PERSONIFIED APPROACH IN SURGICAL TREATMENT OF BENIGN BONE TUMORS WITH THE USE OF PRE-OPERATIVE COMPUTER PLANNING AND NAVIGATION

Full Text

Введение Основным методом лечения доброкачественных опухолей и опухолеподобных заболеваний трубчатых костей является хирургический, при этом предпочтение отдается органосохраняющим методам, применение которых возможно при различных вариантах внутрикостных резекций с соблюдением всех онкологических принципов радикальности. Данные методы должны быть основаны на прецизионном представлении о персонифицированной анатомии конкретного пациента, в том числе измененной опухолевым поражением. Дополнительную актуальность придает тот факт, что статистические данные последних лет свидетельствуют о неуклонном интенсивном росте заболеваемости при данной нозологии. Чаще всего поражаются дети и лица молодого возраста, то есть самый социально весомый и значимый контингент населения [1, 2]. Определяющее значение в результате оперативного вмешательства у данной категории пациентов имеет предоперационное планирование и информационная и аппаратная поддержка операций [3, 4]. Одним из обязательных обследований на этапе планирования оперативного вмешательства является выполнение компьютерной томографии (КТ) для уточнения локализации, протяженности и объема опухолевого поражения [5]. Без построения трехмерной модели зоны интереса представляются затруднительными оценка индивидуальных анатомо-топографических особенностей пациента и точный расчет объема замещаемого материала. Стандартным методом определения зоны оперативного вмешательства признана интраопераци-онная рентгенография [6]. Однако разрешающая способность данного способа не позволяет точно оценить объем и протяженность зоны костной резекции, кроме того этот метод связан с дополнительной лучевой нагрузкой [7]. Учитывая вышесказанное, перспективным направлением предоперационного планирования является использование 3D-моделирования зоны опухолевого поражения. На его основе оправдано интраопераци-онное сопровождение хирургических манипуляций с применением навигационной системы [8]. ■ цель исследования Проанализировать ближайшие результаты оперативного лечения пациентов с доброкачественными опухолями и опухолеподобными заболеваниями трубчатых костей скелета с применением 3D-моделирования и компьютерной навигации. ■ материалы и методы В исследование вошли 19 пациентов с доброкачественными опухолями и опухолеподобными заболеваниями трубчатых костей скелета. Основную группу составили 10 пациентов, которым на этапе предоперационного планирования в дополнение к КТ проводили построение трехмерной модели пораженного сегмента кости. Оперативное лечение проводилось с применением компьютерно-ассистированной навигационной системы «Автоплан», разработанной в Центре прорывных исследований СамГМУ. Основной задачей навигационной системы являлось определение положения хирургического инструмента внутри пациента в текущий момент времени. Контрольную группу составили 9 пациентов, которым на этапе предоперационного планирования выполнялись стандартная рентгенография и компьютерная томография пораженного сегмента кости [1]. В основной группе предоперационное планирование и оперативное лечение проводилось по следующему алгоритму. На дооперационном этапе выполняли рентгенографию с помощью аппарата Precision 500D (GE Healthcare, USA) и серию компьютерных томограмм с контрастным усилением на аппарате GE Light Speed Ultra 16 Slice CT Scanner (GE Healthcare, USA) с сохранением изображений в формате DICOM. Использовались изображения с изотропным разрешением 0,8-1 мм. Эти данные применяли для построения виртуальной трехмерной модели опухолевого очага. Полученная 3D-модель полностью соответствовала по форме, объему и протяженности существующему патологическому очагу, что позволяло планировать границы резекции кости с учетом принципов абластичности и рассчитывать необходимый объем пластического материала (рисунок 1) [5]. Интраоперационно на основании костных ориентиров производили пространственную регистрацию зоны вмешательства в навигационной системе с использованием специального маркера с отражающими сферами (рисунок 2). New Technologies Новые технологии Science & Innovations in Medicine 3(7)/2017 В итоге виртуальная модель костной опухоли совмещалась с материальной основой на операционном столе. Таким образом, во время операции хирург получал данные о локализации и протяженности внутрикост-ного опухолевого процесса и имел возможность точно контролировать выполнение манипуляций. В результате внутрикостная резекция кости осуществлялась в запланированных пределах, а замещение дефекта - запланированным объемом трансплантата. Точность резекции составила 0,8 ± 0,12 мм. Сформировавшуюся полость после удаления опухоле-нительной абластичности обрабатывали потоком низкотемпературной плазмы. После костной пластики выполнялся этап остеосинтеза. Препарат отправляли на гистологическое исследование. вой массы перед замещением дефекта с целью допол- Рисунок 2. Маркер навигационной системы «Автоплан» с отражающими сферами. Предоперационное планирование в контрольной группе осуществлялось с помощью рентгенографии и компьютерной томографии пораженного сегмента кости. Определение границ резекции проводилось хирургом интраоперационно с помощью рентгеноскопии. Основным недостатком данного способа считаем субъективность метода. После этого дефект замещали трансплантататом, моделирование которого выполняли интраоперационно, забор материала выполняли с помощью остеотома в донорской зоне (крыло подвздошной кости). Для оценки ближайших результатов были использованы следующие критерии: длительность операции, объем интраоперационной кровопотери, интенсивность болевого синдрома в