Индивидуальное симуляция электрического поля при метастазах позвоночника в электрохимиотерапии
31 июля 2026 г.
Этот протокол описывает полный, воспроизводимый рабочий процесс для индивидуального симуляции электрического поля и валидации электрохимиотерапии (ЭСТ) при метастазировании позвоночника. Рабочий процесс интегрирует мультимодальную визуализацию, полуавтоматическую и ручную сегментацию, моделирование проводимости тканей, линейное конечноэлементное электрическое симуляционное моделирование и экспериментальную валидацию с помощью анализа перекрытия некрозов на основе МРТ после процедуры.
Описывается протокол симуляции специфичных для пациента электрических полей при электрохимиотерапии позвоночника и их сравнение с данными мононуклеоза после лечения. В существующих рабочих процессах редко проводится валидация симулированных электрических полей по трехмерному ответу на лечение при метастатическом поражении позвоночника. После импорта данных в 3D Slicer и установки КТ в качестве опорного объема откройте модуль редактора сегментов (segment editor) и создайте сегмент с названием «кортикальная кость».
Используйте инструмент порога (threshold) в CTI для выделения кортикальной кости высокой плотности. Затем при необходимости вручную доработайте сегмент с помощью инструментов «ножницы» или «кисть». Создайте сегмент с названием Fat.
Используйте инструмент Threshold для выбора жировой ткани низкой плотности в периренальном или подкожном пространстве. Затем создайте сегмент межпозвоночного диска и используйте инструмент 3D Paint в аксиальной, сагиттальной и корональной проекциях. Выберите область вне всех видимых сегментов, чтобы ограничить раскрашивание пустыми вокселями и избежать перезаписи существующих сегментов.
Затем создайте сегмент губчатой кости для губчатой кости позвонков. Используйте инструмент 3D Paint для заполнения внутренних трабекулярных отделов и выделите все видимые сегменты снаружи, как было описано ранее. Создайте сегмент с названием Spinal Cord и с помощью инструмента 3D Paint вручную обведите контур спинного мозга на аксиальных срезах от уровня выше до уровня ниже обрабатываемых сегментов.
Затем определите сегмент под названием cerebrospinal fluid. Используйте инструмент 3D Paint, чтобы заполнить пространство cerebrospinal fluid, окружающее спинной мозг внутри текального мешка, а также выделите области за пределами всех видимых сегментов, чтобы избежать перезаписи существующих сегментов. Создайте дополнительные сегменты для цемента, спиралей или легких, если они присутствуют.
Используйте инструмент пороговой фильтрации (threshold tool), чтобы идентифицировать гиперденсивный цемент или спирали, а также гиподенсивную паренхиму легких. При необходимости выполните ручную коррекцию. Затем сохраните обновленную сцену в Slicer.
Импортируйте объем данных МРТ, полученный до процедуры (MRIp), в сцену Slicer. Используйте модуль Transforms для выполнения жесткой регистрации MRIp относительно CTI, используя костные ориентиры тел позвонков на оперируемом уровне в качестве направляющих для регистрации. Примените трансформацию к MRIp и визуально оцените корегистрацию в аксиальной и сагиттальной плоскостях.
Принимайте результат регистрации только в том случае, если визуальное совмещение и ошибка регистрации мишени составляют менее 2.5 millimeters. Затем создайте новый сегмент с названием Tumor. Используя инструмент Paint на MRIp, вручную обозначьте области поражения эпидурального пространства и позвонков опухолью на исходном этапе.
Примените опциональное сглаживание к сегменту опухоли, чтобы получить целостный трехмерный объем без разрывов. Сохраните обновленную сцену Slicer. Импортируйте объем интраоперационной компьютерной томографии с КТ-ангиографией иглы в сцену 3D Slicer.
Используйте модуль transforms для жесткой регистрации КТ-ангиографии (CTA) на КТ-изображении (CTI). Для обеспечения правильного совмещения используйте те же костные ориентиры позвонков, что и на предыдущем этапе. Запустите модуль AI4DEEP и создайте одну виртуальную иглу для каждого электрода, начиная от кончика активного электрода.
