Prior selection for panel vector autoregressions

There is a vast literature that specifies Bayesian shrinkage priors for vector autoregressions (VARs) of possibly large dimensions. In this paper I argue that many of these priors are not appropriate for multi-country settings, which motivates me to develop priors for panel VARs (PVARs). The parametric and semi-parametric priors I suggest not only perform valuable shrinkage in large dimensions, but also allow for soft clustering of variables or countries which are homogeneous. I discuss the implications of these new priors for modelling interdependencies and heterogeneities among different countries in a panel VAR setting. Monte Carlo evidence and an empirical forecasting exercise show clear and important gains of the new priors compared to existing popular priors for VARs and PVARs.

A peripheral dose calculation model for estimating second cancer risk after breast radiotherapy

AbstractBreast cancer is one of the most common cancers affecting one in eight women during their lives. Survival rates have increased steadily thanks to early diagnosis with mammography screening and more efficient treatment strategies. Post-operative radiation therapy is a standard of care in the management of breast cancer and has been shown to reduce efficiently both local recurrence rate and breast cancer mortality. Radiation therapy is however associated with some late effects for long-term survivors. Radiation-induced secondary cancer is a relatively rare but severe late effect of radiation therapy. Currently, radiotherapy plans are essentially optimized to maximize tumor control and minimize late deterministic effects (tissue reactions) that are mainly associated with high doses (» 1 Gy). With improved cure rates and new radiation therapy technologies, it is also important to evaluate and minimize secondary cancer risks for different treatment techniques. This is a particularly challenging task due to the large uncertainties in the dose-response relationship.In contrast with late deterministic effects, secondary cancers may be associated with much lower doses and therefore out-of-field doses (also called peripheral doses) that are typically inferior to 1 Gy need to be determined accurately. Out-of-field doses result from patient scatter and head scatter from the treatment unit. These doses are particularly challenging to compute and we characterized it by Monte Carlo (MC) calculation. A detailed MC model of the Siemens Primus linear accelerator has been thoroughly validated with measurements. We investigated the accuracy of such a model for retrospective dosimetry in epidemiological studies on secondary cancers. Considering that patients in such large studies could be treated on a variety of machines, we assessed the uncertainty in reconstructed peripheral dose due to the variability of peripheral dose among various linac geometries. For large open fields (> 10x10 cm2), the uncertainty would be less than 50%, but for small fields and wedged fields the uncertainty in reconstructed dose could rise up to a factor of 10. It was concluded that such a model could be used for conventional treatments using large open fields only.The MC model of the Siemens Primus linac was then used to compare out-of-field doses for different treatment techniques in a female whole-body CT-based phantom. Current techniques such as conformai wedged-based radiotherapy and hybrid IMRT were investigated and compared to older two-dimensional radiotherapy techniques. MC doses were also compared to those of a commercial Treatment Planning System (TPS). While the TPS is routinely used to determine the dose to the contralateral breast and the ipsilateral lung which are mostly out of the treatment fields, we have shown that these doses may be highly inaccurate depending on the treatment technique investigated. MC shows that hybrid IMRT is dosimetrically similar to three-dimensional wedge-based radiotherapy within the field, but offers substantially reduced doses to out-of-field healthy organs.Finally, many different approaches to risk estimations extracted from the literature were applied to the calculated MC dose distribution. Absolute risks varied substantially as did the ratio of risk between two treatment techniques, reflecting the large uncertainties involved with current risk models. Despite all these uncertainties, the hybrid IMRT investigated resulted in systematically lower cancer risks than any of the other treatment techniques. More epidemiological studies with accurate dosimetry are required in the future to construct robust risk models. In the meantime, any treatment strategy that reduces out-of-field doses to healthy organs should be investigated. Electron radiotherapy might offer interesting possibilities with this regard.RésuméLe cancer du sein affecte une