Análise e estudo do Quantum Tunnelling Annealing: uma abordagem interdisciplinar sobre a radioterapia e conceitos da física moderna

Abstract

Este trabalho investiga o método de otimização quantum tunnelling annealing (QTA), inspirado na união entre o simulated annealing (SA) e o fenômeno físico do tunelamento quântico, aplicado ao planejamento de radioterapia de intensidade modulada (IMRT). O objetivo central foi desenvolver, implementar e analisar o desempenho do algoritmo QTA, comparando-o com métodos tradicionais, como o SA, e com o software matRad, utilizado como referência clínica. A pesquisa partiu de uma fundamentação teórica multidisciplinar, abrangendo conceitos de radioterapia, otimização matemática e mecânica quântica, com ênfase na modelagem de barreiras de potencial para simular o tunelamento quântico em um contexto heurístico. Foram propostas duas formulações de barreira: uma baseada no processo de deposição química MOCVD e outra denominada “barreira de função”, com comportamento matemático mais regular. O banco de dados TROTS (The Radiotherapy Optimisation Test Set) foi utilizado para o caso clínico de fígado, e o ambiente computacional empregado foi o MATLAB R2024b. Os resultados demonstraram que o QTA com barreira de função apresentou convergência mais estável e tempo de processamento significativamente menor (cerca de 10 minutos) em comparação com o SA tradicional (5 dias) e com a barreira MOCVD (2 horas). A análise do histograma dose-volume (DVH) mostrou conformidade aceitável para o volume alvo (PTV), embora tenham sido observadas discrepâncias na distribuição absoluta de dose quando comparada aos dados de referência do TROTS. A média móvel aplicada ao gradiente da função objetivo permitiu identificar o ponto de convergência do algoritmo, evidenciando seu comportamento assintótico e a influência do mecanismo de tunelamento na evitação de mínimos locais. Conclui-se que o método QTA representa uma alternativa viável e matematicamente flexível para problemas de otimização complexos, com potencial para aplicação em planejamento radioterápico, ainda que requeira ajustes futuros na parametrização das funções objetivo e na integração com formatos clínicos padronizados, como DICOM.