A CERN és a gyógyítás Ujvári Balázs Gamma Sugársebészeti Központ Debrecen (2009-2012) 1
LHC GY OR SÍTÓ CMS,ATLAS WWW,GRID DETEKTT OR SZÁMS Á ÍTÓÓ GÉP S. Van der Meer (1984) gyorsító fejlesztés G. Charpak (1992) sokszálas detektor Sir Tim Berners Lee világháló Számítógép (robot vezérlés, képalkotás) Detektor Gyorsító Számítógép (robot vezérlés) Detektor 2
Három alapvető eszköz: Részecskegyorsítók Részecskedetektorok Számítógépek Hatalmas előrelépés nekik köszönhetően... a fizikában és M. S. Livingston és E. Lawrence a 25-coll átmérőjű ciklotronnal Orvosi diagnosztikában Sugárzásos rákkezelésben Fermi Geiger-Müller számlálója Rómában 3
1930: a ciklotron létrehozása Felgyorsított atommag spirális pályája Ernest Lawrence (1901 1958) Modern ciklotron Másolat látható a CERN Microcosm kiállításán 4
A Lawrence-fivérek John Lawrence, Ernest fivére, orvos volt Mindketten Berkeley-ben dolgoztak Mesterséges izotóp első alkalmazása orvosi diagnosztikában A nukleáris medicina kezdete John H. Lawrence használt először mesterségesen előállított radioaktív 32 P-t a leukémia terápiájában (1936) Az interdiszciplináris környezet segíti az innovációt! 5
A világ működő gyorsítói GYORSÍTÓTÍPUS Nagyenergiás (E >1GeV) Szinkrotron sugárzó Radioizotópok készítése orvosi célra Sugárterápiás gyorsító Kutatógyorsítók orvosi kutatásokra Ipari alkalmazású gyorsítók Ion implanterek, felületkezelésre szolgálók ÖSSZESEN HASZNÁLATBAN (*) ~120 >100 ~200 > 7500 ~1000 ~1500 >7000 > 17500 9000 (*) W. Maciszewski and W. Scharf: Int. J. of Radiation Oncology, 2004 A fele orvosi alkalmazásokat szolgál 6
Részecskedetektorok A részecskefizikusok "szeme" Megdöbbentő fejlődés az utóbbi néhány évtizedben Geiger -Müller számláló ATLAS és CMS! Létfontosságú sok orvosi alkalmazásban 7
A diagnosztika lényeges! Computer Tomography (CT) Detektor-sor Röntgen-cső körbe forog Az elektronsűrűség mérése Morfológiai (alaktan) információ 3D-ben! 8
Mágneses atommagrezonancia (NMR) Nukleonoknak van mágneses momentuma, külső mágneses tér hatására az állapot felhasad. 1938-1945: Felix Bloch és Edward Purcell kidolgozza az NMR-t g 1954: Felix Bloch lett a CERN első főigazgatója 9
Az MRI-szkenner SZÁMÍTÓGÉPEK! Például: koponya rétegfelvételek Számítógépes kép- és adatfeldolgozás! 10
Pozitron-Emissziós Tomográfia (PET) 18 F-al jelzett FDG a leggyakoribb anyag (felezési idő 110 perc) A 18 F eloszlásának mérése 180- fokban kibocsátott fotonokkal Protonok ~15 MeV, ~50 A Információ: metabolizmus Gamma -detektorok (Pl. BGO kristályok) PET-tomográf PET-kép Ciklotron Gyorsító Detektor Számítógép 11
Metabolizmus-mérés PET-tel A drogfüggő agya passzívabb 12
Új diagnosztika: CT/PET morfológia metabolizmus David Townsend CERN: 1970-78 és Ronald Nutt (CTS CTI) 13
Fizikai alapkutatás: részecskék azonosítása Leadott energia: Bragg-csúcs L3 at LEP Orvosi alkalmazás rákkezelés hadronokkal Dr. Sükösd Csaba HTP2015 2015.augusztus 21. 14
A hadronterápia alapelve Protonok 200 MeV 1 na 27 cm Tumor target Szénionok 4800 MeV 0.1 na Hadronnyaláb anyagban lassul Bragg-csúcs: maximális energiavesztés tumorban Jobb igazítás a tumor alakjához ép szövet kímélése Töltött hadronok jól terelhetők Nehéz ionok biológiai hatása nagyobb Dr. Sükösd Csaba HTP2015 2015.augusztus 21. 15
Dóziseloszlás: aktív söpörtetés Hosszanti irány Transzverzális irány paciens lassú gyors nyaláb függőleges söpörtetés vízszintes söpörtetés nyaláb tumor térfogat Energia változtatása Új technika, jórészt a GSI-ben és PSI-ben fejlesztve Dr. Sükösd Csaba HTP2015 2015.augusztus 21. 16
Protonterápiás állvány Dr. Sükösd Csaba HTP2015 2015.augusztus 21. 17
The Loma Linda University Medical Center (USA) Az első kórházi protonterápiás centrum, 1993- ban épült napi ~160 kezelés ~1000 beteg/év Dr. Sükösd Csaba XXXIV. Fizikusnapok Debrecen 2013.11.21 18
Mit tud csinálni egy részecskefizikán szocializálódott kutató a klinikákon? Szimulál (nem úgy értem.) Kiértékelő algoritmusokon dolgozik Álmodozik 19
Rotációs gammasugársebészeti rendszer 20
Geant szimuláció 21
Mit tanulunk egy szimulációból 22
Fantom 23
Töltésmennyiség (nc) Fantom besugárzása 8 6 4 2 Szimuláció 10 millió gammával 0 b20 b16 b12 b8 b4 null j4 j8 j12 j16 j20 Mérési pozíció (mm) 24
El tudunk játszani egy kezelést 25
26
27
28
29
30
31
32
33
Hogyan lehetne ezt rendesen csinálni? Rengeteg térfogatot megvizsgálni, hogy melyik a legjobb kereső algoritmus Ez a legjobb eszköz (4,8,14,18 optimális?) Az eszköz geometriáját változtatva megkeresni a legjobbat Szuperszámítógép nem elég rugalmas Cloud computing, elosztott keresés, tanuló algoritmusok 34