femme sur huit au cours de sa vie. Grâce au dépistage précoce et à des thérapies de plus en plus efficaces, le taux de guérison a augmenté au cours du temps. La radiothérapie postopératoire joue un rôle important dans le traitement du cancer du sein en réduisant le taux de récidive et la mortalité. Malheureusement, la radiothérapie peut aussi induire des toxicités tardives chez les patients guéris. En particulier, les cancers secondaires radio-induits sont une complication rare mais sévère de la radiothérapie. En routine clinique, les plans de radiothérapie sont essentiellement optimisées pour un contrôle local le plus élevé possible tout en minimisant les réactions tissulaires tardives qui sont essentiellement associées avec des hautes doses (» 1 Gy). Toutefois, avec l'introduction de différentes nouvelles techniques et avec l'augmentation des taux de survie, il devient impératif d'évaluer et de minimiser les risques de cancer secondaire pour différentes techniques de traitement. Une telle évaluation du risque est une tâche ardue étant donné les nombreuses incertitudes liées à la relation dose-risque.Contrairement aux effets tissulaires, les cancers secondaires peuvent aussi être induits par des basses doses dans des organes qui se trouvent hors des champs d'irradiation. Ces organes reçoivent des doses périphériques typiquement inférieures à 1 Gy qui résultent du diffusé du patient et du diffusé de l'accélérateur. Ces doses sont difficiles à calculer précisément, mais les algorithmes Monte Carlo (MC) permettent de les estimer avec une bonne précision. Un modèle MC détaillé de l'accélérateur Primus de Siemens a été élaboré et validé avec des mesures. La précision de ce modèle a également été déterminée pour la reconstruction de dose en épidémiologie. Si on considère que les patients inclus dans de larges cohortes sont traités sur une variété de machines, l'incertitude dans la reconstruction de dose périphérique a été étudiée en fonction de la variabilité de la dose périphérique pour différents types d'accélérateurs. Pour de grands champs (> 10x10 cm ), l'incertitude est inférieure à 50%, mais pour de petits champs et des champs filtrés, l'incertitude de la dose peut monter jusqu'à un facteur 10. En conclusion, un tel modèle ne peut être utilisé que pour les traitements conventionnels utilisant des grands champs.Le modèle MC de l'accélérateur Primus a été utilisé ensuite pour déterminer la dose périphérique pour différentes techniques dans un fantôme corps entier basé sur des coupes CT d'une patiente. Les techniques actuelles utilisant des champs filtrés ou encore l'IMRT hybride ont été étudiées et comparées par rapport aux techniques plus anciennes. Les doses calculées par MC ont été comparées à celles obtenues d'un logiciel de planification commercial (TPS). Alors que le TPS est utilisé en routine pour déterminer la dose au sein contralatéral et au poumon ipsilatéral qui sont principalement hors des faisceaux, nous avons montré que ces doses peuvent être plus ou moins précises selon la technTque étudiée. Les calculs MC montrent que la technique IMRT est dosimétriquement équivalente à celle basée sur des champs filtrés à l'intérieur des champs de traitement, mais offre une réduction importante de la dose aux organes périphériques.Finalement différents modèles de risque ont été étudiés sur la base des distributions de dose calculées par MC. Les risques absolus et le rapport des risques entre deux techniques de traitement varient grandement, ce qui reflète les grandes incertitudes liées aux différents modèles de risque. Malgré ces incertitudes, on a pu montrer que la technique IMRT offrait une réduction du risque systématique par rapport aux autres techniques. En attendant des données épidémiologiques supplémentaires sur la relation dose-risque, toute technique offrant une réduction des doses périphériques aux organes sains mérite d'être étudiée. La radiothérapie avec des électrons offre à ce titre des possibilités intéressantes.

Variability of radioiodine measurements in the thyroid.

Monte Carlo simulations were carried out to study the response of a thyroid monitor for measuring intake activities of (125)I and (131)I. The aim of the study was 3-fold: to cross-validate the Monte Carlo simulation programs, to study the response of the detector using different phantoms and to study the effects of anatomical variations. Simulations were performed using the Swiss reference phantom and several voxelised phantoms. Determining the position of the thyroid is crucial for an accurate determination of radiological risks. The detector response using the Swiss reference phantom was in fairly good agreement with the response obtained using adult voxelised phantoms for (131)I, but should be revised for a better calibration for (125)I and for any measurements taken on paediatric patients.

