Cyberknife

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Cyberknife ist die Herstellerbezeichnung des US-amerikanischen Herstellers Accuray für seinen robotergestützten Linearbeschleuniger zur Radiochirurgie, der an der Stanford University entwickelt wurde. Nach Herstellerangaben wurden bis 2010 weltweit 234 CyberKnife Systeme installiert. In Deutschland gibt es acht Anlagen (Stand: Oktober 2012). Weltweit wurden bereits über 100.000 Behandlungen mit dem Cyberknife-System durchgeführt.

Aufbau[Bearbeiten]

Cyberknife am St. Marys Spital in Michigan

Als Strahlenquelle dient ein Linearbeschleuniger. Die Länge des Strahlrohres beträgt 50 cm bei einem Gewicht von 150 kg. Die nominelle Dosisleistung beträgt 6 Gy/min im Referenzabstand von 80 cm. Es werden Photonen der Nominalenergie[1] 6 MeV erzeugt; diese Energie entspricht im Körpergewebe einem Dosisabfall auf 80 % nach 6,7 cm. Die relative biologische Wirksamkeit dieser vergleichsweise niedrigen Beschleunigungsenergie wird mit 1 abgeschätzt. Der Strahl wird durch einen Streukegel auf Feldgrößen von 5–60 mm aufgeweitet.[2] Der Linearbeschleuniger ist auf einem herkömmlichen 6-Achsen-Industrieroboter montiert. Die Positionierungsgenauigkeit des Roboters ist vom Hersteller mit 0,2 mm angegeben. Ein zweiter Roboterarm trägt den Patiententisch. Medienberichte geben den Anschaffungspreis mit 6 Millionen US-Dollar an.[3]

Die Anlage wird während der Therapie ständig nachgeführt und kommt deshalb ohne den sonst in der Radiochirurgie üblichen fest am Patienten verschraubten Fixierrahmen aus. Das Ortungssystem besteht aus zwei Röntgenanlagen und einem Bildverarbeitungsrechner. Die Achsen der beiden Röntgenröhren stehen senkrecht aufeinander und schneiden sich im Zentrum des Zielgebiets. Die Anlage liefert so eine stereoskopische Abbildung. Dieses Bild wird mit rekonstruierten Bildern aus der Planungs-Computertomographie verglichen. Die Position von markanten knöchernen Strukturen oder implantierten Goldmarkern müssen übereinstimmen. Verschiebungen und Rotationen gegenüber der Referenzposition werden als Korrekturwert an den Roboter geliefert.

Die Bestrahlungsplanungsoftware berücksichtigt die besondere Bestrahlungsgeometrie und verwendet einen inversen Algorithmus[4] (basierend auf der sogenannten Linearen Programmierung als Optimierungsmethode) mit Raytracing-Verfahren oder Monte-Carlo-Simulationen. Die Behandlungsdauer liegt – abhängig von der Komplexität des Zielvolumens – zwischen 30 und 120 Minuten.

Behandlungsspektrum[Bearbeiten]

In wissenschaftlichen Studien konnte die Wirksamkeit der Methode bei folgenden Erkrankungen nachgewiesen werden:

  • Aderhautmelanome, Akustikusneurinome, Meningeome, Arteriovenöse Malformationen, Hirnmetastasen, Trigeminusneuralgie
  • Metastasen, Neurinome und Meningeome der Wirbelsäule
  • Bronchial-Karzinome in frühen Stadien, Lungenmetastasen
  • Leberzell-Karzinome und Lebermetastasen
  • ausgewählte Prostata-Karzinome

Geschichte der Cyberknife-Technologie[Bearbeiten]

1951 entwickelte Lars Leksell, Professor für Neurochirurgie am schwedischen Karolinska-Institut gemeinsam mit dem Physiker Börje Larsson an der Universität in Uppsala die von ihnen so genannte Radiochirurgie. 1968 installierten sie den ersten Prototyp des Gamma-Knife in Stockholm. 1972 gründete Leksell die Firma Elekta Instruments, die fortan die Gamma-Knife-Geräte herstellte. 1987 entwickelte John Adler nach seiner Rückkehr aus Schweden, wo er bei Leksell gearbeitet hatte, das erste Cyberknife an der Stanford Universität in Kalifornien, USA. 1990 wurde die Firma Accuray in Kalifornien gegründet, um diese Geräte zu produzieren und weiterzuentwickeln. 1999 genehmigte die amerikanische Zulassungsbehörde FDA die Behandlung von Hirn- und Schädeltumoren in den USA. 2000 wurde die Zulassung auf Tumore im gesamten Körper erweitert. 2002 wurde das Cyberknife-System auch in Europa für die Behandlung von Tumoren im gesamten Körper zugelassen. 2005 erteilte die FDA der dynamischen Positionsbestimmung (Synchrony respiratory tracking[5]) die Genehmigung. Damit wurde es möglich, die Bewegungen des Patienten bzw. bestimmter Organe (z. B. Lunge) in der Behandlung vorherzuberechnen.[6] Bei der Synchrony-Methode wird die Bewegung des Zielvolumens über ein Korrelationsverfahren bestimmt. Dabei werden externe Marken (Infrarot-LEDs) auf der Hautoberfläche des Patienten befestigt. Zusätzlich wird in festen Zeitabständen die Lage von implantierten Goldlandmarken über ein Röntgenverfahren berechnet. Die beiden Sensoren (Röntgenkamera und Infrarot-Lageverfolgung) werden durch Zeitstempel zeitlich synchronisiert (daher der Name Synchrony-Verfahren), und es wird ein Modell der Bewegungskorrelation zwischen externen und internen Landmarken berechnet. Durch Prädiktion kann zusätzlich die Latenz der Roboterbewegung (und der Bildgebung) ausgeglichen werden.[7]

