Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

Omurilik Metastazında Hastaya Özgü Elektrik Alan Simülasyonu

266 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/71239

⸱

31 Temmuz 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Anesthesiology, Surgery and Interventional Radiology, Gustave Roussy, 2Interventional Radiology Department, Avicenne Hospital, 3AIMOKA : Inria, Assistance Publique Hôpitaux de Paris, Université Sorbonne Paris Nord, 4CNRS, INRIA, University of Bordeaux, 5UMR 9018 METSY, Université Paris-Saclay, CNRS, Gustave Roussy

Bu makalede

Özet

Bu protokol, omurga metastazı için elektrokemoterapinin (EKT) hastaya özgü elektrik alan simülasyonu ve doğrulaması için eksik, tekrarlanabilir bir iş akışını tanımlar. İş akışı, çoklu modal görüntüleme, yarı otomatik ve manuel segmentasyon, doku iletkenliği modellemesi, doğrusal sonlu elemanlı elektrik alan simülasyonu ve prosedür sonrası MRI tabanlı nekroz örtüşme analiziyle deneysel doğrulamayı entegre eder.

Özet

Elektrokemoterapi (EKT), sitotoksik ajanların tümör hücre zarlarını geçici olarak geçirimli hale getiren ve hücre içi ilaç alımını artıran yüksek voltajlı elektrik darbeleriyle birleştirir. Bu minimal invaziv, termal olmayan teknik, cerrahi, radyoterapi veya perkütan termal ablasyonun sınırlı olabileceği kritik yapılara yakın tümörler için özellikle uygundur. Omurgada, EKT, sinir yapılarını korurken ağrı giderme, sinir dekompresyonu ve lokal tümör kontrolü sağlayabilir. Ancak, karmaşık omurga anatomisi, elektrik alan dağılımının sınırlı anlaşılması, özel planlama araçlarının eksikliği ve sinir yaralanması riski nedeniyle uygulaması hâlâ zordur. Bu protokol, omurga EKT'sinde hastaya özgü elektrik alan simülasyonu için tekrarlanabilir bir iş akışını tanımlar. BT ve MRI kombinasyonu ile multimodal görüntüleme, açık kaynak 3D Dilimleyici platformunda yarı otomatik ve manuel segmentasyonlarla tümör, omurga, sinir ve yumuşak doku anatomisinin yeniden inşasını mümkün kılar. Doku iletkenlikleri IT'IS veritabanına göre atanır ve doğrusal sonlu eleman simülasyonları (sabit iletkenlik) AI4DEEP ile gerçekleştirilir; bu modül birden fazla izodoz eşiği üzerinde 3B elektrik alan haritaları hesaplanır. Takip kontrastı artırılmış MRG, simüle edilen izoelektrik alan hacimlerini EKT sonrası nekrotik tümör alanlarla karşılaştıran Zar benzerlik katsayıları aracılığıyla doğrulama için kullanılır. Uzman girişimsel radyologlar tarafından simüle edilmiş elektrik alan haritaları, takip MR ve klinik sonuçların niteliksel karşılaştırılması, yazılımın az tedavi edilen ve aşırı tedavi edilen bölgeleri tahmin etme yeteneğini değerlendirdi. İş akışını değerlendirmek için dokuz ECT prosedürü işlendi. Simüle edilen elektrik alan ile post-EKT nekrozisi arasındaki en yüksek uyum, bu özel klinik ve sayısal ortamda 160–200 V/cm aralığında gözlemlenmiştir. İş akışı ayrıca klinik ve görüntüleme takibi ile uyumlu yetersiz veya aşırı tedavi bölgelerini de belirledi. Açıklanan iş akışı, tekrarlanabilir EKT planlamasının temelini oluşturur; karmaşık omurga EKT prosedürlerinde güvenliği ve etkinliği artırmak için optimize edilmiş elektrot yerleştirme ve parametre ayarlamasını destekler.