Estimating uncertainty of alcohol-attributable fractions for infectious and chronic diseases.

Background: Alcohol is a major risk factor for burden of disease and injuries globally. This paper presents a systematic method to compute the 95% confidence intervals of alcohol-attributable fractions (AAFs) with exposure and risk relations stemming from different sources.Methods: The computation was based on previous work done on modelling drinking prevalence using the gamma distribution and the inherent properties of this distribution. The Monte Carlo approach was applied to derive the variance for each AAF by generating random sets of all the parameters. A large number of random samples were thus created for each AAF to estimate variances. The derivation of the distributions of the different parameters is presented as well as sensitivity analyses which give an estimation of the number of samples required to determine the variance with predetermined precision, and to determine which parameter had the most impact on the variance of the AAFs.Results: The analysis of the five Asian regions showed that 150 000 samples gave a sufficiently accurate estimation of the 95% confidence intervals for each disease. The relative risk functions accounted for most of the variance in the majority of cases.Conclusions: Within reasonable computation time, the method yielded very accurate values for variances of AAFs.

Recommendations to reduce hand exposure for standard nuclear medicine procedures

The optimization of the extremity dosimetry of medical staff in nuclear medicine was the aim of the Work Package 4 (WP4) of the ORAMED project, a Collaborative Project (2008-2011) supported by the European Commission within its 7th Framework Programme. Hand doses and dose distributions across the hands of medical staff working in nuclear medicine departments were evaluated through an extensive measurement program involving 32 hospitals in Europe and 139 monitored workers. The study included the most frequently used radionuclides, (99m)Tc- and (18)F-labelled radiopharmaceuticals for diagnostic and (90)Y-labelled Zevalin (R) and DOTATOC for therapy. Furthermore, Monte Carlo simulations were performed in different predefined scenarios to evaluate separately the efficacy of different radiation protection measures by comparing hand dose distributions according to various parameters. The present work gives recommendations based on results obtained with both measurements and simulations. This results in nine practical recommendations regarding the positioning of the dosemeters for an appropriate skin dose monitoring and the best protection means to reduce the personnel exposure.

Characterisation of the PSI whole body counter by radiographic imaging.

A joint project between the Paul Scherrer Institut (PSI) and the Institute of Radiation Physics was initiated to characterise the PSI whole body counter in detail through measurements and Monte Carlo simulation. Accurate knowledge of the detector geometry is essential for reliable simulations of human body phantoms filled with known activity concentrations. Unfortunately, the technical drawings provided by the manufacturer are often not detailed enough and sometimes the specifications do not agree with the actual set-up. Therefore, the exact detector geometry and the position of the detector crystal inside the housing were determined through radiographic images. X-rays were used to analyse the structure of the detector, and (60)Co radiography was employed to measure the core of the germanium crystal. Moreover, the precise axial alignment of the detector within its housing was determined through a series of radiographic images with different incident angles. The hence obtained information enables us to optimise the Monte Carlo geometry model and to perform much more accurate and reliable simulations.

Adaptive MCMC methods with applications in environmental and geophysical models

This work presents new, efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation methods for statistical analysis in various modelling applications. When using MCMC methods, the model is simulated repeatedly to explore the probability distribution describing the uncertainties in model parameters and predictions. In adaptive MCMC methods based on the Metropolis-Hastings algorithm, the proposal distribution needed by the algorithm learns from the target distribution as the simulation proceeds. Adaptive MCMC methods have been subject of intensive research lately, as they open a way for essentially easier use of the methodology. The lack of user-friendly computer programs has been a main obstacle for wider acceptance of the methods. This work provides two new adaptive MCMC methods: DRAM and AARJ. The DRAM method has been built especially to work in high dimensional and non-linear problems. The AARJ method is an extension to DRAM for model selection problems, where the mathematical formulation of the model is uncertain and we want simultaneously to fit several different models to the same observations. The methods were developed while keeping in mind the needs of modelling applications typical in environmental sciences. The development work has been pursued while working with several application projects. The applications presented in this work are: a winter time oxygen concentration model for Lake Tuusulanjärvi and adaptive control of the aerator; a nutrition model for Lake Pyhäjärvi and lake management planning; validation of the algorithms of the GOMOS ozone remote sensing instrument on board the Envisat satellite of European Space Agency and the study of the effects of aerosol model selection on the GOMOS algorithm.

