Continuous improvements have been made in the way to prescribe, record and report dose distributions since the therapeutic use of ionizing radiations. The international commission for radiation units and measurement (ICRU) has provided a common language for physicians and physicists to plan and evaluate their treatments. The PTV concept has been used for more than two decades but is becoming obsolete as the CTV-to-PTV margin creates a static dose cloud that does not properly recapitulate all planning vs. delivery uncertainties. The robust optimization concept has recently emerged to overcome the limitations of the PTV concept. This concept is integrated in the inverse planning process and minimizes deviations to planned dose distribution through integration of uncertainties in the planning objectives. It appears critical to account for the uncertainties that are specific to protons and should be accounted for to better exploit the clinical potential of proton therapy. It may also improve treatment quality particularly in hypofractionated photon plans of mobile tumors and more widely to photon radiotherapy. However, in contrast to the PTV concept, a posteriori evaluation of plan quality, called robust evaluation, using error-based scenarios is still warranted. Robust optimization metrics are warranted. These metrics are necessary to compare PTV-based photon and robustly optimized proton plans in general and in model-based NTCP approaches. Assessment of computational demand and approximations of robust optimization algorithms along with metrics to evaluate plan quality are needed but a step further to better prescribe radiotherapy may has been achieved.

Depuis l’utilisation thérapeutique des radiations ionisantes, la manière de prescrire, enregistrer et décrire la radiothérapie n’a cessé de s’améliorer par paliers. L’International Commission of Radiation Units (ICRU) a fourni un langage commun aux médecins et physiciens pour planifier et évaluer leurs traitements. Le concept de volume cible prévisionnel (PTV) utilisé pendant plus de deux décennies devient obsolète car la marge du volume cible anatomoclinique au PTV crée un nuage de dose statique qui ne décrit pas correctement toutes les incertitudes. Le concept d’optimisation robuste est récemment apparu comme devant remplacer le concept de PTV. La planification inverse avec optimisation robuste minimise les déviations par rapport à la distribution de dose prévue grâce à l’intégration des incertitudes dans les objectifs de planification. Elle pourrait permettre de mieux exploiter le potentiel clinique de la protonthérapie. Elle peut également améliorer la qualité des traitements hypofractionnés des tumeurs mobiles et plus largement de radiothérapie en photons. Toutefois, contrairement au concept de PTV, la métrique d’une méthode d’évaluation de la qualité des plans (a posteriori), appelée évaluation robuste, est encore à développer. Cette métrique est nécessaire pour comparer une planification de radiothérapie par photons basée sur un PTV ou par protons basée sur une optimisation robuste et pour une sélection de traitement basée sur des modèles NTCP. Les ressources informatiques, l’impact d’approximations intégrées dans les algorithmes d’optimisation robustes ainsi qu’une métrique d’évaluation de la qualité des plans sont encore nécessaires, mais un palier a été franchi pour l’amélioration de la précision de la prescription en radiothérapie.