31 ביולי 2026
פרוטוקול זה מתאר תהליך עבודה מלא וניתן לשחזור לסימולציה של שדה חשמלי ספציפי למטופל ולאימות אלקטרוכימותרפיה (ECT) לגרורות בעמוד השדרה. תהליך העבודה משלב הדמיה רב-מודלית, סגמנטציה חצי-אוטומטית וידנית, מידול מוליכות רקמות, סימולציית שדה חשמלי ליניארי עם אלמנטים סופיים, ואימות ניסיוני באמצעות ניתוח חפיפה לנמק מבוסס MRI לאחר הפרוצדורה.
כיצד פרוטוקול מדמה שדות חשמליים ספציפיים למטופל במהלך אלקטרוכימותרפיה של עמוד השדרה ומשווה אותם למונונוקלאוזיס לאחר הטיפול. זרימות עבודה קיימות רק לעיתים רחוקות מתקפות שדות חשמליים מדומיים מול תגובה טיפולית תלת-ממדית במחלה גרורתית בעמוד השדרה. לאחר ייבוא הנתונים ל-3D Slicer והגדרת ה-CTI כנפח הייחוס, פתח את מודול עורך הסגמנטים (segment editor) וצור סגמנט בשם cortical bone.
השתמש בכלי הסף (threshold tool) ב-CTI כדי לבודד עצם קורטיקלית בעלת צפיפות גבוהה. לאחר מכן, שכלל את הסגמנט באופן ידני באמצעות כלי המספריים או כלי הצביעה לפי הצורך. צור סגמנט בשם Fat.
השתמש בכלי ה-Threshold כדי לבחור שומן בצפיפות נמוכה במרחב הפרי-רנלי (perirenal) או התת-עורי. לאחר מכן, בנה סגמנט של דיסק בין-חוליי והשתמש בכלי ה-3D Paint בתצוגות אקסיאליות, סגיטליות וקורונליות. בחר מחוץ לכל הסגמנטים הנראים כדי להגביל את הצביעה לווקסלים ריקים ולמנוע דריסה של סגמנטים קיימים.
לאחר מכן, הגדירו סגמנט של עצם ספוגית עבור העצם הספוגית של החוליות. השתמשו בכלי ה-3D Paint כדי למלא את התאים הטרבקלריים הפנימיים, ובחרו את כל הסגמנטים הנראים מחוץ לאזור כפי שתואר קודם לכן. צרו סגמנט המסומן כ-Spinal Cord והשתמשו בכלי ה-3D Paint כדי לתחום ידנית את חוט השדרה בחתכים אקסיאליים, מהרמה שמעל ועד לרמה שמתחת לאזורים המטופלים.
בשלב הבא, הגדירו סגמנט בשם cerebrospinal fluid. השתמשו בכלי ה-3D Paint כדי למלא את חלל ה-cerebrospinal fluid המקיף את חוט השדרה בתוך ה-thecal sac, ובחרו גם מחוץ לכל הסגמנטים הגלויים כדי למנוע דריסה של סגמנטים קיימים. צרו סגמנטים נוספים עבור cement, coils או ריאות, במידה והם קיימים.
השתמש בכלי הסף (threshold tool) כדי לזהות מלט או סלילים בעלי צפיפות גבוהה (hyperdense) ופרנכימה ריאתית בעלת צפיפות נמוכה (hypodense). בצע תיקון ידני לפי הצורך. לאחר מכן שמור את סצנת ה-Slicer המעודכנת.
ייבאו את נפח ה-MRI של שלב טרום-ההליך, MRIp, לסצנה של Slicer. השתמשו במודול ה-Transforms כדי לבצע רישום קשיח (rigid registration) של MRIp על גבי CTI, תוך שימוש בנקודות ציון גרמיות של החוליות בגובה המטופל כדי להנחות את הרישום. החילו את ה-Transform על MRIp והעריכו ויזואלית את הרישום המשותף (co-registration) במישורים האקסיאלי והסגיטלי.
קבל את הרישום רק אם היישור החזותי ושגיאת רישום המטרה הם פחות מ-2.5 millimeters. לאחר מכן צור סגמנט חדש בשם Tumor. השתמש בכלי ה-Paint ב-MRIp כדי לתחום ידנית מעורבות של גידול באפידורל ובחוליות בקו הבסיס.
יש להחיל החלקה אופציונלית על סגמנט הגידול כדי לקבל נפח תלת-ממדי קוהרנטי ללא פערים, ולשמור את סצנת ה-Slicer המעודכנת. ייבא את נפח ה-computed tomography התוך-פרוצדורלי עם ה-needle CTA אל סצנת ה-3D Slicer.