Giriş

Omurga metastatik epiduriti sıktır çünkü omurga iskelet metastazlarının baskın bölgesidir ve tüm kemik lokalizasyonlarının %50'sine kadarını oluşturur 1,2. Klinik gösteri genellikle yaşam kalitesinde belirgin bir bozulma içeren şiddetli ağrı içerir; ardından hızlı ilerleyen nörolojik defiserler gelir ve bu bozukluklar tutulma seviyesine bağlı olarak felç veya tetrapleji ile sonuçlanabilir 3,4. Radyoterapi, metastatik epidural omurilik kompresyonunda standart bakım sağlarken, dekompresif ve stabilizasyon cerrahisi yeterli performans durumu ve beklenen sağ kalım süresi olan seçilmiş hastalarafayda sağlar 5,6. Stereotaktik ablative radyoterapi, seçilmiş durumlarda lokal kontrolü iyileştirebilir, ancak omurilik toleransı ve planlama karmaşıklığı nedeniylesınırlıdır 7. Radyoterapi sonrası lokal nükleme veya ilerleme sık görülür ve yeniden ışınlanma, kümülatif doz kısıtlamalarıyla sınırlıdır; bu da genellikle kalıcı ağrı veya ilerleyici nörolojik bozulma olan hastalarda terapötik çıkmaz noktalara yolaçar 6,7. Bu bağlamda, kritik sinir yapılarına yakın ağrı giderme, dekompresyon ve tümör kontrolü sağlayabilen yerel termal olmayan bir tekniğe ihtiyaç vardır.

Elektrokemoterapi (EKT), sitotoksik ajanlar, en yaygın bleomisin, plazma zarının geçirgenliğini geçici olarak artıran ve hücre içi ilaç alımını artıran kısa yüksek voltajlı elektrikdarbeleriyle birleştirir 8,9. EKT, minimal invaziv, termal olmayan ve nispeten tümör seçicidir ve kritik yapılara yakın deri, deri altı ve derin köklü tümörlerde umut verici sonuçlargöstermiştir 10,11. Yakın tarihli bir klinik seri, radyoterapiye dirençli epidural omurilik kompresyonu için perkutan omurilik EKT sonrası 1 ayda %77 ve 3 ayda %66,5 MRI nesnel yanıt oranı bildirilmiştir. Ağrı da belirgin şekilde azaldı; medyan Sayısal Derecelendirme Ölçeği ağrı puanı başlangıçta 7'den 1 ayda 1'e düştü. Geri döndürülemez nörolojik eksiklikler hastaların bir alt kümesinde hâlâmeydana geldi 12. Bu olaylar, elektrik alan dağılımının merkezi rolünü vurgular: elektrot geometrisindeki veya doku özelliklerindeki küçük değişiklikler, tedavi edilen hacmi belirgin şekilde değiştirebilir ve hastaları hem yetersiz tedaviye hem de aşırı tedaviye maruzbırakabilir 13,14. Sayısal çalışmalar, hastaya özgü modellemenin elektrot yerleşimini optimize edebileceğini ve omurga tümörlerinin kapsamını iyileştirirken sinir yapılarının maruziyetinisınırlayabileceğini göstermektedir 15,16.

Elektroporasyon tedavileri için çeşitli araştırma planlama çerçeveleri önerilmiştir, ancak rutin klinik uygulama ağlaşma/parametre gereksinimleri ve hesaplamasüresi 17,18,19,20,21 ile sınırlı kalır. Sutter ve Poignard'ın son çalışmaları, klinik kısıtlamalarla uyumlu bir peri-prosedürel, görüntüleme odaklı simülasyon iş akışını desteklemekte ve eksik elektrik alan izodoz kapsamının IRE22,23 sonrası yerel arızayla doğru şekilde ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu protokol aynı simülasyon çerçevesi üzerine inşa edilmiştir.

