基于數字醫學的手術規劃及導航在胃腸外科中的應用進展*

張貴棋 綜述 吳東波 審校

(廣西醫科大學第四附屬醫院普通外科,柳州 545027)

2001年鐘世鎮院士在香山會議提出“中國數字人”的構想,拉開了我國數字化研究虛擬人的序幕[1]。近年來,以三維可視化、3D打印、仿真模擬和分子成像為代表的數字醫學技術已經改變了人們對傳統醫療的認知[2],特別在人工智能(artificial intelligence,AI)興起后,在計算機輔助疾病診斷、分期分型、擬定治療方案、療效及預后評估等方面不斷獲得新的突破。

隨著計算機輔助技術與分子成像技術的發展,數字醫學的手術規劃及導航憑借精準、高效的特點,已越來越多地應用到腹部外科各領域,推動傳統經驗手術向精準、實時的數字智能化手術轉變,在提高手術安全性、實現精準根治、減少術后并發癥及改善預后等方面發揮積極作用[3]。本文對基于數字醫學的術前規劃和術中導航在胃腸外科的應用進行文獻總結。

1 術前規劃和術中導航技術的概述

手術規劃利用術前現有資料和個人經驗進行病情評估和手術模擬,以制定個體化手術方案。手術導航系統結合術前資料,應用計算機仿真和影像學技術實時地指導外科醫生進行手術,清晰展現手術目標與鄰近解剖結構,達到精準的切除和更好的手術效果。目前,這些技術已在骨科、神經外科和肝膽外科方面廣泛應用。通過術前評估和模擬評價,可以降低手術難度和圍手術期風險。應用增強現實等仿真技術和多模態導航技術可以提高手術安全性,避免重要解剖結構的損傷,并符合精準切除的理念。

2 術前規劃和術中導航技術在胃腸外科應用的現狀

2.1 在胃癌手術的應用

胃的周圍血管交織復雜,常發生血管變異[4]。對血管變異的認識不足是造成術中出血與血管損傷的重要因素之一[5,6],增加手術難度,甚至影響手術成敗。通過三維重建技術,可以清晰展示包括腹腔干及其分支、門靜脈及其分支在內的血管走行,有助于了解血管變異類型和腫瘤的大小、位置、形態,以及腫瘤與血管的空間位置關系。結合虛擬現實與3D打印,術者可以加深對腫瘤具體情況的認識[7],通過手術規劃及導航最大程度地減小手術難度,避免血管損傷[8]。董金付等[9]對42例胃癌行腹部血管三維重建和手術規劃指導,6例(14.3%)發現胃周血管變異,且術中分型與三維重建結果一致,與42例CT組比較,三維組手術時間明顯縮短[(258.7±49.7)min vs.(309.4±53.9)min,P<0.05],術中出血量明顯減少[(164.8±31.5)ml vs.(225.5±40.6)ml,P<0.05],輸血例數少(0例 vs. 5例)。吳東波等[10]應用自行研發軟件,建立以胰腺為中心的腹腔干及其分支、門靜脈及其分支的三維圖像重建,并應用于4例胃癌的術前規劃和術中引導,重建血管與術中所見一致,無大出血、血管誤扎等術中并發癥發生,1例胃左靜脈出現直接匯入門靜脈的血管變異情況。Liu等[11]應用海信計算機輔助系統對上述器官、血管三維重建,亦獲得同樣結果。3D打印技術將虛擬模型物化,更利于外科醫師對器官結構進行觀察。吳宸等[12]打印胃癌及其周圍血管3D模型,通過觀察物理模型來加深對局部解剖結構的理解。Kim等[13]利用吲哚菁綠(indocyanine green,ICG)實現術中不可預知的小血管的形態和起源識別,且在80%(16/20)的病例中正確識別幽門下動脈類型,表現出ICG的潛在應用價值。盡管三維可視化技術可以展示胃周圍血管與組織器官的界限關系,但器官形變、運動偽影和血管變異等因素常導致三維模型顯示效果不佳。此外,ICG熒光技術需要額外的設備和材料,增加手術成本和操作難度。因此,需要進一步開發新的方法來增加對胃周血管的認識。