השתמש במודול ה-transforms לצורך רישום קשיח (rigid registration) של ה-CTA על גבי ה-CTI. השתמש באותם סימני דרך עצמיים של החוליות כבשלב הקודם כדי להבטיח יישור נכון. הפעל את מודול ה-AI4DEEP וצור מחט וירטואלית אחת עבור כל אלקטרודה, החל מקצה האלקטרודה הפעילה.
וודאו במישורי ציר (axial), כתר (coronal) וסגיטלי (sagittal) כי מספר כל אלקטרודה תואם במדויק לקצה פעיל פיזי בודד. שמרו את הסצנה המעודכנת הכוללת מבנים אנטומיים, סגמנטציה של הגידול ואלקטרו-גאומטריה. בממשק AI4DEEP, שייכו כל סגמנט אנטומי למחלקה רקמנית תואמת בעלת מוליכות חשמלית שהוגדרה מראש.
הגדירו את רקמת הרקע כברירת מחדל למוליכות שריר, כך שכל הווקסלים שאינם מסומנים (non-segmented) יטופלו כשריר. ודאו בלוח הסיכום של AI4DEEP שכל סגמנט תואם לסוג הרקע ולמוליכות הצפויים. לאחר מכן שמרו את התצורה.
בממשק ה-AI4DEEP, הגדירו את אורך הקצה הפעיל של כל אלקטרודה בהתאם להליך הקליני והגדירו את קוטר האלקטרודה ל-1.8 millimeters. הזינו את עוצמת השדה החשמלי שיושם קלינית ב-volts per centimeter. לאחר מכן, הגדירו את זוגות האלקטרודות שהופעלו במהלך הטיפול.
הנחו את AI4DEEP לחשב את המתח המופעל עבור כל זוג אלקטרודות בהתבסס על המרחק בין האלקטרודות, תוך הבטחה שיחס המתח למרחק המבוקש בוולטים לסנטימטר נשמר. הגדירו את מספר הפולסים לשמונה ואת משך הפולס ל-100 microseconds בהתאם לפרוטוקול הקליני. לאחר מכן שמרו את הגדרות ה-AI4DEEP.
בממשק ה-AI4DEEP, התחל את חישוב השדה האלקטרוסטטי באמצעות האנטומיה, המוליכויות ופרמטרי האלקטרודות שהוגדרו. לאחר שהתוכנה תייצר את התצורה הגאומטרית ותפתור את הפוטנציאל האלקטרוסטטי הליניארי, שמור את פלט הסימולציה ואת סצנת ה-Slicer המעודכנת. בממשק ה-AI4DEEP, בחר באפשרות להיווצר משטחי שווה-ערך (isosurfaces) של השדה החשמלי מהשדה שסומלץ.
בחר טווח של ספי הפס-מינון (isodose thresholds) והפק את מפות הפס-מינון התלת-ממדיות המתאימות. הצג מפות פס-מינון בודדות בתצוגה תלת-ממדית כדי לבחון את התפלגות השדה המרחבית. השדה נע בדרך כלל בין צהוב חיוור באמפליטודות נמוכות לאדום באמפליטודות גבוהות.
עבור כל איזודוזה, רשמו את ערכי אחוז כיסוי הגידול שחושבו באופן אוטומטי על בסיס החפיפה בין נפח האיזודוזה לבין סגמנטציית הגידול. שמרו את כל סגמנטי האיזודוזה או המודלים ואת ערכי כיסוי הגידול לצורך ניתוח מאוחר יותר. בצעו בדיקת MRI למעקב ששה שבועות לאחר האלקטרוכימותרפיה ובכל חודשיים לאחר מכן.
בחרו את סריקת ה-MRI המראה את הנפח הנמקרוטי הגדול ביותר או את התגובה הרדיולוגית הטובה ביותר לצורך סגמנטציה, כדי להביא בחשבון תגובה טיפולית הטרוגנית ומאוחרת. ייבאו ל-3D Slicer את רצף ה-T1 axial עם דיכוי שומן והגברת ניגודיות לאחר הטיפול, הממוקד ב-MRIs של המפלסים המטופלים. בצעו רישום קשיח (rigid registration) של ה-MRIs על ה-CTI באמצעות אותן נקודות ציון ורטברליות שהוגדרו מראש וכפי שנעשה בעבר.