Bu makalenin amacı, gerçek klinik görüntüleme veri setleri ve verilen elektrot konfigürasyonlarına dayanarak, omurga EKT'sinde elektrik alan modelleme ve doğrulama için tekrarlanabilir, hastaya özgü bir iş akışı sağlamaktır. Mevcut halinde, bu iş akışı elektrot konumlandırmayı optimize etmek için prosedür öncesi planlama için en uygun olmaktadır; çünkü segmentasyon ve model hazırlık süreleri rutin prosedür içi ayarlamalar için bir sınırlama olarak kalıyor. Hipotez odaklı bir etkinlik çalışması yerine metodolojik bir çerçeve olarak tasarlanmıştır ve epidural metastazlarda ve diğer anatomik olarak karmaşık ortamlarda perkutan BT rehberli EKTT yapan veya planlayan girişimsel onkoloji ve omurga ekipleri için tasarlanmıştır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu geriye dönük çalışma, kurumsal etik komitesi (IRB 2025-566) uyarınca yürütüldü ve geçerli ulusal düzenlemelere uygun oldu. Tüm görüntüleme verileri analiz öncesinde anonimleştirildi ve bilgilendirilmiş onay gerekliliği, geriye dönük tasarım ve kimliği dışı verilerin kullanımı nedeniyle kaldırıldı. Kullanılan ekipman ve yazılım, Malzeme Tablosu'nda listelenmiştir.

1. Veri içe aktarma ve sahne hazırlığı

  1. Tüm anonimleştirilmiş DICOM serilerini 3D Dilimleyici'e (https://download.slicer.org/'de mevcuttur) içe aktarın ve her cilme açık isimler atayın: "MRIp" (prosedür öncesi MRG), "CTi" (ilk prosedür içi planlama CT), "CTa" (iğnelerle prosedür içi BT) ve "MRi" (prosedür sonrası MRT).
  2. Tüm sonraki segmentasyonlar ve kayıtlar için referans hacmi olarak "CTi" ayarlayın.
  3. 3D Slicer'da yeni bir segmentasyon düğümü oluşturun ve bunu "CTi"ye "kaynak hacm" olarak bağlayın.
  4. Slicer sahnesini temel proje dosyası olarak kaydederek kurtarma ve gelecekteki değişiklikler için izin verebilirsiniz.
    NOT: Voxel boyutu standartlaştırması zorunlu değildir ve doğal görüntü çözünürlüğü yeterliyse bu durum göz ardı edilebilir.

2. İlk BT'de anatomik segmentasyon (CTi)

  1. Segment Editor modülünü açın ve "Kortikal kemik" adlı bir segment oluşturun. "CTi" üzerindeki "Threshold" aracını kullanarak yüksek yoğunluklu kortikal kemiği izole edin, ardından gerekirse Makas veya Boya araçlarıyla segmenti manuel olarak iyileştirin.
  2. "Fat" adında bir segment oluşturun. Örneğin, perirenal veya subkutan boşlukta düşük yoğunluklu yağ seçmek için Threshold aracını kullanın.
  3. "Intervertebral disk" adlı bir segment oluşturun. 3D Paint aracını eksenel, sagital ve koronal görünümlerde kullanın ve mevcut segmentlerin dışındaki Paint seçeneğini kontrol edin; böylece boyamanın boş voxellerle sınırlı olduğundan emin olun ki mevcut segmentlerin üzerine yazılmasın.
  4. Omurga sökl kemiği için "Cancellous bone" adlı bir bölüm oluşturun. İç trabeküler bölmeleri doldurmak için 3D Boyama aracını kullanın ve yukarıda açıklandığı gibi mevcut segmentlerin dışındaki Boya kontrolünü kontrol edin.
  5. "Omurilik" adlı bir segment oluşturun. 3D boyama aracını kullanarak işlenmiş seviyelerin üstünden aşağısına doğru eksenel dilimlerde ipi manuel olarak şekillendirin.
  6. "Beyin-omurilik sıvısı" adlı bir segment oluşturun. 3D boya aracıyla omurga omuriliği çevresindeki serebrospinal sıvı boşluğunu thecal kese içinde doldurun, ayrıca mevcut segmentlerin dışındaki boya da kontrol edilsin.
  7. Varsa çimento, bobinler veya akciğerler için ek segmentler oluşturun. Threshold aracını kullanarak hiperyoğunlu çimento veya bobinleri ve hipoyoğun akciğer parenximasını tespit edin, ardından gerektiğinde manuel düzeltme yapın.
  8. Güncellenmiş Slicer sahnesini kaydet.
    NOT: Bir segmente açıkça atanmayan arka plan vokselleri daha sonra AI4DEEP'de "kas benzeri" doku olarak ele alınır (varsayılan iletkenlik).

