L’optimisation des traitements en radiothérapie vise à améliorer la précision de l’irradiation des cellules cancéreuses pour épargner le plus possible les organes environnants. Or la dose périphérique déposée dans les tissus les plus éloignés de la tumeur n’est actuellement pas calculée par les logiciels de planification de traitement, alors qu’elle peut être responsable de l’induction de cancers secondaires radio-induits. Parmi les différentes composantes, les neutrons produits par processus photo-nucléaires sont les particules secondaires pour lesquelles il y a un manque important de données dosimétriques. Une étude expérimentale et par simulation Monte Carlo de la production des neutrons secondaires en radiothérapie nous a conduit à développer un algorithme qui utilise la précision du calcul Monte Carlo pour l’estimation de la distribution 3D de la dose neutron délivrée au patient. Un tel outil permettra la création de bases de données dosimétriques pouvant être utilisées pour l’amélioration des modèles mathématiques « dose-risque » spécifiques à l’irradiation des organes périphériques à de faibles doses en radiothérapie. / Treatment optimization in radiotherapy aims at increasing the accuracy of cancer cell irradiation while saving the surrounding healthy organs. However, the peripheral dose deposited in healthy tissues far away from the tumour are currently not calculated by the treatment planning systems even if it can be responsible for radiation induced secondary cancers. Among the different components, neutrons produced through photo-nuclear processes are suffering from an important lack of dosimetric data. An experimental and Monte Carlo simulation study of the secondary neutron production in radiotherapy led us to develop an algorithm using the Monte Carlo calculation precision to estimate the 3D neutron dose delivered to the patient. Such a tool will allow the generation of dosimetric data bases ready to be used for the improvement of “dose-risk” mathematical models specific to the low dose irradiation to peripheral organs occurring in radiotherapy.

Depuis deux décennies, les nombreux développements des techniques de radiothérapie par modulation d’intensité (RCMI) ont permis de mieux conformer la dose au volume cible et ainsi, d’augmenter les taux de réussite des traitements des cancers. Ces techniques ont souvent l’avantage de réduire la dose aux organes à risque proches de la zone traitée, mais elles ont l’inconvénient d’apporter un niveau de dose périphérique plus important que les techniques basiques sans modulation d’intensité. Dans ce contexte, l’augmentation du taux de survie des patients qui en résulte, accroît également la probabilité de manifestation d’effets iatrogènes dus aux doses périphériques (tels que les cancers secondaires). Aujourd’hui, la dose périphérique n’est pas considérée lors de la planification du traitement et il n’existe aucun outil numérique fiable pour sa prédiction. Il devient cependant indispensable de prendre en compte le dépôt de dose périphérique lors de la planification du traitement, notamment dans les cas pédiatriques. Cette étude doctorale a permis la réalisation de plusieurs étapes du développement d’un outil numérique, précis et rapide, de prédiction de la dose hors-champ fondé sur le code Monte Carlo PENELOPE. Dans cet objectif, nous avons démontré la capacité du code PENELOPE à estimer la dose périphérique en comparant ses résultats avec des mesures de référence réalisées à partir de deux configurations expérimentales (métrologique et pré-clinique). Ces travaux expérimentaux ont notamment permis la mise en place d’un protocole d’utilisation des dosimètres OSL pour la mesure des faibles doses. En parallèle, nous avons pu mettre en évidence la convergence lente et rédhibitoire du calcul en vue d’une utilisation clinique. Par conséquent nous avons réalisé un travail d’accélération du code en implémentant une nouvelle technique de réduction de variance appelée transport pseudo-déterministe spécifiquement dédiée à l’amélioration de la convergence dans des zones lointaines du faisceau principal. Ces travaux ont permis d’améliorer l’efficacité des estimations dans les deux configurations de validation définies (gain d’un facteur 20) pour atteindre des temps de calcul raisonnables pour une application clinique. Des travaux d’optimisation du code restent à entreprendre de façon à améliorer encore la convergence de l’outil pour ensuite en envisager une utilisation clinique. / Over the last two decades, many technical developments have been achieved on intensity modulated radiotherapy (IMRT) and allow a better conformation of the dose to the tumor and consequently increase the success of cancer treatments. These techniques often reduce the dose to organs at risk close to the target volume; nevertheless they increase peripheral dose levels. In this situation, the rising of the survival rate also increases the probability of secondary effects expression caused by peripheral dose deposition (second cancers for instance). Nowadays, the peripheral dose is not taken into account during the treatment planification and no reliable prediction tool exists. However it becomes crucial to consider the peripheral dose during the planification, especially for pediatric cases. Many steps of the development of an accurate and fast Monte Carlo out-of-field dose prediction tool based on the PENELOPE code have been achieved during this PhD work. To this end, we demonstrated the ability of the PENELOPE code to estimate the peripheral dose by comparing its results with reference measurements performed on two experimental configurations (metrological and pre-clinical). During this experimental work, we defined a protocol for low doses measurement with OSL dosimeters. In parallel, we highlighted the slow convergence of the code for clinical use. Consequently, we accelerated the code by implementing a new variance reduction technique called pseudo-deterministic transport which is specifically with the objective of improving calculations in areas far away from the beam. This step improved the efficiency of the peripheral doses estimation in both validation configurations (by a factor of 20) in order to reach reasonable computing times for clinical application. Optimization works must be realized in order improve the convergence of our tool and consider a final clinical use.

Depuis deux décennies, les nombreux développements des techniques de radiothérapie par modulation d'intensité (RCMI) ont permis de mieux conformer la dose au volume cible et ainsi, d'augmenter les taux de réussite des traitements des cancers. Ces techniques ont souvent l'avantage de réduire la dose aux organes à risque proches de la zone traitée, mais elles ont l'inconvénient d'apporter un niveau de dose périphérique plus important que les techniques basiques sans modulation d'intensité. Dans ce contexte, l'augmentation du taux de survie des patients qui en résulte, accroît également la probabilité de manifestation d'effets iatrogènes dus aux doses périphériques (tels que les cancers secondaires). Aujourd'hui, la dose périphérique n'est pas considérée lors de la planification du traitement et il n'existe aucun outil numérique fiable pour sa prédiction. Il devient cependant indispensable de prendre en compte le dépôt de dose périphérique lors de la planification du traitement, notamment dans les cas pédiatriques. Cette étude doctorale a permis la réalisation de plusieurs étapes du développement d'un outil numérique, précis et rapide, de prédiction de la dose hors-champ fondé sur le code Monte Carlo PENELOPE. Dans cet objectif, nous avons démontré la capacité du code PENELOPE à estimer la dose périphérique en comparant ses résultats avec des mesures de référence réalisées à partir de deux configurations expérimentales (métrologique et pré-clinique). Ces travaux expérimentaux ont notamment permis la mise en place d'un protocole d'utilisation des dosimètres OSL pour la mesure des faibles doses. En parallèle, nous avons pu mettre en évidence la convergence lente et rédhibitoire du calcul en vue d'une utilisation clinique. Par conséquent nous avons réalisé un travail d'accélération du code en implémentant une nouvelle technique de réduction de variance appelée transport pseudo-déterministe spécifiquement dédiée à l'amélioration de la convergence dans des zones lointaines du faisceau principal. Ces travaux ont permis d'améliorer l'efficacité des estimations dans les deux configurations de validation définies (gain d'un facteur 20) pour atteindre des temps de calcul raisonnables pour une application clinique. Des travaux d'optimisation du code restent à entreprendre de façon à améliorer encore la convergence de l'outil pour ensuite en envisager une utilisation clinique.