Los movimientos del paciente, de órganos y tumores son la nueva frontera tecnológica para los tratamientos de radioterapia. Con el creciente uso de la radioterapia externa altamente conformada, se ha logrado reducir el tumor mediante la reducción de las incertidumbres geométricas durante el curso del tratamiento. Contabilizando las incertidumbres en la intrafracción (dentro de la misma fracción de tratamiento) e interfracción (entre dos fracciones distintas, generalmente consecutivas, i.e. dos días de tratamiento distintos) asociadas al posicionamiento del paciente, movimientos tumorales (incluidos los movimientos de pulmón e hígado con la respiración) y los cambios entre las 5 y 7 semanas de tratamiento que se producen en el contorno de los pacientes y tumores en forma y volumen, requieren de un enfoque, es decir tratamientos de radioterapia guiada por la imagen (Image Guided Radio Therapy o IGRT). Dentro de la IGRT encontramos la Radioterapia adaptada (Adaptative Radio Therapy o ART), que consiste en la "replanificación" y algunas veces en la optimización de la técnica durante el curso del tratamiento cuando clínicamente es relevante. La Radioterapia Adaptada tiene asociada una complejidad técnica que deriva en un alto coste económico que implica la adaptación o compra de equipos e incremento en el coste de personal para la reoptimización de los tratamientos. No obstante y a pesar que la Radioterapia Adaptada se encuentra en las primeras etapas de desarrollo demuestra tener un enorme potencial para optimizar los tratamientos de radioterapia externa. El objetivo de esta investigación es adaptar y preparar una herramienta para introducir la Radioterapia Adaptada offline para el tratamiento del cáncer de próstata. Con este objetivo y para centrar el estado del arte actual, se ha realizado una revisión de las incertidumbres debidas al posicionamiento de los pacientes y al movimiento de los órganos en general y la repercusión del uso de diferentes tipos de algoritmos de cálculo en las incertidumbres, repercutiendo en la subdosificación o sobredosificación tanto del PTV como de los tejidos sanos (Capítulos 2, 3). En el presente trabajo se comparan el comportamiento entre algoritmos que utilizan diferentes aproximaciones diferentes, Preciso (PCRT3D de Técnicas Radiofísicas) y Monte Carlo (IPLAN de Brainlab) que implicaría la menor incertidumbre asociada como se demuestra en el caso del tratamiento de una delgada pared costal (Capítulo 4). Como se demuestra en este trabajo el problema de Monte Carlo reside en la necesidad de utilizar una baja varianza de cálculo para así reducir la incertidumbre con la contrapartida de aumentar el tiempo de cálculo (Capítulo 4). No obstante el aumento de los tiempos de cálculo puede reducirse con la paralelización de los cálculos mediante GPU (Graphic Processing Unit) (Capítulo 5), hecho que se ha realizado en la presente tesis, en colaboración con el Departamento de Sistemas Informáticos de la ESII de la Universidad de Castilla-La Mancha en Albacete, implementando este sistema con un sistema de planificación de código libre desarrollado por la Universidad de North Carolina y conocido con el nombre de PLUNC (Capítulo 5). Dicho software es el que se ha escogido, al tener sus fuentes disponibles y abiertas para el uso en investigación, para poner en marcha un sistema offline de radioterapia adaptada (Capítulo 6). En el Capítulo 6, también, se exponen los resultados de las variaciones entre los histogramas dosis-volumen cuando se considera la variación de la posición del paciente (setup), los movimientos fisiológicos y la suma de ambos frente a un tratamiento sin considerar ninguna de estas posibilidades. Para finalizar el presente trabajo se abordan una serie de conclusiones, ideas y propuestas imperativas en el desarrollo futuro de la Radioterapia Adaptada online y offline.