3. MRI füzyonu ve tümör segmentasyonu

  1. Ön prosedürel MRI hacmi "MRIp"i Slicer sahnesine aktarın.
  2. Transforms modülünü kullanarak "MRIp"in "CTi" üzerine sert bir kaydı gerçekleştirin; tedavi edilen seviyedeki omurga kemik işaretleri kullanılarak. Kayıt, dört önceden tanımlanmış işaret tarafından yönlendirilir: omurgalı sürecin ucu ve eksenel düzlemde bir enine sürecin ucu, sagittal düzlemde ise omurga sürecinin ucu ve ön kortikal kenarı. Posterior omurga korteks genellikle litik hastalık nedeniyle değiştiği için, birincil işaret olarak kullanılmamalıdır.
  3. Dönüşümü "MRIp"ye uygulayın ve eksenel ile sagittal düzlemlerde ortak kayıtları görsel olarak değerlendirin. Hedef kayıt hatası (TRE), önceden tanımlanmış eksenel ve sagital referans noktalarında ilgili CT ve MRI işaretleri arasındaki milimetre cinsinden ortalama düzlem içi mesafe olarak tanımlanır. Kayıt yalnızca görsel hizalama ve TRE 2,5 mm'den küçükse kabul edilir; aksi takdirde, kaydı tekrarlayın.
  4. "Tümör" adında yeni bir segment oluşturun ve epidurit iyi görüldüğünde "MRIp" (veya epidurit iyi görüldüğünde "CTi" üzerine) Paint aracını kullanarak epidural ve omurga tümörünün başlangıçta tutulmasını manuel olarak ayırın.
  5. "Tümör" segmentine isteğe bağlı yumuşatma uygulayarak boşluksuz tutarlı bir 3D hacim elde edin.
  6. Güncellenmiş Slicer sahnesini kaydet.
    NOT: Protokolü burada duraklatıp bu adımdan daha sonra devam edebilirsiniz.

4. İğne füzyonu ve elektrot tanımı ile BT AI4DEEP

  1. İğnelerle yapılan prosedür içi BT'yi "CTa" olarak 3D Dilimleyiciye aktarın.
  2. Transforms modülünü kullanarak yukarıdaki aynı omurga kemik işaretlerini kullanarak "CTa"nın "CTi"ye sert bir kaydını gerçekleştirin.
    NOT: Bu iş akışında, "CTi" ve "CTa" genel anestezi altında, ilk tarama ile elektrot yerleştirme arasında hasta hareketi olmadan alınır; böylece CT-to-CT hizalanması genellikle zaten optimal seviyeye yakın olur ve manuel ayarlama gerektirmez. Bu nedenle TRE uygulanamaz. Kemik pencere ayarlarında, elektrotlar tarafından üretilen metalik artefaktlar, kayıt için kullanılan omurga işaretlerinin görselleştirilmesini engellemez.
  3. AI4DEEP modülünü fırlatın ve her elektrot için aktif elektrot ucundan başlayarak bir sanal iğne oluşturun.
  4. Eksenel, koronal ve sagital görüşlerde her "Electrode_n"nin tek bir fiziksel aktif uçla doğru şekilde eşleştiğini doğrulayın.
    NOT: Genel anatomik yapı ve elektrot segmentasyonu kalitesi ile fiziksel elektrotlarla uyum, segmentasyon sürecine dahil olmayan uzman bir girişimsel radyolog tarafından dışsal olarak doğrulanmıştır. Tatmin edici olmadığı düşünülürse, segmentasyon buna göre revize edilir.
  5. Anatomik yapılar, tümör segmentasyonu ve elektrot geometrisini içeren güncellenmiş sahneyi kaydet.
    NOT: Tam aktif uç uzunluğu, AI4DEEP ECT parametre yapılandırması sırasında daha sonra belirtilir ve bu aşamada kodlanması gerekmez.

