Modélisation 3D virtuelle pour une planification chirurgicale améliorée de la néphrectomie partielle assistée par robot (VISP)

La chirurgie est le traitement de base du cancer de l'abdomen, entraînant plus de 50 000 interventions chirurgicales par an au Royaume-Uni, dont 10 % pour le cancer du rein. Les décisions de planification de la chirurgie préopératoire sont prises par les radiologues et les chirurgiens après avoir visionné des tomodensitogrammes (tomodensitométrie) et des IRM (imagerie par résonance magnétique). Le défi consiste à reconstruire mentalement l'anatomie 3D du patient à partir de ces tranches d'image 2D, y compris l'emplacement de la tumeur et sa relation avec les structures voisines telles que les vaisseaux critiques. Ce processus prend du temps et est difficile, entraînant souvent des erreurs humaines et une prise de décision sous-optimale. Il est encore plus important d'avoir un bon plan chirurgical lorsque l'opération doit être réalisée de manière peu invasive, car il est plus difficile de rectifier une complication imprévue que lors d'une chirurgie ouverte (Byrn, et al. 2007). Par conséquent, de meilleurs outils de planification chirurgicale sont essentiels si nous souhaitons améliorer les résultats pour les patients et réduire le coût d'une mésaventure chirurgicale.

Pour surmonter les limites de la planification chirurgicale actuelle dans un contexte d'oncologie des tissus mous, des progiciels dédiés et des fournisseurs de services ont fourni la capacité de classer les voxels de numérisation dans leurs composants anatomiques dans un processus connu sous le nom de segmentation d'image. Une fois segmentés, des fichiers de stéréolithographie sont générés, qui peuvent être utilisés pour visualiser l'anatomie et faire imprimer les composants en 3D. Il a déjà été rapporté que de tels modèles imprimés en 3D influencent la prise de décision chirurgicale (Wake, et al. 2017). Cependant, les coûts financiers et administratifs liés à l'obtention de modèles imprimés en 3D précis pour la planification de chirurgies de routine ont été supposés empêcher les modèles imprimés en 3D de pénétrer dans l'utilisation clinique régulière (Western, 2017).

Les modèles virtuels de calcul de surface 3D sont devenus une avancée naturelle par rapport aux modèles imprimés en 3D. Dans la littérature, ces modèles sont désignés par une variété de noms tels que « images rendues en 3D » (Zheng, et al. 2016), « reconstructions 3D » (Isotani, et al. 2015) ou « images 3D virtuelles ». modèles », (Wake, et al. 2017). Dans ce protocole, nous utiliserons cette dernière nomenclature.

Des études antérieures ont déjà montré que les chirurgiens bénéficient de modèles 3D virtuels en salle d'opération (Hughes-Hallett, 2014 ; Fan, et al. 2018 ; Fotouhi, et al. 2018).

Dans une précédente étude de faisabilité (NIHR21460 ; IRAS 18/SW/0238), nous avons utilisé un logiciel de pointe marqué CE, appelé Innersight3D, pour générer des modèles 3D virtuels interactifs de l'anatomie unique du patient à partir de leurs tomodensitogrammes reçus, pour fournir une feuille de route détaillée au chirurgien avant l'opération. Nous avons constaté que cette approche avait une influence positive sur la prise de décision chirurgicale.

RAPN est un domaine chirurgical en plein développement, avec des robots dans plus de 70 centres chirurgicaux au Royaume-Uni. La principale question de recherche à aborder dans la présente étude est de savoir si la planification chirurgicale à l'aide de la modélisation 3D virtuelle (Innersight 3D) dans un essai contrôlé randomisé, améliore les résultats et la rentabilité de la RAPN.

Les patients bénéficieront potentiellement de cette recherche pour plusieurs raisons ;

1. En raison d'une chirurgie de meilleure qualité et d'un risque réduit de complications, les patients pourraient rentrer chez eux plus tôt (Shirk, et al. 2018).
2. Moins de probabilité d'une conversion non planifiée, c'est-à-dire lorsque le chirurgien doit abandonner l'approche mini-invasive en faveur de la chirurgie ouverte pendant l'opération, en raison de défis anatomiques imprévus.
3. Amélioration de l'autonomisation du patient et amélioration du consentement, résultant en une meilleure prise de décision du patient. Notre précédente étude de faisabilité a montré que les patients étaient tout à fait d'accord sur le fait que les modèles 3D amélioraient leur compréhension des décisions de traitement de la maladie et de la planification chirurgicale.
4. Cela pourrait également réduire le temps de procédure avec moins d'exposition à l'anesthésie. Il existe également des avantages opérationnels, car ces modèles pourraient améliorer la précision de la prédiction de la complexité des opérations et du temps opératoire. Ainsi, la planification des listes de chirurgie et le flux des patients hospitalisés pourraient être grandement améliorés. La liste d'attente pourrait être réduite en raison d'un moindre dépassement des opérations. De plus, la cohésion de l'équipe chirurgicale pourrait également être renforcée. Une réduction du temps de théâtre, de la durée du séjour, aurait des avantages financiers pour le service de santé.