Uncertainty evaluation in activity measurements using ionization chambers

Pressurized re-entrant (or 4 pi) ionization chambers (ICs) connected to current-measuring electronics are used for activity measurements of photon emitting radionuclides and some beta emitters in the fields of metrology and nuclear medicine. As a secondary method, these instruments need to be calibrated with appropriate activity standards from primary or direct standardization. The use of these instruments over 50 years has been well described in numerous publications, such as the Monographie BIPM-4 and the special issue of Metrologia on radionuclide metrology (Ratel 2007 Metrologia 44 S7-16, Schrader1997 Activity Measurements With Ionization Chambers (Monographie BIPM-4) Schrader 2007 Metrologia 44 S53-66, Cox et al 2007 Measurement Modelling of the International Reference System (SIR) for Gamma-Emitting Radionuclides (Monographie BIPM-7)). The present work describes the principles of activity measurements, calibrations, and impurity corrections using pressurized ionization chambers in the first part and the uncertainty analysis illustrated with example uncertainty budgets from routine source-calibration as well as from an international reference system (SIR) measurement in the second part.

Balloon-based adjuvant radiotherapy in breast cancer: comparison between 99mTc and HDR 192Ir

Abstract Objective: To perform a comparative dosimetric analysis, based on computer simulations, of temporary balloon implants with 99mTc and balloon brachytherapy with high-dose-rate (HDR) 192Ir, as boosts to radiotherapy. We hypothesized that the two techniques would produce equivalent doses under pre-established conditions of activity and exposure time. Materials and Methods: Simulations of implants with 99mTc-filled and HDR 192Ir-filled balloons were performed with the Siscodes/MCNP5, modeling in voxels a magnetic resonance imaging set related to a young female. Spatial dose rate distributions were determined. In the dosimetric analysis of the protocols, the exposure time and the level of activity required were specified. Results: The 99mTc balloon presented a weighted dose rate in the tumor bed of 0.428 cGy.h-1.mCi-1 and 0.190 cGyh-1.mCi-1 at the balloon surface and at 8-10 mm from the surface, respectively, compared with 0.499 and 0.150 cGyh-1.mCi-1, respectively, for the HDR 192Ir balloon. An exposure time of 24 hours was required for the 99mTc balloon to produce a boost of 10.14 Gy with 1.0 Ci, whereas only 24 minutes with 10.0 Ci segments were required for the HDR 192Ir balloon to produce a boost of 5.14 Gy at the same reference point, or 10.28 Gy in two 24-minutes fractions. Conclusion: Temporary 99mTc balloon implantation is an attractive option for adjuvant radiotherapy in breast cancer, because of its availability, economic viability, and similar dosimetry in comparison with the use of HDR 192Ir balloon implantation, which is the current standard in clinical practice.