胃癌吻合口漏是術后常見的嚴重的短期并發癥。局部血運欠佳會增加產生“漏”的風險,靠目視評估吻合口血運情況并不可靠。ICG在早期多用于食管切除后評估重建胃管的血液供應[14]。Huh等[15]采用ICG對30例胃癌手術中的吻合口和切緣進行血流灌注評估,結果顯示76.7%(23/30)的患者成功實現有效的ICG血流灌注可視化。Hayakawa等[16]采用ICG對55例遠端胃切除術中三角吻合口處的血運情況進行評估,對10例顯示血運不佳的部位進行切除,55例均未發生吻合口漏。Mori等[17]對100例胃癌多因素分析顯示:吻合口兩端ICG熒光信號出現的時間差是消化道重建后吻合口漏發生的獨立影響因素(OR=35.361,95%CI:1.489～839.923,P=0.027)。此外,該時間差能夠有效預測重建后吻合口漏的發生情況,受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(area under curve,AUC)為0.983。不可忽視的是,盡管ICG在評估吻合口的血液供應和完整性方面有一定價值,但它并不能直接評估吻合口的緊密程度和牢固性,為此仍需要其他手段來進行輔助評估吻合質量和穩定性。

腫瘤細胞轉移是胃癌術后腫瘤復發與預后不良的獨立危險因素。合理、徹底的淋巴結清掃對改善病人預后及減少手術并發癥有一定意義[18]。利用術前CT的影像組學特征開發訓練預測模型,劉婧娟等[19]預測淋巴結轉移,在測試集中的AUC為0.7(95%CI:0.514～0.891),模型準確度為65.7%,與專業影像醫師的診斷結果無統計學差異,可作為術式選擇與淋巴結清掃范圍的參考。同時,Dong等[20]在CT二維圖像中實現晚期胃癌隱蔽性腹膜轉移的識別,外部數據的驗證隊列AUC達0.925(95%CI:0.913～0.937)。ICG早年作為胃癌的前哨淋巴結示蹤劑使用[21],但存在假陰性的可能。Shoji等[22]對20例早期胃癌行ICG引導下前哨淋巴結活檢,并采用一步核酸擴增法(one-step nucleic acid amplification,OSNA)對48枚前哨淋巴結進行癌細胞轉移的檢測,ICG前哨淋巴結的識別率為85%(17/20),OSNA法提示有1枚前哨淋巴結為陽性,余721枚淋巴結組織學檢查未發現陽性結果,從而證實ICG前哨淋巴結活檢結合OSNA檢測淋巴結轉移的安全性和可行性。目前,ICG多用于淋巴結的示蹤清掃。Kwon等[23]提出術前一天內鏡下黏膜下注射ICG的顯影方法,ICG組清掃平均總淋巴結數顯著高于歷史對照組(48.9枚vs.35.2枚,P<0.001)。已有多項研究[24,25]證明ICG作為手術導航工具在增加胃癌淋巴結清掃的安全性和價值。淋巴結顯影是否代表腫瘤細胞淋巴結轉移仍有待研究,且清掃范圍外的顯影淋巴結是否值得保留還需更多證據證明。