В аксиальной, корональной и сагиттальной проекциях убедитесь, что номер каждого электрода точно соответствует одному физическому активному наконечнику. Сохраните обновленную сцену, содержащую анатомические структуры, сегментацию опухоли и электрогеометрию. В интерфейсе AI4DEEP присвойте каждому анатомическому сегменту соответствующий класс ткани с заданной электропроводностью.
Установите проводимость мышц в качестве фонового значения ткани по умолчанию, чтобы все несегментированные воксели рассматривались как мышечная ткань. В панели сводки AI4DEEP убедитесь, что каждый сегмент соответствует ожидаемому типу ткани и ее проводимости. После этого сохраните конфигурацию.
В интерфейсе AI4DEEP укажите длину активного кончика для каждого электрода в соответствии с клинической процедурой и установите диаметр электрода 1.8 millimeters. Введите амплитуду электрического поля, применявшуюся в клинике, в вольтах на сантиметр. Затем определите пары электродов, которые были активированы во время лечения.
Позвольте программе AI4DEEP рассчитать прикладываемое напряжение для каждой пары электродов на основе межэлектродного расстояния, обеспечивая соблюдение заданного отношения напряжения к расстоянию в вольтах на сантиметр. Установите количество импульсов равным восьми, а длительность импульса — 100 микросекунд в соответствии с клиническим протоколом. Затем сохраните конфигурацию AI4DEEP.
В интерфейсе AI4DEEP запустите расчет электростатического поля, используя настроенную анатомию, значения проводимости и параметры электродов. После того как программное обеспечение сформирует геометрическую конфигурацию и решит уравнение линейного электростатического потенциала, сохраните результаты моделирования и обновленную сцену Slicer. В интерфейсе AI4DEEP выберите опцию генерации изоповерхностей электрического поля на основе смоделированного поля.
Выберите диапазон порогов изодозы и создайте соответствующие трехмерные карты изодозы. Отобразите отдельные карты изодозы в трехмерном виде, чтобы пронаблюдать пространственное распределение поля. Обычно поле варьируется от бледно-желтого цвета при низких амплитудах до красного при высоких амплитудах.
Для каждой изодозы зафиксируйте значения процента охвата опухоли, вычисленные автоматически на основе перекрытия объема изодозы и сегментации опухоли. Сохраните все сегменты или модели изодоз, а также значения охвата опухоли для последующего анализа. Проведите контрольное МРТ через шесть недель после электрохимиотерапии и далее каждые два месяца.
Выберите МРТ-скан с наибольшим объемом некроза или наилучшим радиологическим ответом для сегментации, чтобы учесть гетерогенность и отсроченный ответ на лечение. Импортируйте в 3D Slicer полученные после лечения аксиальные Т1-взвешенные изображения с подавлением сигнала от жира и усилением контрастом, центрированные на уровнях воздействия. Выполните жесткую регистрацию МРТ на КТ, используя те же предопределенные ориентиры позвонков, что и ранее.
Примените преобразование. Вычислите ошибку целевой регистрации, используя те же опорные точки, и убедитесь, что она составляет 2,5 мм или менее, чтобы подтвердить точность регистрации. Создайте новый сегмент с названием Tumor necrosis.
С помощью инструмента «Кисть» (Paint) вручную обозначьте область неконтрастного некроза опухоли на срезах МРТ после электрохимиотерапии, обрабатывая каждый срез последовательно. Примените опциональное сглаживание к сегменту некроза опухоли для получения единого непрерывного объема. Затем проведите количественное сравнение между моделируемым полем и зоной некроза.
Средние коэффициенты сходства Дайса демонстрировали колоколообразную зависимость в когорте. Значения достигали пика в диапазоне от 160 до 200 вольт на сантиметр, и степень охвата опухоли постепенно снижалась при увеличении пороговых значений. Наблюдалась выраженная гетерогенность между случаями: лучшие значения коэффициента Дайса варьировались от 0,0156 до 0,7684, а соответствующие оптимальные значения изопотенциала — от 100 до 500 вольт на сантиметр.
На репрезентативном совмещенном изображении показано пространственное соответствие между некрозом опухоли после лечения и объемом изодозы 200 вольт на сантиметр. У 59-летнего пациента с эпидуральным метастазом в L3 из холангиокарциномы после первого сеанса электрохимиотерапии наблюдалось менее 5% некроза опухоли и отсутствие улучшения. Ретроспективное моделирование с помощью AI4DEEP продемонстрировало недостаточный охват опухоли при пороговом значении 200 вольт на сантиметр.