раннем послеоперационном периоде по визуально-аналоговой шкале (ВАШ). Также на вторые-третьи сутки послеоперационного периода всем пациентам выполнялась контрольная рентгенография оперированной конечности в двух проекциях. При этом оценивались объем выполненной резекции, адекватность замещения дефекта и состояние металлоостеосинтеза. По показаниям проводилось обследование донорской области костного трансплантата. ■ статистическая обработка данных Статистическая обработка результатов осуществлялась с помощью программы STATISTICA-9. Для изучаемых параметров производилось вычисление средних арифметических величин (М±а, где М - среднее арифметическое, а - среднее квадратическое отклонение). Определение статистической разницы между данными групп сравнения проводилось с использованием критерия Стьюдента (t), возможность использования которого определялась с помощью критерия Фишера. Критическое значение уровня значимости принимали 0,05. Эффективность предлагаемого метода оценивалась стандартами доказательной медицины. Все манипуляции производились после одобрения комитета по биоэтике при СамГМУ. На каждого пациента оформлялось добровольное информированное согласие. ■ результаты и обсуждение Характеристика Группы сравнения (n=19) Основная (n=10) Контрольная (n=9) Локализация | Средний возраст пациентов составил 30,4±2,8 лет в основной группе и 32,1±3,2 лет - в контрольной группе (p>0,05). Пациентов мужского пола в основной группе - 4, женского- 6 человек; в контрольной группе 3 и 6 человек соответственно (p>0,05). Распределение пациентов по локализации и нозологическим формам опухолевого поражения представлены в таблице 1. Наиболее частой локализацией патологического процесса являлись плечевая и бедренная кость, наиболее распространенная гистологическая форма - хондрома. Статистически значимых различий между группами не выявлено (p>0,05). С применением инновационного подхода в хирургическом лечении доброкачественных опухолей и опухолеподобных заболеваний трубчатых костей скелета удалось сократить время операции с 121,5±11,3 мин. до 81, 1±9,7 мин. Интраоперационную кровопотерю - с 718,7±43,2 мл до 364,2±28,4 мл и интенсивность болевого синдрома по ВАШ с 7,6±1,9 баллов до 5,3±1,2 баллов (р 0,05). Искомого результата удалось добиться за счет интуитивно простой для оператора пространственной ориентации в операционной зоне в режиме реального времени, возможности проведения более точных и дозированных хирургических манипуляций, за счет прецизионного расчета объема необходимого трансплантата, что сводит к минимуму травматиза-цию донорской области, оказывая положительное влияние на уменьшение болевого синдрома. Контрольное рентгенологическое исследование, выполненное на вторые-третьи сутки после оперативного вмешательства, выявило смещение границ выполненной резекции в основной группе на 0,9±0,14 мм, в контрольной - на 4,2±0,93 мм от запланированной линии (р 0,05). У одного пациента контрольной группы в раннем послеоперационном периоде была отмечена резкая болезненность в донорской зоне, что можно связать с неадекватно большим объемом забранного для трансплантации материала. Лучевая кость 1 1 Плечевая кость 4 5 Бедренная кость 3 2 Большеберцовая кость 2 1 Нозологическая форма Хондрома 5 5 Костная киста 2 1 Гигантоклеточная опухоль типичного строения 1 1 Фиброзная дисплазия 2 2 Таблица 1. Распределение пациентов по локализации поражения и нозологической форме опухолевого поражения (абсолютные числа) Таким образом, предоперационное 3D-моде-лирование и интраоперационная компьютерная навигация могут быть рекомендованы при лечении данной категории пациентов с целью моделирования внутри-костного опухолевого поражения с учетом индивидуальных топографо-анатомических данных конкретного больного. Также они рекомендуются для повышения точности внутрикостной резекции и объема замещаемого трасплантата - как в качестве рутинного метода, так и в сложных клинических случаях. Кроме этого, применение навигационной системы для интраопе-рационного контроля хирургических манипуляций позволяет снизить лучевую нагрузку на пациента и медицинский персонал. ■ заключение С применением 3D-моделирования и компьютерной навигации для лечения пациентов с доброкачественными опухолями и опухолеподобными заболеваниями трубчатых костей скелета удалось достоверно улучшить ближайшие результаты хирургического лечения, провести скорейшую социальную и функциональную адаптацию пациентов и повысить социально-экономический эффект.

About the authors

AV V Kolsanov

Samara State Medical University

Email: info@samsmu.ru
PhD, professor, head of the Department of operative surgery and clinical anatomy with the course of innovative technologies, Samara State Medical University.

AN N Nikolaenko

Samara State Medical University

Email: nikolaenko.83@inbox.ru
PhD, assistant of the Department of traumatology, orthopaedics and extreme surgery n.a. academician Krasnov AF, Samara State Medical University. Samara State Medical University, 89 Chapaevskaya st., Samara, Russia, 443099

VV V Ivanov

Samara State Medical University

Email: info@samsmu.ru
PhD, assistant of the Department of traumatology, orthopaedics and extreme surgery n.a. academician Krasnov AF, Samara State Medical University.

SA A Prikhodko

Samara State Medical University

Email: info@samsmu.ru
postgraduate student of the Department of traumatology, orthopaedics and extreme surgery n.a. academician Krasnov AF, Samara State Medical University.

PV V Platonov

Samara State Medical University

Email: info@samsmu.ru
postgraduate student of the Department of traumatology, orthopaedics and extreme surgery n.a. academician Krasnov AF, Samara State Medical University.

References

Supplementary files