對青年外科醫師而言,胃癌手術的難點在于解剖層次多、涉及范圍廣、器官毗鄰關系復雜。增強現實技術可以將全息模型顯示到術野解剖結構的畫面里,且能夠與組織器官相重疊,實現更直觀的定位與導航[26]。由于空腔臟器及其周圍血管往往存在空間活動性大、體表柔軟易產生形變的問題,利用術前數據構建的三維模型易與術中情況產生差異,所以仿真技術在空腔臟器的研究中更多用于術前模擬規劃。因此,近年有研究嘗試開發人工智能視覺引導系統,通過識別分析腹腔鏡手術畫面,提供相關信息與建議,幫助術者在術中快速、精確找到關鍵解剖部位。Sato等[27]通過機器學習技術對胃癌手術視頻中胰腺的圖像輪廓進行機器識別并勾畫,外科醫生勾畫注釋的區域與學習模型分割區域的均交并比為0.7,實現效果較好的胰腺輪廓追蹤。Fer等[28]利用AI識別Roux-en-Y胃旁路術手術視頻中的關鍵解剖標志,AI的勾畫注釋能力與手動標記相當,在胃的游離、囊的構建與加固等步驟的識別甚至比人工更好。同時,有學者研究嘗試利用視覺系統輔助尋找術中的紗布、落針[29,30],有助于減少額外的時間浪費與提高手術安全性。目前有學者開始對適用于腹部器官分割的腹腔鏡圖像進行注釋、整理[31～33]。隨著未來AI的發展,將來極有可能實現類似當前汽車自動駕駛的“自動手術”。

2.2 在結腸癌手術的應用

三維可視化技術作為一種手術輔助工具,可以直觀地看到器官與血管之間的全局位置和方向走行,幫助外科醫師準確定位腫瘤位置,制定合理手術規劃。Soriero等[34]報道14例結直腸手術由2名外科醫生分別采用三維重建模型和CT圖像進行手術規劃,與CT圖像相比,三維重建模型在術中觀察與腸鏡的病變定位具有更高的一致性(Kappa=1 vs.Kappa=0.8056),2例在結腸鏡檢查中發現可疑病變,但外科醫生在CT圖像未能發現。國內多項研究[35～37]對腹腔干及其分支進行三維可視化研究,以了解腫瘤周圍血管的分布及變異情況。值得注意的是,腸道的運動和形變常常導致術中所見結構與術前重建模型存在差異。為減小手術導航中差異對結果的影響,Hojo等[38]用柔性絲狀材料(熱塑性聚氨酯)3D打印可變形的右半結腸癌模型,術中隨著橫結腸的運動,腸系膜上動靜脈及其分支的空間位置會發生改變,但經過變形后的3D打印模型能夠與實際情況保持一致。

提取影像學特征進行分析,可預測腫瘤轉移浸潤的狀態,為手術方案的制定提供更全面的個體化信息。Yuan等[39]將ResNet-3D算法和支持向量機算法結合,用于檢測結直腸癌患者的腹膜轉移,通過對40例7837張CT圖像進行驗證,該模型準確率達94.11%,靈敏度為93.75%,特異性為94.44%,陽性預測值為93.75%,陰性預測值為94.44%。Zhao等[40]構建影像基因組學的數學模型,預測結腸癌淋巴結轉移及與其影像學特征相關的基因表型,通過多組學交叉獲得了更有可靠性的結果。同時,AI技術為影像學特征中臨床相關信息的提取提供一種強有力的工具。Bedrikovetski等[41]納入12項研究進行meta分析,評估AI在結直腸癌術前淋巴結分期中的應用效果,結果顯示AI模型作為一種診斷工具,相較于放射組學模型(AUC=0.808,95%CI:0.739～0.876)和放射科醫師(AUC=0.688,95%CI:0.603～0.772),在預測結直腸癌的淋巴結轉移方面具有更好的診斷表現(AUC=0.917,95%CI:0.882～0.952)。此外,腫瘤的發生發展往往伴隨新生營養血管的形成,為腫瘤細胞的血行轉移提供新的路徑。腫瘤血管重建同樣可以提示“可能”的轉移范圍。陳建新等[42]對右半結腸的腫瘤及其供血動脈三維重建,并對其根部淋巴結進行清掃,結果顯示病理陽性的動脈供血轉移淋巴結,為術中清掃肝曲周圍淋巴結的指證提供證據。雖然AI可以準確識別影像學特征,但復雜結腸癌轉移的處理仍需臨床醫生參與,需要大規模臨床實驗數據進行訓練和驗證。同時,預測結腸癌轉移還需要綜合其他臨床信息進行全面評估,以確保診斷的準確性和可靠性。

