Dieses Forschungsprojekt untersucht die Fragestellung, ob robotische Eingriffe in der Wirbelsäulenchirurgie über eine Echtzeit- und Sensorführung zu besseren Ergebnissen bei Patienten führen, als dies gegenwärtig in der konventionellen bildbasierten chirurgischen Navigation möglich ist. Bei Bandscheibeneingriffen zur Fusionierung der Lendenwirbel werden mit Hilfe von sogenannten Pedikelschrauben die betroffenen Wirbel miteinander verschraubt, so dass durch körpereigene oder medikamentenunterstützte Verknöcherung der Wirbel diese soweit stabil verbunden werden um schwere Rückenschmerzen zu lindern oder sogar ganz zu beseitigen. Diese Pedikelschrauben werden von Neurochirurgen bildgeführt manuell oder mittels Navigation (Freihand oder robotisch) eingesetzt. Die während des Bohrvorgangs verfügbaren Informationen zu Bohrwinkel und Geschwindigkeit aus der Bildgebung sind letztlich zu ungenau. Aufgrund der komplexen Anatomie der Wirbelkörper sind die Anhaltspunkte für eine präzise Navigation ungenau oder nur mittels eines aufwendigen Zugangs lokalisierbar. Dies kann zu einer fehlerhaften Lage der Schrauben im Wirbel und sogar zu Verletzung umliegender Gewebe führen. In bis zu 15% aller Eingriffe können diese daher nur suboptimal gesetzt werden. Es bedarf fast immer einer Revisionsoperation um den angestrebten Behandlungserfolg zu erzielen. Die Entwicklung eines sensorgestützten robotischen Bohr- und Verschraubungssystems für die Wirbelsäulenchirurgie wäre daher von grossem Nutzen für Patienten, Chirurgen und das Gesundheitssystem in Hinsicht auf Schmerzminimierung, Zeit- und Kostenoptimierung., Ein solches System könnte die unregelmässig geformte Oberfläche der Wirbelkörper als Landkarte für den Bohrer nutzen um mit Hilfe eines hochgradig reaktionsfähigen Roboterarms den Bohrvorgang so auszuführen, dass Fehlplatzierungen vermieden und Schrauben immer optimal im Wirbelkörper platziert werden können. Ziel des Projektes ist es dem Neurochirurgen den Blick in den Wirbel zu ermöglichen und dieses an ein Leitsystem zu koppeln, das die menschlichen Sinne und Reaktionsfähigkeit weit übersteigt und so nahezu fehlerfreie, neurochirurgische Eingriffe gewährleisten kann.
Neurosurgical procedures, in particular for degenerative spine diseases have undergone steady innovation, driven by increased understanding of spinal biomechanics and bone fusion techniques. As a result, the development of sophisticated spinal instrumentation together with image guidance and surgical robotic technology have positively impacted neurosurgical interventions. This is pertinent as an ageing population with life long active lifestyles and improved general health have led to an appreciable increase in the number of surgical procedures to address degenerative spine disease (O’Lynnger et al. 2015). Patients can develop instability or imbalance of the spine, requiring decompression and/or spinal instrumentation and spine fusion procedures using pedicle screws (Waldrop et al. 2015).
In routine lumbothoracic spine fusion procedures, pedicle screws are placed in adjacent vertebra to join two or more vertebrae, avoiding subsequent movement between the instrumental vertebrae. Free hand placement of pedicle screws - the central element of most fusion procedures, remains subject to variability and is the primary cause of potentially avoidable surgical adverse events. Using image guidance techniques (IGT) (Puvanesarajah et al. 2014), a reduction in screw malpositioning rates from 15% in free hand to 6% in IGT procedures has been shown (Shin et al. 2012). In addition, uunibimage guided surgical robotic approaches have been proposed to attempt further improvement of screw placement accuracy through more compliant tool guidance (Bertelsen et al. 2013). By design, image guided robotic approaches cannot significantly improve screw misplacement as they remain dependent on a co-registered image model, and are subject to its geometric inaccuracy (Bertelsen et al. 2013). Inaccurately positioned pedicle screws can harm the patient through a breach of the bone around the pedicle or at the vertebral body, resulting in a screw tip position outside the bone. The rate of asymptomatic breaches is estimated to be as high as 25% (Sarwahi et al. 2014) and can cause adverse sequelae such as severe vascular or nerve injuries. Annual cost for revision surgery for clinically consequential malpositioning is considered to be as high as 1.5b US$ globally .
Considering the sequencing of the screw placement procedure and efforts to offset individual surgeon bias through a standardized “step-by-step” approach (Avila & Baaj 2016), the complication of pedicle screw malpositioning should be avoidable. Nonetheless the seemingly straightforward placement of the entire length of the screw inside the bone of the pedicle and vertebral body is challenged mainly by vertebral anatomy. A methodology that ascertains a consistent screw placement could eliminate the human factor complication related to surgeon execution. Here, we propose a robotic screw placement technology and surgical approach based on local sensing and mapping techniques for mechanical and electrical tissue properties, assessed continuously and in real time while drilling the pedicle screw hole. This sensor based robotic approach will lead to 1) increased efficiency of screw placement through a clinically validated and robotic localization technology that correlates drill process information with bone density data and 2) increased safety through continuous measurement and analysis of electrophysiological tissue properties designed to relay immanent breach coupled with robotic tool control that can avoid breach. This project will advance a dedicated sensor based robotic approach to spinal neurosurgery, by developing and integrating the underlying sensing techniques and demonstrate its efficacy invivo. Adding sensor technologies to give robots smart skills will lead to convergence of multiple maturing technologies that are finally safe and resilient for use on patients. Sensor based technologies and robotics will be part of future developments to deliver the near zero morbidity concept in surgery, transforming many aspects of technology for healthcare.
Last updated:24.05.2022
