Derzeit gibt es eine intensive Debatte über die Notwendigkeit, Variationen der relativen biologischen Wirksamkeit (RBE) in der Protonentherapie zu berücksichtigen. Hier wurde die Variabilität der RBE für späte strahleninduzierte Hirnverletzungen (RIBI) untersucht, die nach einer Protonentherapie von Gliom-Hirntumorpatienten diagnostiziert wurden. Eine Gliomkohorte wurde definiert und auf späte RIBI untersucht, die in der Patienten-Nachsorge beobachtet wurden. Die RIBI Läsionen wurden mit linearen Energietransfer- und variablen RBE-Verteilungen korreliert, die unter Verwendung eines etablierten Monte-Carlo Frameworks berechnet wurden. Ein klinisches RBE Modell wurde erstellt und zur Evaluierung neuartiger Behandlungsstrategien angewendet. Die periventrikuläre Region wurde als anatomischer Risikofaktor für RIBI identifiziert und als neues Risikoorgan in die Protonenbehandlungsplanung an der Universitäts Protonen Therapie Dresden aufgenommen. Die Arbeit demonstriert die klinische Relevanz und präsentiert erste translatorische Schritte hin zur biologisch optimierten Protonentherapie unter Verwendung einer variablen RBE. / Currently, there is an intense debate on the need to consider variations in relative biological effectiveness (RBE) in proton therapy. Here, the variability of RBE was investigated for late radiation-induced brain injuries (RIBI) observed after proton therapy in glioma brain tumor patients. A glioma cohort was defined and evaluated for late RIBI observed in patient follow-up. Injury lesions were correlated to linear energy transfer and variable RBE distributions simulated using an established Monte-Carlo framework. A clinical RBE model was established and applied in treatment response assessment of novel treatment strategies. The periventricular region was identified as an anatomical risk factor for RIBI and incorporated as a new organ at risk in proton treatment planning at University Proton Therapy Dresden. The thesis demonstrates the clinical relevance and presents first translational steps towards biologically optimized proton therapy using a variable RBE.

Die hier verwendete Methode der dynamischen Magnetresonanztomographie (dMRT) erlaubte bei Hirntumorpatienten erstmals, gleichzeitig neben dem regionalen zerebralen Blutvolumen (rCBV) und dem regionalen zerebralen Blutfluß weitere Parameter, wie Permeabilitäten, die interstitiellen Volumina und das Zellvolumen, zu bestimmen. Anhand dieser Parameter sollte erstens geprüft werden, inwieweit diese zu einer besseren Malignitätseinstufung von Hirntumoren beitragen. Zweitens sollte geklärt werden, inwiefern sich die untersuchten Tumorgruppen voneinander unterscheiden lassen. Drittens war es Ziel, ein in-vivo-Grading für die Gliome zu entwickeln. Es wurden 60 Patienten mit verschiedenen Tumoren, wie Gliome, Metastasen, Meningeome und Lymphome, untersucht. Die aus der dMRT-Untersuchung erhaltenen Daten wurden mit einem pharmakokinetischen Modell ausgewertet. Für jeden Patienten wurden die oben genannten Parameter in Form von Bildern dargestellt und quantitativ berechnet. Für die Tumordifferenzierung eignete sich das mittlere rCBV am besten: Innerhalb der Gliome konnte signifikant zwischen den Grad-II- und Grad-III-Gliomen und den Grad-II- und Grad-IV-Gliomen unterschieden werden. Weiterhin konnten die Meningeome signifikant von den anderen untersuchten Tumorentitäten abgegerenzt werden. Das in-vivo-Grading der Gliome erlaubte in 71 % der Fälle eine korrekte Zuordnung zum WHO-Grad. Die Parameterbilder lieferten neben Informationen für die Tumordifferenzierung auch beispielsweise Hinweise auf den heterogenen Tumoraufbau. Des weiteren ermöglichten sie, Narbengewebe gegenüber Tumorgewebe abzugrenzen und Folgen einer Strahlentherapie zu beobachten. Schließlich waren Aussagen über die Gefäßarchitektur und das Wachstum unterschiedlicher Tumorgruppen möglich. Die mit der hier verwendeten Methode der dMRT erhaltenen Parameter boten mehrere Vorteile: Eine Differenzierung einzelner Tumorgruppen war möglich. Für die Gliome konnte mittels des in-vivo-Gradings eine quantitative Malignitätseinschätzung erfolgen. Die gewonnenen Informationen über den heterogenen Tumoraufbau erlauben bessere Biopsieergebnisse. Zusätzlich wurden Hinweise auf die Tumorpathophysiologie erhalten und es erschien möglich Veränderungen nach Therapie zu beobachten. / A method of dynamic magnet resonance imaging (dMRI) was used, which allowed for the first time to determine simultaneously several parameters in patients with brain tumors. These parameters were the regional cerebral blood volume (rCBV), the regional cerebral blood flow, and in addition, permeabilities, interstitial volumes, and the cell volume. First, it should be determined to what extent these parameters allow a better classification of the malignancy of brain tumors. Second, it should be evaluated how far it is possible to differentiate the examined tumor groups from each other. Third, a method for an in-vivo-grading specifically for gliomas should be developed. Altogether 60 patients with different tumors such as gliomas, metastasis, meningiomas, and lymphomas were examined. The data of the dMRI examination were evaluated using a pharmacokinetic model. For every patient, the parameters mentioned above were shown in maps and calculated quantitatively. The mean rCBV resulted in the best tumor differentiation: within the group of gliomas it was possible to differentiate significantly between grade-II- and grade-III-gliomas and grade-II- and grade-IV-gliomas. Furthermore, meningiomas were differentiated significantly from the other tumors. In respect to the group of gliomas, the tumor grades determined by the developed in-vivo-grading corresponded with the WHO grade of each glioma in 71 % of the cases. The parameter maps were not only usefull for tumor differentiation, but also yielded information concerning the heterogenous tumor structure. Additionally, these maps allowed to differentiate scar tissue from tumor tissue and effects of a radiotherapy could be observed. Finally, information about the vessel architecture and the growth of different tumor groups could be obtained. The parameters determined by the dMRI method used here offered several advantages: it was possible to differentiate between single tumor groups. For the gliomas, a quantitative malignancy classification resulted from the in-vivo-grading. The information concerning the structure of the heterogeneity of the tumor allows for better biopsy results. Additionally, information was also obtained concerning the pathophysiology of the tumors and it seemed possible to observe changes after a therapy.

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