בצע את הטרנספורמציה. חשב את שגיאת רישום המטרה באמצעות אותן נקודות ייחוס, ואשר שהיא קטנה או שווה ל-2.5 millimeters כדי לתעד את דיוק הרישום. צור סגמנט חדש בשם Tumor necrosis.
השתמש בכלי הצביעה (Paint) כדי לתחום ידנית את החלק הנמקראי שאינו מדגים הגברה בגידול, פרוסה אחר פרוסה, בתמונות MRI לאחר אלקטרוכימותרפיה. ניתן להחיל החלקה (smoothing) אופציונלית על סגמנט הנמק של הגידול כדי לקבל נפח רציף וקוהרנטי. לאחר מכן, בצע השוואה כמותית בין השדה המדומה לבין הנמק.
מקדמי דמיון Dice ממוצעים הראו קשר בצורת פעמון לאורך הקוהורט. הערכים הגיעו לשיאם בין 160 ל-200 volts per centimeter, וכיסוי הגידול פחת בהדרגה ככל שספי הסף עלו. נצפתה הטרוגניות בולטת בין המקרים, כאשר ערכי Dice מיטביים נעו בין 0.0156 ל-0.7684 וערכי Iso מיטביים תואמים נעו בין 100 ל-500 volts per centimeter.
החפפה המייצגת הראתה התאמה מרחבית בין נמק הגידול לאחר הטיפול לבין נפח האיזודוז של 200 volt per centimeter. מטופל בן 59 עם גרורה אפידורלית ב-L3 ממקור של cholangiocarcinoma הראה פחות מ-5% נמק בגידול וללא שיפור לאחר האלקטרוכימותרפיה הראשונית. סימולציה רטרוספקטיבית באמצעות AI4DEEP הדגימה כיסוי לא מספק של הגידול בסף של 200 volts per centimeter.
טיפול חוזר עם תצורת אלקטרודות מותאמת השיג כיסוי של מעל 90% מהגידול, מה שהוביל לתגובה רדיולוגית וקלינית מלאה. מטופל בן 67 עם קרצינומה של תאיות כלייתיות מסוג clear cell ומחלה אפידורלית ב-L5-S1 פיתח רדיקולופתיה בצד ימין לאחר אלקטרוכימותרפיה. סימולציית AI4DEEP הראתה הרחבה של שדה במתח של 300 volts per centimeter אל תוך הפורמן של S1 ימין, ממצא התואם לפגיעה בשורש עצב S1 ימין שאושרה ב-MRI לאחר הניתוח.
האתגר המרכזי הוא זיהוי סף האיזודוזה הרלוונטי עבור כל טיפול, איבר והקשר קליני. ניתוח נוסף יכול לבחון סגמנטציה אוטומטית, אי-ודאות ברישום (registration) ומערכות יחסים של תגובה למינון בין ספי השדה החשמלי. מחקרים עתידיים צריכים לתקף ממצאים ראשוניים אלו בקוהורטים גדולים יותר של גרורות בעמוד השדרה ובאינדיקציות אחרות לאלקטרו-כימותרפיה.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
מאמר זה מציג תהליך עבודה הניתן לשחזור עבור סימולציה של שדה חשמלי המותאמת למטופל באלקטרוכימותרפיה (ECT) של עמוד השדרה. באמצעות שילוב של דימות רב-מודאלי ומידול חישובי מתקדם, הפרוטוקול שואף למטב את תכנון ה-ECT עבור גידולים הסמוכים למבנים קריטיים בעמוד השדרה, ובכך לשפר את הבטיחות והיעילות תוך מזעור הסיכון לפגיעה עצבית.
סימולציית שדה חשמלי מותאמת אישית למטופל באלקטרוכימותרפיה (ECT) של עמוד השדרה נותנת מענה לאתגר קריטי באופטימיזציה של השליטה המקומית בגידול סמוך למבנים עצביים רגישים. באמצעות שילוב של דימות רב-מודאלי ומודלים חישוביים, זרימת עבודה זו מגבירה את הביטחון החזוי בתכנון הטיפול ותומכת בקבלת החלטות מותאמת סיכון עבור הגדרות אנטומיות מורכבות. גישה זו מאפשרת תכנון ECT אינדיבידואלי הניתן לשחזור, המשפיע ישירות על אסטרטגיות הטיפול בהתערבויות אונקולוגיות זעיר-פולשניות.
זרימת העבודה של סימולציה זו מגשרת בין ביולוגיה גילויית, אנליטיקה כמותית ומחקר תרגומי בהקשר של תכנון ECT של עמוד השדרה.