Повторное лечение с измененной конфигурацией электродов обеспечило охват опухоли более 90%, что привело к полному рентгенологическому и клиническому ответу. У 67-летнего пациента с светлоклеточным почечно-клеточным раком и эпидуральным поражением на уровне L5-S1 после электрохимиотерапии развилась правосторонняя радикулопатия. Моделирование AI4DEEP показало распространение поля напряженностью 300 вольт на сантиметр в правое отверстие S1, что соответствует подтвержденному по данным послеоперационной МРТ повреждению правого нервного корешка S1.
Основная проблема заключается в определении соответствующего порога изодозы для каждого курса лечения, органа и клинической ситуации. Дополнительный анализ может быть направлен на проверку автоматической сегментации, неопределенности регистрации и зависимости «доза-ответ» между порогами электрического поля. В дальнейших исследованиях следует подтвердить эти предварительные результаты на более крупных когортах пациентов с метастазами в позвоночник и при других показаниях к электрохимиотерапии.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данной статье представлен воспроизводимый рабочий процесс симуляции электрического поля для конкретного пациента при проведении электрохимиотерапии (ЭХТ) позвоночника. Благодаря интеграции мультимодальной визуализации и передового компьютерного моделирования, данный протокол направлен на оптимизацию планирования ЭХТ для опухолей, расположенных рядом с критически важными структурами позвоночника, что позволяет повысить безопасность и эффективность процедуры при одновременном снижении риска повреждения нервных тканей.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Интервенционная радиология
- Онкология
- Медицинская визуализация
- Компьютерное моделирование
Теоретические основы
- ЭКТ сочетает цитотоксические препараты с высоковольтными электрическими импульсами для повышения проницаемости мембран опухолевых клеток и улучшения поглощения лекарств.
- Метод является малоинвазивным и нетермическим, что делает его подходящим для лечения опухолей, расположенных рядом с чувствительными структурами, где применение других методов ограничено.
- Спинальная ЭКТ может обеспечить облегчение боли, декомпрессию нервов и местный контроль опухоли при сохранении нейронных тканей.
- К числу проблем относятся сложная анатомия позвонков, ограниченное понимание распределения электрического поля и отсутствие специализированных инструментов для планирования.
Цель исследования
- Разработать и валидировать рабочий процесс для моделирования индивидуальных электрических полей пациентов при проведении электрохимической терапии (ECT) позвоночника.
- Обеспечить точное планирование и оптимизацию размещения электродов и параметров лечения.
- Улучшить прогнозирование охвата терапии и минимизировать риски недостаточного или избыточного воздействия.
Используемые методы
- Мультимодальная визуализация с помощью КТ и МРТ для анатомической реконструкции.
- Полуавтоматическая и ручная сегментация с использованием платформы с открытым исходным кодом 3D Slicer.
- Назначение значений электропроводности тканей на основе базы данных IT’IS.
- Линейное конечно-элементное моделирование с использованием модуля AI4DEEP для 3D Slicer для построения трехмерных карт распределения электрического поля.
- Валидация с помощью последующей МРТ с контрастным усилением и коэффициентов сходства Дайса.
- Экспертная оценка рентгенолога для качественного анализа точности моделирования.
Основные результаты
- С помощью данного рабочего процесса было обработано девять процедур спинальной ЭКТ.
- Наивысшее соответствие между моделируемым электрическим полем и некрозом после ЭКТ наблюдалось в диапазоне 160–200 V/cm.
- Рабочий процесс позволил выявить области недостаточного или избыточного воздействия, что совпало с данными клинического наблюдения и визуализационным контролем.
- Качественная и количественная валидация подтвердила прогностическую ценность рабочего процесса для планирования лечения.
Выводы
- Описанный рабочий процесс обеспечивает воспроизводимое, специфичное для каждого пациента планирование электрохимической терапии (ECT) в области позвоночника.
- Он позволяет оптимизировать размещение электродов и настройку параметров для повышения безопасности и эффективности.
