如果需要提高肺癌放疗的单次剂量，需要每日CBCT进行剂量评估
最近发表的一篇研究指出，如果每天有CBCT影像，加上离线的自适应评估，那么可以安全地推进NSCLC的单次剂量。基于CBCT的剂量计算（每日）可以避免OAR剂量超量，通过离线的自适应评估可以保证靶区的剂量覆盖，通过离线的剂量评估，也能减少自适应流程的工作量。下面是一些重要的数据：
- NARLAL2剂量递增临床试验，将21位患者随机分为标准组和剂量递增组，都基于每日CBCT和自适应放疗评估，累积每次CBCT的剂量到计划CT上，再评估靶区覆盖、QAR的受量情况
- 结果：对于标准治疗组，通过剂量自适应评估，可以减少CTV-T的欠量（有6位患者161个分次出现了靶区欠量的情况），对于剂量递增组，有5位患者81个分次出现了靶区欠量，3位患者出现了OAR的过量（支气管、心脏和食管）
- RTOG-0617的结果显示高剂量组反而OS更差，主要是因为高剂量带来的毒性反应。所以给肺癌患者做剂量递增有很大风险，目前看60-66Gy是安全的标准方案
- 勾画影像采用PET/CT和4D CT进行自由呼吸下的扫描，计划设计采用Eclipse 16.1 AXB
低危乳腺癌的单次术前放疗的临床试验
目前的一个新趋势是对于低风险乳腺癌患者采用单次的术前部分乳腺照射（PBI），一项临床试验旨在研究这种治疗方式和后期PR(病理反应率)，毒性和美容效果的影响。PBI的处方是一次20Gy,然后在三个月后进行保乳术（BCS)，初步的结果（13例患者）显示，pR率约84.6%（11位患者），随访了48个月（4年),无复发或死亡的患者。急性放疗毒性仅限于1级的皮炎和乳房疼痛。60%的患者三年报告的美容效果为良或优。目前看，术前单次放疗的可行性得到了初步验证，作者说，放疗与手术三个月的间隔期主要是放疗的验证反应，如果进一步延长间隔，可能还会有更好的pR和美容效果。
Meta-analysis：SABR对寡转移瘤的系统评价
目前SABR或SBRT越来越多地应用于寡转移治疗，很多临床试验也证实了SABR可以延长患者的生存。这篇荟萃分析检索并分析了近十多年来的相关文献（2010-2023），目前大多数的研究都是回顾性的，主要在前列腺癌（32%）、肾癌（24%）上，其他部分的相对较少。对前列腺癌和肾癌说，SABR与1年的PFS相关。
完全自动化的放射治疗计划设计
近年AI在勾画领域取得了很大进展，目前很多科室配备了多种不同的AI工作站，应用于常规的临床实践中。但是完全的自动计划设计还没有实现，这篇文章研究了前列腺癌计划从CT扫描，到计划设计完成的可行性，尽可能减少人为干预调整的时间，研究者希望在AI 勾画后和计划设计结束后，不要检查结果，但是绝大多数人都会Review（勾画82.5%，计划77%)，说明大家对AI的结果难以完全信任。虽然结果显示，对于前列腺癌计划而言，自动完成的计划大部分可以接受，但是因为人们仍不完全信任这套系统（也就是说临床可接受的比例要非常高，且有大量的案例数据），还需要更长的时间。
AI模型可以提高勾画的一致性
AI是降低不同医疗中心勾画甚至计划差异化，同一中心不同医生“观察者差异”的机遇，AI可以提高勾画的效率是普遍接受的，但是提高勾画精度和一致性大家并不完全认可。每个中心都认为自己勾画的轮廓更准确（这其中还有心理学的Bias），即使用AI训练，大家也倾向于使用自己的患者数据训练，这种各自为政的局面什么时候可以扭转呢？更切实的方式是，针对不同病种，由最知名的医院领衔，基于RTOG的标准标记数据，然后进行训练，然后借由组织推广到更多的单位。勾画的一致性才能提高，一致性提高后一个非常大的好处，就是可以更可靠地进行临床试验的分析，RTOG0617的结果显示，勾画不一致使得我们很难预测心脏的毒性和方案的相关性，实际上心脏的剂量可能会比报告的更高。绿皮的这项研究通过Deep Learning来分析不同中心勾画的一致性，以此作为QA工具来保证参与临床试验机构提交的计划的质量，取得了不错的结果。