Value of Information Logistics Integration in Digital Business Ecosystem

Digital business ecosystems (DBE) are becoming an increasingly popular concept for modelling and building distributed systems in heterogeneous, decentralized and open environments. Information- and communication technology (ICT) enabled business solutions have created an opportunity for automated business relations and transactions. The deployment of ICT in business-to-business (B2B) integration seeks to improve competitiveness by establishing real-time information and offering better information visibility to business ecosystem actors. The products, components and raw material flows in supply chains are traditionally studied in logistics research. In this study, we expand the research to cover the processes parallel to the service and information flows as information logistics integration. In this thesis, we show how better integration and automation of information flows enhance the speed of processes and, thus, provide cost savings and other benefits for organizations. Investments in DBE are intended to add value through business automation and are key decisions in building up information logistics integration. Business solutions that build on automation are important sources of value in networks that promote and support business relations and transactions. Value is created through improved productivity and effectiveness when new, more efficient collaboration methods are discovered and integrated into DBE. Organizations, business networks and collaborations, even with competitors, form DBE in which information logistics integration has a significant role as a value driver. However, traditional economic and computing theories do not focus on digital business ecosystems as a separate form of organization, and they do not provide conceptual frameworks that can be used to explore digital business ecosystems as value drivers—combined internal management and external coordination mechanisms for information logistics integration are not the current practice of a company’s strategic process. In this thesis, we have developed and tested a framework to explore the digital business ecosystems developed and a coordination model for digital business ecosystem integration; moreover, we have analysed the value of information logistics integration. The research is based on a case study and on mixed methods, in which we use the Delphi method and Internetbased tools for idea generation and development. We conducted many interviews with key experts, which we recoded, transcribed and coded to find success factors. Qualitative analyses were based on a Monte Carlo simulation, which sought cost savings, and Real Option Valuation, which sought an optimal investment program for the ecosystem level. This study provides valuable knowledge regarding information logistics integration by utilizing a suitable business process information model for collaboration. An information model is based on the business process scenarios and on detailed transactions for the mapping and automation of product, service and information flows. The research results illustrate the current cap of understanding information logistics integration in a digital business ecosystem. Based on success factors, we were able to illustrate how specific coordination mechanisms related to network management and orchestration could be designed. We also pointed out the potential of information logistics integration in value creation. With the help of global standardization experts, we utilized the design of the core information model for B2B integration. We built this quantitative analysis by using the Monte Carlo-based simulation model and the Real Option Value model. This research covers relevant new research disciplines, such as information logistics integration and digital business ecosystems, in which the current literature needs to be improved. This research was executed by high-level experts and managers responsible for global business network B2B integration. However, the research was dominated by one industry domain, and therefore a more comprehensive exploration should be undertaken to cover a larger population of business sectors. Based on this research, the new quantitative survey could provide new possibilities to examine information logistics integration in digital business ecosystems. The value activities indicate that further studies should continue, especially with regard to the collaboration issues on integration, focusing on a user-centric approach. We should better understand how real-time information supports customer value creation by imbedding the information into the lifetime value of products and services. The aim of this research was to build competitive advantage through B2B integration to support a real-time economy. For practitioners, this research created several tools and concepts to improve value activities, information logistics integration design and management and orchestration models. Based on the results, the companies were able to better understand the formulation of the digital business ecosystem and the importance of joint efforts in collaboration. However, the challenge of incorporating this new knowledge into strategic processes in a multi-stakeholder environment remains. This challenge has been noted, and new projects have been established in pursuit of a real-time economy.

Development of an HTR-10 model in the Serpent reactor physics code

The use of exact coordinates of pebbles and fuel particles of pebble bed reactor modelling becoming possible in Monte Carlo reactor physics calculations is an important development step. This allows exact modelling of pebble bed reactors with realistic pebble beds without the placing of pebbles in regular lattices. In this study the multiplication coefficient of the HTR-10 pebble bed reactor is calculated with the Serpent reactor physics code and, using this multiplication coefficient, the amount of pebbles required for the critical load of the reactor. The multiplication coefficient is calculated using pebble beds produced with the discrete element method and three different material libraries in order to compare the results. The received results are lower than those from measured at the experimental reactor and somewhat lower than those gained with other codes in earlier studies.

Bayesian analysis of SEIR epidemic models

This thesis concerns the analysis of epidemic models. We adopt the Bayesian paradigm and develop suitable Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. This is done by considering an Ebola outbreak in the Democratic Republic of Congo, former Zaïre, 1995 as a case of SEIR epidemic models. We model the Ebola epidemic deterministically using ODEs and stochastically through SDEs to take into account a possible bias in each compartment. Since the model has unknown parameters, we use different methods to estimate them such as least squares, maximum likelihood and MCMC. The motivation behind choosing MCMC over other existing methods in this thesis is that it has the ability to tackle complicated nonlinear problems with large number of parameters. First, in a deterministic Ebola model, we compute the likelihood function by sum of square of residuals method and estimate parameters using the LSQ and MCMC methods. We sample parameters and then use them to calculate the basic reproduction number and to study the disease-free equilibrium. From the sampled chain from the posterior, we test the convergence diagnostic and confirm the viability of the model. The results show that the Ebola model fits the observed onset data with high precision, and all the unknown model parameters are well identified. Second, we convert the ODE model into a SDE Ebola model. We compute the likelihood function using extended Kalman filter (EKF) and estimate parameters again. The motivation of using the SDE formulation here is to consider the impact of modelling errors. Moreover, the EKF approach allows us to formulate a filtered likelihood for the parameters of such a stochastic model. We use the MCMC procedure to attain the posterior distributions of the parameters of the SDE Ebola model drift and diffusion parts. In this thesis, we analyse two cases: (1) the model error covariance matrix of the dynamic noise is close to zero , i.e. only small stochasticity added into the model. The results are then similar to the ones got from deterministic Ebola model, even if methods of computing the likelihood function are different (2) the model error covariance matrix is different from zero, i.e. a considerable stochasticity is introduced into the Ebola model. This accounts for the situation where we would know that the model is not exact. As a results, we obtain parameter posteriors with larger variances. Consequently, the model predictions then show larger uncertainties, in accordance with the assumption of an incomplete model.

