.