2.3 在直腸癌手術的應用

側方淋巴結轉移是腫瘤復發與預后不良的高危因素之一。側方淋巴結清掃是一種高技術要求的外科手術,涉及復雜血管、神經多,術后極易出現性功能、排尿功能障礙等并發癥。骨盆三維模型可以提高手術的安全性和準確性。Kim等[43]在新輔助放化療后,建立包括骨盆、側方淋巴結及動脈在內的直腸三維模型,指導側方淋巴結的清掃,幫助外科醫師增強對盆腔復雜結構的理解能力,減少不必要的損傷。此外,Hojo等[44]研究顯示存在側方淋巴結轉移時,外科醫師更喜歡使用3D打印的骨盆模型進行術前模擬規劃,而不是評估傳統的三維虛擬圖像。還有學者嘗試利用AI視覺識別、神經顯影等技術,力求避免關鍵膜結構與神經區域的損傷[45,46]。值得關注的是,困難骨盆的狹窄空間會加大側方淋巴結清掃的難度,限制外科醫師技術的發揮。利用三維重建模型,外科醫師可對腹腔鏡中低位直腸癌手術的困難程度進行預測[47],以制定合理的手術方案和及時的手術模擬。由于操作界面結構復雜,術中ICG導航在側方淋巴結清掃中表現出獨特優勢。Zhou等[48]報道術中ICG導航指導直腸癌側方淋巴結清掃,ICG組術中出血量更少[(55.8±37.5)ml vs.(108.0±52.7)ml,P=0.003],清掃的側方淋巴結數量更多[(11.5±5.9)枚 vs.(7.1±4.8)枚,P=0.017]。此外,ICG還準確顯示淋巴結和淋巴管的路徑,提供隱匿或遺漏淋巴結的線索,實現盡可能徹底的淋巴結切除。Kim等[43]報道ICG指導下轉移淋巴結清掃更徹底,40%(4/10)患者在側方淋巴結清掃后病理顯示淋巴結轉移。

直腸癌術后吻合口漏是外科醫師術后密切關注的問題。良好的血供被認為是胃腸道手術預防吻合口并發癥的重要因素之一。Yotsov等[49]采用CT血管造影評估血管結扎和吻合口血供,結合ICG血管顯影調整手術方案,結果顯示ICG顯影改變26%(7/27)病人的原有手術計劃,且27例術后無吻合口漏。一項傾向性評分匹配后多中心隊列研究[50]報道ICG在低位前切除術中評估斷端血流灌注可以顯著降低直腸吻合口漏發生率,與非ICG組比較,ICG組Clavien-Dindo分級系統Ⅱ級及以上吻合口漏發生率較低[4.7%(10/211) vs.10.4%(22/211),P=0.042],Ⅲ級及以上吻合口漏發生率也較低[2.8%(6/211) vs. 9.5%(20/211),P=0.007]。多項meta分析[51～53]證實術中使用ICG顯影可降低吻合口漏的發生率,ICG預測直腸吻合口漏的發生是安全可行的。此外,吻合口漏發生率的降低似乎還能減少住院期間總體并發癥的發生風險[43]。值得關注的是,近年來3項隨機對照研究[54～56]均顯示ICG可有效評估吻合口的血運情況,但PILLAR研究認為ICG不能降低吻合口漏的風險[55]。De Nardi等[56]通過多中心的研究亦得出上述觀點。FLAG研究顯示相對高位直腸癌(距肛緣9～15 cm),ICG的應用可以明顯降低位直腸癌(距肛緣4～8 cm)吻合口漏的發生(14.4% vs.25.7%,P=0.04)[54]。

