Modelado 3D virtual para mejorar la planificación quirúrgica de la nefrectomía parcial asistida por robot (VISP)

La cirugía es el tratamiento principal para el cáncer abdominal, lo que resulta en más de 50 000 cirugías al año en el Reino Unido, de las cuales el 10 % son por cáncer de riñón. Las decisiones de planificación de la cirugía preoperatoria las toman los radiólogos y cirujanos al ver las tomografías computarizadas (TC) y las imágenes por resonancia magnética (RM). El desafío es reconstruir mentalmente la anatomía 3D del paciente a partir de estos cortes de imágenes 2D, incluida la ubicación del tumor y su relación con las estructuras cercanas, como los vasos sanguíneos críticos. Este proceso requiere mucho tiempo y es difícil, lo que a menudo resulta en un error humano y una toma de decisiones subóptima. Es aún más importante tener un buen plan quirúrgico cuando la operación se va a realizar de forma mínimamente invasiva, ya que es un escenario más desafiante para rectificar una complicación no planificada que durante una cirugía abierta (Byrn, et al. 2007). Por lo tanto, mejores herramientas de planificación quirúrgica son esenciales si deseamos mejorar el resultado del paciente y reducir el costo de un percance quirúrgico.

Para superar las limitaciones de la planificación quirúrgica actual en un entorno de oncología de tejidos blandos, los proveedores de servicios y los paquetes de software dedicados han proporcionado la capacidad de clasificar los vóxeles de escaneo en sus componentes anatómicos en un proceso conocido como segmentación de imágenes. Una vez segmentados, se generan archivos de estereolitografía, que se pueden utilizar para visualizar la anatomía e imprimir los componentes en 3D. Anteriormente se informó que dichos modelos impresos en 3D influyen en la toma de decisiones quirúrgicas (Wake, et al. 2017). Sin embargo, se ha especulado que los costos financieros y administrativos de obtener modelos impresos en 3D precisos para la planificación de cirugías de rutina impiden que los modelos impresos en 3D entren en el uso clínico regular (Western, 2017).

Los modelos virtuales computacionales renderizados en superficie en 3D se han convertido en un avance natural de los modelos impresos en 3D. En la literatura, estos modelos se denominan con una variedad de nombres, como "imágenes renderizadas en 3D" (Zheng, et al. 2016), "reconstrucciones en 3D" (Isotani, et al. 2015) o "imágenes 3D virtuales". modelos', (Wake, et al. 2017). En este protocolo utilizaremos esta última nomenclatura.

Estudios anteriores ya han demostrado que los cirujanos se benefician de los modelos 3D virtuales en el quirófano (Hughes-Hallett, 2014; Fan, et al. 2018; Fotouhi, et al. 2018).

En un estudio de factibilidad anterior (NIHR21460; IRAS 18/SW/0238), utilizamos un software con marca CE de última generación, llamado Innersight3D, para generar modelos 3D virtuales interactivos de la anatomía única del paciente a partir de sus tomografías computarizadas recibidas, para proporcionar una hoja de ruta detallada para el cirujano antes de la operación. Encontramos que este enfoque tuvo una influencia positiva en la toma de decisiones quirúrgicas.

RAPN es un campo quirúrgico en rápido desarrollo, con robots en más de 70 centros quirúrgicos del Reino Unido. La principal pregunta de investigación que se abordará en el presente estudio es si la planificación quirúrgica utilizando el modelado 3D virtual (Innersight 3D) en un ensayo controlado aleatorio mejora el resultado y la rentabilidad de la RAPN.

Los pacientes se beneficiarán potencialmente de esta investigación por varias razones;

1. Debido a una cirugía de mayor calidad y una posibilidad reducida de complicaciones, los pacientes pueden irse a casa antes (Shirk, et al. 2018).
2. Menos probabilidad de una conversión no planificada, que es cuando el cirujano tiene que abandonar el enfoque mínimamente invasivo a favor de la cirugía abierta durante la operación, debido a desafíos anatómicos imprevistos.
3. Mayor empoderamiento del paciente y mejor consentimiento, lo que resulta en una mejor toma de decisiones del paciente. Nuestro estudio de viabilidad anterior mostró que los pacientes estaban totalmente de acuerdo en que los modelos 3D mejoraron su comprensión de las decisiones de tratamiento de la enfermedad y la planificación quirúrgica.
4. También podría reducir el tiempo del procedimiento con menos exposición a la anestesia. También hay beneficios operativos, ya que estos modelos pueden mejorar la precisión de la predicción de la complejidad de la operación y el tiempo operatorio. Por lo tanto, la programación de la lista de cirugías y el flujo hospitalario-paciente podrían mejorarse en gran medida. La lista de espera podría reducirse debido a menos operaciones desbordadas. Además, también se podría mejorar la cohesión del equipo quirúrgico. Una reducción en el tiempo de quirófano, la duración de la estancia, tendría beneficios económicos para el servicio de salud.