- Данный подход закладывает основу для проведения усовершенствованных индивидуализированных процедур ECT в сложных анатомических условиях.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Моделирование электрического поля с учетом индивидуальных особенностей пациента при электрохимиотерапии (ЭХТ) позвоночника позволяет решить критическую задачу по оптимизации локального контроля опухоли вблизи чувствительных нейронных структур. Благодаря интеграции мультимодальной визуализации и компьютерного моделирования данный рабочий процесс повышает точность прогнозирования при планировании лечения и способствует принятию решений с учетом рисков для сложных анатомических условий. Такой подход обеспечивает воспроизводимое индивидуальное планирование ЭХТ, что напрямую влияет на стратегии разработки методов малоинвазивных онкологических вмешательств.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Позволяет снизить механистические риски за счет уточнения распределения электрического поля в гетерогенных тканях спинного мозга.
- Обеспечивает функциональную валидацию параметров ЭХТ для абляции опухоли вблизи критически важных структур.
- Повышает прогностическую достоверность при проверке терапевтических гипотез для локального контроля опухоли.
Скрининг и разработка анализа
- Обеспечивает стандартизированные рабочие процессы моделирования для воспроизводимого картирования электрического поля в анатомических структурах пациентов.
- Предоставляет количественные выходные данные для оценки адекватности лечения на основе пороговых значений.
- Позволяет повторно использовать платформу и масштабировать ее для оценки новых конфигураций электродов или наборов параметров.
Трансляционные и доклинические исследования
- Обеспечивает согласованность покрытия симулированным электрическим полем с визуализационными биомаркерами некроза после ЭСТ для обеспечения трансляционной преемственности.
- Поддерживает риск-ориентированное развитие протоколов ЭСТ — от моделирования до клинической валидации.
- Позволяет выявлять недостаточно или избыточно подвергнутые воздействию области, что способствует уточнению доклинических моделей.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Данный рабочий процесс моделирования связывает фундаментальную биологию, количественный анализ и трансляционные исследования в контексте планирования электросудорожной терапии (ЭСТ) при заболеваниях позвоночника.
- Фундаментальная биология: Позволяет уточнить взаимосвязь между пороговыми значениями электрического поля и биологическим ответом в сложных тканевых средах.
- Скрининг: Обеспечивает получение воспроизводимых количественных карт электрического поля для оптимизации расположения электродов и выбора параметров.
- Аналитика: Предоставляет трехмерные измерения изоэлектрического поля и коэффициенты сходства Дайса для сравнения условий.
- Трансляционные исследования: Позволяет валидировать результаты моделирования с помощью биомаркеров визуализации, обеспечивая преемственность между доклиническим и клиническим этапами.
- Корпоративное повторное использование: Создает модульный рабочий процесс с открытым исходным кодом, который можно адаптировать к различным анатомическим и клиническим сценариям.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: Повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неопределенность при планировании ЭКТ.
- Операционная ценность: Стандартизирует процессы моделирования и валидации для обеспечения воспроизводимости и масштабируемости.
- Стратегическая ценность: Позволяет принимать обоснованные решения о целесообразности проведения исследований и оптимизировать протоколы с учетом эффективности затрат.
- Влияние на портфель: Обеспечивает приоритизацию малоинвазивных онкологических вмешательств с учетом оценки рисков.
Особенности реализации
- Требуется опыт в области мультимодальной визуализации, сегментации и компьютерного моделирования.
- Зависит от доступа к инфраструктуре КТ/МРТ и платформам с открытым исходным кодом, таким как 3D Slicer и AI4DEEP.
- Необходимо межкомандное согласование значений проводимости тканей и метрик валидации.
- Адаптация для других анатомических зон может потребовать корректировки протокола и параметров.
- Валидация основывается на последующем визуализационном контроле и экспертной оценке рентгенолога для установления клинической корреляции.
Часто задаваемые вопросы по биофармацевтике
Chapters in this video
0:00
Introduction
0:31
Anatomical Segmentation on Initial CT (CTi)
2:38
MRI Fusion and Tumor Segmentation
3:48
CT with Needle Fusion and Electrode Definition in AI4DEEP
4:50
Tissue Mapping and Electrode Parameter Setup in AI4DEEP
6:20
Electric Field Simulation and Isodose-Based Tumor Coverage Analysis
7:41
Post-Procedural MRI Selection and Necrosis Segmentation
9:15
Results
11:10
Conclusion