Standorte in Deutschland[Bearbeiten]

Seit 2005 gibt es eine Anlage in München, seit April 2010 im westfälischen Soest, seit November 2010 im mecklenburgischen Güstrow, seit September 2011 in Hamburg-Langenhorn und Berlin, seit November 2011 in Köln, seit Juni 2012 in der Uniklinik Frankfurt am Main, seit November 2012 auf dem Gelände des Erfurter Helios-Klinikums und seit Juli 2013 in der Klinik am Eichert in Göppingen.

Siehe auch[Bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten]

  • J. R. Adler, S. D. Chang, M. J. Murphy, J. Doty, P. Geis, S. L. Hancock: The Cyberknife: a frameless robotic system for radiosurgery. In: Stereotactic and functional neurosurgery Band 69, Nummer 1–4 Pt 2, 1997, S. 124–128, ISSN 1011-6125. PMID 9711744.
  • Schweikard, Achim, Hiroya Shiomi, and John Adler. "Respiration tracking in radiosurgery." Medical physics 31.10 (2004): 2738-2741. ISSN 1478-596X. doi:10.1002/rcs.38. PMID 17518375. (Review)
  • W. Hara, S. G. Soltys, I. C. Gibbs: CyberKnife robotic radiosurgery system for tumor treatment. In: Expert review of anticancer therapy Band 7, Nummer 11, November 2007, S. 1507–1515, ISSN 1744-8328. doi:10.1586/14737140.7.11.1507. PMID 18020920. (Review).
  • A. Muacevic, M. Staehler, C. Drexler, B. Wowra, M. Reiser, J. C. Tonn: Technical description, phantom accuracy, and clinical feasibility for fiducial-free frameless real-time image-guided spinal radiosurgery. In: Journal of neurosurgery. Spine Band 5, Nummer 4, Oktober 2006, S. 303–312, ISSN 1547-5654. doi:10.3171/spi.2006.5.4.303. PMID 17048766.
  • A. Muacevic, M. Nentwich, B. Wowra, S. Staerk, A. Kampik, U. Schaller: Development of a streamlined, non-invasive robotic radiosurgery method for treatment of uveal melanoma. In: Technology in cancer research & treatment Band 7, Nummer 5, Oktober 2008, S. 369–374, ISSN 1533-0346. PMID 18783286.
  • B. Wowra, A. Muacevic, S. Zausinger, J. C. Tonn: Radiosurgery for spinal malignant tumors. In: Deutsches Ärzteblatt international Band 106, Nummer 7, Februar 2009, S. 106–112, ISSN 1866-0452. doi:10.3238/arztebl.2009.0106. PMID 19562022. PMC 269624 (freier Volltext). (Review).
  • W. Kilby, J. R. Dooley, G. Kuduvalli, S. Sayeh, C. R. Maurer: The CyberKnife Robotic Radiosurgery System in 2010. In: Technology in cancer research & treatment Band 9, Nummer 5, Oktober 2010, S. 433–452, ISSN 1533-0338. PMID 20815415. (Review).

Weblinks[Bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. S. D. Sharma: Quality of high-energy X-ray radiotherapy beams: Issues of adequacy of routine experimental verification. In: Journal of Medical Physics. 33, 2008, S. 1, doi:10.4103/0971-6203.39416.
  2. S. C. Sharma, J. T. Ott, J. B. Williams, D. Dickow: Commissioning and acceptance testing of a CyberKnife linear accelerator. In: Journal of applied clinical medical physics / American College of Medical Physics Band 8, Nummer 3, 2007, S. 2473, ISSN 1526-9914. PMID 17712305.
  3. Mark Andersen: CyberKnife vs. linear accelerator. Lincoln Journal Star (Nebraska) 23. März 2010
  4. A. Schweikard, M. Bodduluri, J. R. Adler: Planning for camera-guided robotic radiosurgery. In: IEEE Transactions on Robotics and Automation. 14, , S. 951–962, doi:10.1109/70.736778.
  5. A. Schweikard, G. Glosser, M. Bodduluri, M. J. Murphy, J. R. Adler: Robotic motion compensation for respiratory movement during radiosurgery. In: Computer aided surgery. Band 5, Nummer 4, 2000, S. 263–277, ISSN 1092-9088. doi:10.1002/1097-0150(2000)5:4<263::AID-IGS5>3.0.CO;2-2. PMID 11029159.
  6. A. Schweikard, H. Shiomi, J. Adler: Respiration tracking in radiosurgery. In: Med Phys. 31, 2004, S. 2738–2741, PMID 15543778.
  7. Floris Ernst, Alexander Schlaefer, Sonja Dieterich, Achim Schweikard: A Fast Lane Approach to LMS prediction of respiratory motion signals. In: Biomedical Signal Processing and Control. 3, 2008, S. 291–299, doi:10.1016/j.bspc.2008.06.001.
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