術中加強輸尿管和血管、神經的保護也是腹腔鏡結直腸癌根治術的操作重點之一。利用ICG對輸尿管逆行造影,在無創的情況下幫助外科醫師辨認和保護輸尿管[57]。吳德慶等[58]報道27例術中亞甲藍輸尿管顯影觀察雙側輸尿管,顯影的中位時間為20 min。但是亞甲藍輸尿管顯影最佳效果的劑量和使用方式有待進一步研究。李博等[59]對比術前增強CT和術中ICG血管造影識別和分類32例直腸癌腸系膜下動脈的效果,并指導手術操作,結果顯示影像分型與熒光分型有統計學差異(P=0.032),與影像學分型相比,ICG血管造影分型成功率更高[100.0%(32/32)vs.90.6%(29/32)],分型正確率也最高[100.0%(32/32)vs.81.3%(26/32)],其中影像分型將1例Ⅰ型誤診為Ⅳ型,1例Ⅱ型誤診為Ⅰ型,1例Ⅱ型誤診為Ⅲ型。在ICG輔助下,除2例Ⅳ型外,30例成功保留左結腸動脈。Zhong等[60]將196例直腸癌分為磁共振神經成像(magnetic resonance neuroimaging,MRN)組和非MRN組進行手術指導,男性患者中,MRN組術后6個月泌尿功能和性功能評分均顯著優于非MRN組[(3.24±1.23)分vs.(4.05±1.41)分,P<0.05;(20.56±1.94)分vs.(19.78±1.88)分,P<0.05];女性患者中,MRN組術后性功能評分也顯著高于非MRN組[(27.67±2.50)分 vs.(25.53±2.03)分,P<0.05],且MRN組術前和術后性功能評分無統計學差異(P=0.08)。此外,MRN組手術前后對于上腹下神經、腹下神經、下腹下神經、盆神經、神經血管束和陰部神經的可見度無統計學差異(P>0.05)。該研究顯示出MRN在盆腔神經保護和減少術后泌尿生殖功能障礙發生率方面的潛力。

3 展望

確定無瘤切緣以提高患者的總體預后,是外科醫師密切關注問題。分子顯影技術可從細胞分子水平對腫瘤細胞進行可視化成像,為確定無瘤切緣提供可靠工具。腫瘤標記物單克隆抗體的靶向分子探針顯影已實現術中腫瘤細胞檢測[61]。近年來,光聲分子影像技術的發展將光聲成像與靶向分子探針的多模態顯像技術應用于腫瘤診療中,有望提高早期癌癥的檢測率及成像引導的準確性,實現有效識別腫瘤邊緣[62]。越來越多關于分子顯影技術的研究已進入臨床驗證階段,抗體載體等分子靶向運輸技術的安全性和可靠性在臨床驗證中也取得了進展,結果令人期待。

虛擬現實(virtual reality,VR)、增強現實(augmented reality,AR)技術在神經外科、骨科、腹部外科已被廣泛應用。實時配準與及時的模型修正仍是空腔臟器導航中必須解決的難點之一,我們期待這一問題在AI與AR的結合下得到解決。值得注意的是,“自動手術”正在成為可能。目前,已有研究實現對器官和解剖層面的自動識別,未來系統實現自動解剖和避讓解剖結構,并對術中潛在風險提出警告和建議不再遙遠。此外,結合手術機器人,在外科醫師監督下系統可以實現自動化機器人手術,這一發展前景也令人振奮。

在大數據時代,以臨床需求為導向,利用AI挖掘病歷系統中有價值的臨床基本特征和各項結果,并構建數學模型,將有望實現開發智能化疾病診療系統的目標。方國旭等[63]開發的肝病AI輔助診療系統,實現肝癌的快速診斷與評估,也為今后手術規劃和導航的數字化方向提供一種新的思路。

數字醫學的發展已為胃腸外科帶來許多成果,但要步入數字醫學5.0時代仍需很長的路程。未來光學分子顯影技術、仿真技術、AI和大數據的進一步發展與應用將為外科醫師和病人帶來更多益處。在手術規劃和導航方面,只有在加強多學科合作和創新、推動多領域多組學的融合下,解決臨床實踐中的問題,探索醫工結合的新可能,才能最終實現提高病人生活質量和延長生存期的目標。