5. AI4DEEP'de iletkenlik ataması

  1. AI4DEEP arayüzünde, her anatomik segmenti, önceden tanımlanmış elektriksel iletkenliğe sahip ilgili bir doku sınıfına (örneğin: tümör, kortikal kemik, sovellous kemik, beyin omurilik sıvısı, epidural yağ, omurgalar arası disk, omurilik, çimento, akciğer) Tablo 1'de gösterildiği gibi atanır.
  2. Varsayılan arka plan dokusunu "kas" iletkenliğine ayarlayın, böylece tüm segmentli olmayan voxeller kas olarak ele alın.
  3. AI4DEEP özet panelinde her segmentin beklenen doku tipi ve iletkenliğe eşlendiğini doğrulayın, ardından yapılandırmayı kaydedin.
    NOT: İletkenlik değerleri IT'IS veritabanından türetilir ve tüm simülasyonlar için sabit (doğrusal) iletkenlik olarakkullanılır 24.

6. Nabız ve iğne özellikleri

  1. AI4DEEP olarak, her elektrot için aktif uç uzunluğu (örneğin, 20 mm, 30 mm veya 40 mm) klinik prosedüre göre belirtilir. Elektrot çapı 1,8 mm'ydi.
  2. Klinik olarak uygulanan elektrik alan genliğini V/cm cinsinden (örneğin 500 V/cm, 600 V/cm veya 1000 V/cm) ortaya atabilirsiniz.
  3. İşlem sırasında aktive edilen elektrot çiftlerini tanımlayın.
  4. AI4DEEP her elektrot çifti için uygulanan voltajı, elektrotlar arası mesafeye göre hesaplayalım ve istenen voltaj-mesafe oranının V/cm cinsinden korunmasını sağlar.
  5. Klinik protokole göre nabız sayısını (8) ve nabız süresini (100 μs) ayarlayın.
  6. AI4DEEP konfigürasyonunu kaydet.
    NOT: Voltaj, V/cm cinsinden voltaj-mesafe oranı olarak girilir; AI4DEEP bu değeri otomatik olarak her elektrot çifti için mutlak voltaja dönüştürür.

7. Elektrik alan simülasyonu

  1. AI4DEEP zamanı, yapılandırılmış anatomi, iletkenlik ve elektrot parametreleriyle elektrostatik alan hesaplamasına başlayabilirsiniz.
  2. Yazılımın geometrik konfigürasyonu otomatik olarak oluşturmasına ve tıbbi görüntü üzerinde yüksek dereceye uygun olmayan sonlu fark yöntemleriyle doğrusal elektrostatik potansiyeli çözmesineizin verin 25.
    NOT: Tipik bir iş istasyonunda (örneğin Windows 11, 16 GB RAM) işlem işlemi her kasa yaklaşık 5 dakika sürer.
  3. Simülasyon çıktısını ve güncellenmiş Slicer sahnesini kaydet.
    NOT: Simülasyondan sonra protokolü burada duraklatabilir ve izodoz analizi ve doğrulama için daha sonra devam edebilirsiniz.

8. İzodoz görselleştirme ve tümör kapsamı

  1. AI4DEEP ise, simüle edilen alandan elektrik alan izoyüzeyleri (izodoz hacimleri) üretme seçeneğini seçin.
  2. Bir izodoz eşik aralığı seçin (örneğin, 50 V/cm, 100 V/cm, 120 V/cm, 140 V/cm, 160 V/cm, 180 V/cm, 200 V/cm, 220 V/cm, 240 V/cm, 260 V/cm, 300 V/cm, 400 V/cm, 500 ve 600 V/cm) ve ilgili 3D izodoz haritalarını üretin.
  3. Mekansal alan dağılımını gözlemlemek için bireysel izodoz haritalarını 3D görünümde gösterin; genellikle düşük alan genliklerinde soluk sarıdan, yüksek alan genliklerinde kırmızıya kadar değişen Şekil 1'de gösterilmiştir.
  4. Her izodoz için, izodoz hacmi ile "Tümör" segmentasyonu arasındaki örtüşmeye dayanarak AI4DEEP tarafından otomatik olarak hesaplanan tümör kapsama değerlerinin yüzdesini kaydedin.
  5. Tüm izodoz segmentlerini veya modelleri ve tümör kapsamı değerlerini sonraki analizler için saklayın.

