Monte-Carlo-Simulationen zur Beschreibung der Strahlenwirkung von Kohlenstoffionen und Protonen auf zellulärer Ebene

Partikelstrahlen haben im Vergleich zu Photonenstrahlen eine erhöhte relative biologische Wirksamkeit (RBW). Dies bedeutet, dass bei gleicher physikalischer Dosis die biologische Wirkung der Partikelstrahlen gegenüber Photonenstrahlen erhöht ist, für das Abtöten der Tumorzellen also eine geringere physikalische Dosis ausreicht. Die Berechnung der RBW ist hochkomplex. Für Kohlenstoffionen werden Modelle wie das Local Effect Model (LEM) und das mikrodosimetrisch-kinetische Modell (MKM) verwendet, um die RBW in Abhängigkeit der Strahlensensitivität verschiedener Gewebearten zu modellieren. Allerdings sind die Unsicherheiten in der Berechnung der RBW mithilfe dieser Modelle groß, mit Abweichungen von bis zu 30%. Für Protonenstrahlen sind solche Modelle bisher klinisch noch nicht etabliert, obwohl es Anzeichen dafür gibt, dass auch Protonen eine erhöhte RBW aufweisen können. Daher ist es wichtig, die Modellierung der RBW zu verbessern, um dosimetrische Unsicherheiten bei der Bestrahlung zu minimieren und präzisere Vorhersagen über die Wirkung auf zellulärer Ebene treffen zu können. Monte-Carlo-Simulationen sind eine sehr effiziente Methode, um die Wirkung ionisierender Strahlung auf zellulärer Ebene zu charakterisieren.

Das Ziel des Projekts ist es, die Beschreibung der hochkomplexen chemischen und biologischen Effekte im Monte-Carlo-Code Geant4-DNA weiter zu optimieren und experimentell zu validieren. Dies dient dazu, klinisch robuste Vorhersagen der relativen biologischen Wirksamkeit (RBW) für Protonen und Kohlenstoffionen treffen zu können. Hierfür muss in Hinblick auf die Schädigung der DNA erforscht werden, ob die Anzahl und Verteilung der durch die ionisierende Partikelstrahlung induzierten Schäden an der DNA sowie ihre Komplexität im Monte-Carlo-Code korrekt dargestellt werden. Das Ergebnis ist ein besseres Verständnis der Wirksamkeit ionisierender Partikelstrahlung auf zellulärer Ebene. Dies ist unerlässlich für eine exakte Modellierung der biologischen Wirksamkeit und damit verbunden eine präzisere Vorhersage der Dosisverteilung bei der Bestrahlung von Krebspatienten.