Développement de modèles prédictifs de la toxicocinétique de substances organiques

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain.

Développement d'un nouveau critère pour déterminer les limites d'utilisation des détecteurs en dosimétrie non standard

Depuis quelques années, il y a un intérêt de la communauté en dosimétrie d'actualiser les protocoles de dosimétrie des faisceaux larges tels que le TG-51 (AAPM) et le TRS-398 (IAEA) aux champs non standard qui requièrent un facteur de correction additionnel. Or, ces facteurs de correction sont difficiles à déterminer précisément dans un temps acceptable. Pour les petits champs, ces facteurs augmentent rapidement avec la taille de champ tandis que pour les champs d'IMRT, les incertitudes de positionnement du détecteur rendent une correction cas par cas impraticable. Dans cette étude, un critère théorique basé sur la fonction de réponse dosimétrique des détecteurs est développé pour déterminer dans quelles situations les dosimètres peuvent être utilisés sans correction. Les réponses de quatre chambres à ionisation, d'une chambre liquide, d'un détecteur au diamant, d'une diode, d'un détecteur à l'alanine et d'un détecteur à scintillation sont caractérisées à 6 MV et 25 MV. Plusieurs stratégies sont également suggérées pour diminuer/éliminer les facteurs de correction telles que de rapporter la dose absorbée à un volume et de modifier les matériaux non sensibles du détecteur pour pallier l'effet de densité massique. Une nouvelle méthode de compensation de la densité basée sur une fonction de perturbation est présentée. Finalement, les résultats démontrent que le détecteur à scintillation peut mesurer les champs non standard utilisés en clinique avec une correction inférieure à 1%.

Modélisation toxicocinétique du benzo(a)pyrène et 3-hydroxybenzo(a)pyrène pour l’interprétation des données de surveillance biologique de l’exposition chez les travailleurs

