四川大学華西病院の胸部外科医:手術中に 3D プリントされた肺モデルを使用して、肺結節を素早く特定します。

四川大学華西病院の胸部外科医:手術中に 3D プリントされた肺モデルを使用して、肺結節を素早く特定します。
はじめに: 胸部コンピューター断層撮影 (CT) の普及により、小さな肺結節の形で早期肺がんが発見されることが増えています。非常に小さな結節は手術中に見つけるのが困難です。小さな結節の位置を素早く見つけるために、指触診、経皮穿刺、超音波または磁気ナビゲーションガイド下での気管支鏡検査などの方法が開発されています。しかし、上記の方法はすべて「侵襲的」であり、医師の経験に依存し、時間がかかり、失敗率も高いです。関係する研究者らは、主に3Dプリント技術を活用した新しい測位方法を開発しました。ご興味がおありの方は、Antarctic Bearをフォローしてご覧ください。



2022年6月、南極熊は四川大学華西病院胸部外科の研究者が非侵襲性結節位置特定技術を開発したことを知りました。カスタマイズされた実物の3Dプリント「模擬肺結節位置特定モデル」を通じて、非侵襲的かつリアルタイムの術中誘導と複数の結節の同時位置特定を実現します。この技術に関する症例報告が発表されており、「12個の小さな肺結節の同時切除を誘導した」と題されている。
非侵襲性 3D プリント エミュレーション モデルによる: 症例報告 (3D プリントされたシミュレートされた肺結節配置モデルのガイド下で 12 個の肺結節を同時に切除した典型的な症例)

肺と肺結節のモデル作成<br /> この症例では、45歳の女性が左肺に複数の結節があり入院したが、症状はなかった。高解像度コンピューター断層撮影 (HRCT) では、直径 0.4 ~ 1.0 cm の結節が 12 個確認されました。2 年間の追跡調査で、主な結節は 0.7 cm から 1.0 cm に成長しました。研究者らは、患者の最新の胸部 HRCT 生データを放射線科から入手し、それを医療におけるデジタル画像および通信 (DICOM) 形式に設定し、Mimics ソフトウェア V21.0 (Materialize) にインポートして、肺全体と肺結節の 3 次元モデルを再構築しました。最後に、それを 3D プリンターにインポートし、ステレオリソグラフィー装置を使用して肺と結節のシミュレーションモデルを作成しました

△12結節情報

△肺全体と肺結節のモデリングと印刷

印刷されたモデルが手術をガイドします<br /> 医師は、3Dプリントされたシミュレートされた肺結節の位置モデルに基づいて手術計画を立て、12個の結節をすべて除去しました。ビデオ補助胸腔鏡手術(VATS)により、結節 1~7 に対して左心尖後区域切除(青)を実施し、残りの結節に対して葉状区域(緑)、前中部基底区域(赤)、外側基底区域(オレンジ)、後基底区域(紫)の 4 つの楔状切除を実施しました。 (カラーエリアは上記画像を参照)


△手術から3か月後の高解像度胸部コンピューター断層撮影(CT)スキャンでは、患者の左肺に残存結節がないことが示された。

手術中、医師はシミュレーションモデルの指示に従って結節の位置を正確に特定しました。 12 個の結節はすべて切除され、そのうち 9 個は病理検査のために発見されマークされ、残りの 3 個の結節はサイズが小さかったため視覚的に切除されませんでした。最大の結節である11番は、病理学的に低浸潤性腺癌(MIA)と診断されました。研究者らは関連するリンパ節を採取し、病理学的に腫瘍がないことを確認した。手術全体には 200 分かかりましたが、12 個の結節の位置を特定するのにかかった時間はわずか 15 分でした。つまり、結節 1 個あたり平均 1.25 分です。患者は手術の5日後に胸腔チューブを抜去され、何事もなく回復した。手術から3か月後にHRCT検査を実施したところ、左肺に残存結節は見られませんでした。

要約と展望<br /> 3D プリントされたシミュレートされた肺モデルを使用した結節の位置特定は、非侵襲的で便利です。外科医は、胸腔鏡の画面の近くに「ナビゲーション マップ」として配置できるシミュレーション モデルに従って、小さな結節をリアルタイムで見つけることができます。 3Dプリントされたシミュレーションモデルに基づく新しい位置決め技術の助けを借りて、外科医は、通常はくさび切除を使用して、複数の不明瞭な結節を簡単かつ正確に見つけて除去することができ、これにより、患者が2回目の手術を受けることや大きな精神的負担を被ることを避け肺機能を可能な限り維持することができます。 3D プリントされたリアルな肺結節配置モデルにより、外科医は 1 回の手術で複数の結節を除去することも可能になります。

ケースソース: DOI: 10.1111/1759-7714.14546

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