De nombreux travailleurs sont exposés aux hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP). Le benzo(a)pyrène (BaP) fait partie de ce groupe de polluants. Cette substance a été classée cancérogène reconnu chez l’humain. Pour évaluer l'exposition aux HAP cancérogènes, plusieurs chercheurs ont proposé d’utiliser la mesure du 3-hydroxybenzo(a)pyrène (3-OHBaP) dans l’urine des travailleurs exposés. Dans le cadre du présent projet, deux approches de modélisation ont été développées et appliquées pour permettre une meilleure compréhension de la toxicocinétique du BaP et son biomarqueur d’intérêt actuel, le 3-OHBaP, et pour aider à interpréter les résultats de surveillance biologique. Un modèle toxicocinétique à plusieurs compartiments a été développé sur la base des données préalablement obtenues sur le rat par notre groupe. Selon le modèle, le BaP injecté par voie intraveineuse est rapidement distribué du sang vers les tissus (t½ ≈ 4 h), avec une affinité particulière pour les poumons et les composantes lipidiques des tissus. Le BaP est ensuite distribué vers la peau et le foie. Au foie, le BaP est promptement métabolisé et le 3-OHBaP est formé avec une demi-vie de ≈ 3 h. Le métabolisme pulmonaire du BaP a également été pris en compte, mais sa contribution à la cinétique globale du BaP a été jugée négligeable. Une fois formé, le 3-OHBaP est distribué vers les différents organes presque aussi rapidement que la molécule mère (t½ ≈ 2 h). Le profil temporel du 3-OHBaP dans le rein montre une accumulation transitoire en raison de la différence observée entre le taux d’entrée (t½ = 28 min) et le taux de sortie (t½ = 4,5 h). La clairance totale de 3-OHBaP du corps est principalement gouvernée par le taux de transfert de la bile vers le tractus gastro-intestinal (t½ ≈ 4 h). Le modèle toxicocinétique à plusieurs compartiments a réussi à simuler un ensemble indépendant de profils urinaires publiés sur le 3-OHBaP. Ce modèle toxicocinétique à compartiments s'est avéré utile pour la determination des facteurs biologiques déterminants de la cinétique du BaP et du 3-OHBaP. Par la suite, un modèle pharmacocinétique à base physiologique (PCBP) reproduisant le devenir du BaP et du 3-OHBaP chez le rat a été construit. Les organes (ou tissus) représentés comme des compartiments ont été choisis en fonction de données expérimentales obtenues in vivo chez le rat. Les coefficients de partition, les coefficients de perméabilité, les taux de métabolisation, les paramètres d'excrétion, les fractions absorbées et les taux d'absorption pour différentes voies d’exposition ont été obtenus directement à partir des profils sanguins, tissulaires, urinaires et fécaux du BaP et du 3-OHBaP. Les valeurs de ces derniers paramètres ont été calculées par des procédures Monte-Carlo. Des analyses de sensibilité ont ensuite été réalisées pour s’assurer de la stabilité du modèle et pour établir les paramètres les plus sensibles de la cinétique globale. Cette modélisation a permis d’identifier les facteurs déterminants de la cinétique: 1) la sensibilité élevée des paramètres de la métabolisation hépatique du BaP et du 3-OHBaP ainsi que du taux d'élimination; 2) la forte distribution du BaP dans les poumons par rapport à d'autres tissus; 3) la distribution considérable du BaP dans les tissus adipeux et le foie; 4) la forte distribution du 3-OHBaP dans les reins; 5) le transfert limité du BaP par la diffusion tissulaire dans les poumons; 6) le transfert limité du 3-OHBaP par la diffusion tissulaire dans les poumons, les tissus adipeux et les reins; 7) la recirculation entéro-hépatique significative du 3-OHBaP. Suite à des analyses de qualité des ajustements des équations du modèle aux données observées, les probabilités que les simulations reproduisent les données expérimentales par pur hasard se sont avérées toujours inférieures à 10% pour les quatre voies d’exposition : intraveineuse, orale, cutanée et respiratoire. Nous avons extrapolé les modèles cinétiques du rat à l’humain afin de se doter d’un outil permettant de reconstituer les doses absorbées chez des travailleurs exposés dans diverses industries à partir de mesures de l'évolution temporelle du 3-OHBaP dans leur urine. Les résultats de ces modélisations ont ensuite été comparés à ceux de simulations obtenues avec un modèle toxicocinétique à compartiment unique pour vérifier l’utilité comparative d’un modèle simple et complexe. Les deux types de modèle ont ainsi été construits à partir de profils sanguins, tissulaires, urinaires et fécaux du BaP et du 3-OHBaP sur des rats exposés. Ces données ont été obtenues in vivo par voie intraveineuse, cutanée, respiratoire et orale. Ensuite, les modèles ont été extrapolés à l’humain en tenant compte des déterminants biologiques essentiels des différences cinétiques entre le rat et l’humain. Les résultats ont montré que l'inhalation n'était pas la principale voie d'exposition pour plusieurs travailleurs étudiés. Les valeurs de concentrations de BaP dans l’air utilisées afin de simuler les profils d’excrétion urinaire chez les travailleurs étaient différentes des valeurs de concentrations de BaP mesurées dans l’air. Une exposition au BaP par voie cutanée semblait mieux prédire les profils temporels observés. Finalement, les deux types de modélisation se sont avérés utiles pour reproduire et pour interpréter les données disponibles chez des travailleurs.