9. Prosedür sonrası MRI seçimi, ithalatı ve nekroz segmentasyonu

  1. Takip MR'ları EKT'den 6 hafta sonra ve sonrasında her 2 ayda bir yapıldı. Segmentasyon için en büyük nekrotik hacmi veya en iyi radyolojik yanıtı gösteren MR seçildi. Bu seçim, EKT sonrası heterojen ve gecikmeli yanıt süresini hesaba katmak için yapıldı; bu süre tümör histolojisi ve proliferasyon oranına göre değişebilir.
  2. Tedavi sonrası kontrastla güçlendirilmiş T1 yağ baskılı eksenel diziyi tedavi edilen "MR" seviyelerine odaklanan 3D Dilimleyiciye ithal edin.
  3. "MR"ların "CTi"ye katı şekilde kaydedilmesi, prosedür öncesi MRI kaydı için kullanılan önceden tanımlanmış omurga işaretleriyle yapılması ve dönüşümü uygulanması. Kayıt doğruluğu, aynı referans işaretlerden TRE hesaplanarak aynı ≤2,5 mm eşik değeriyle belgelenir.
  4. "Tümör nekrozu" adlı yeni bir segment oluşturun ve post-EKT MR'da tümörün iyileştirici olmayan nekrotik kısmını dilim dilim manuel olarak ayırın.
  5. Birden fazla takip MRI mevcut olduğunda, en büyük nekrotik hacmi veya en iyi radyolojik yanıtı gösteren muayeneyi seçin ve bu veri setini segmentasyon için kullanın.
  6. "Tümör nekrozu"na isteğe bağlı yumuşatma uygulayarak tutarlı, bitişik bir hacim elde edin.
  7. EKT sonrası tam radyolojik yanıt durumunda, tedavi öncesi "Tümör" segmenti çoğaltılabilir ve manuel segmentasyon süresini azaltmak için "Tümör nekroz" olarak yeniden adlandırılabilir. 3D Dilimleyici'de, Segmentasyon modülünü kullanın, "Segmentleri kopyala/hareket et" seçeneğini seçin, aynı segmentasyon düğümündeki "Tümör" segmentini çoğaltın, adını "Tümör nekrozu" olarak değiştirin ve EKT sonrası MR'da yeterliliğini görsel olarak doğrulayın.
  8. Nekroz segmentasyonunun dıştan doğrulanmasını segmentasyonda yer almayan bir girişimsel radyolog tarafından gerçekleştirin.
  9. Nekroz bölümüyle Slicer sahnesini kaydet.
    NOT: Protokolü burada duraklatıp nicel karşılaştırma için daha sonra devam edebilirsiniz.

10. Simüle edilmiş alan ile nekroz arasındaki nicel karşılaştırma (zar analizi)

  1. 3D Dilimleyici'de Segment Karşılaştırma modülünü açın.
  2. Referans segment olarak tümör nekrozu ve karşılaştırma segmenti olarak bir izodoz hacmi (örneğin, 200 V/cm izodoz) seçin.
  3. "Tümör nekrozu" ile seçilen izodoz hacmi arasındaki zar benzerlik katsayısını hesaplayın ve değeri kaydedin. Tüm zar benzerlik katsayıları, dilim dilim (2D) tabanında değil, tam 3D segment hacimlerinde hesaplandı.
  4. İlgi duyduğunuz tüm ilgili izodoz seviyelerinde analizi tekrarlayarak tüm eşik aralığında zar katsayıları elde edinin.
  5. En yüksek zar katsayısını ("En İyi Iso") ve buna karşılık gelen maksimum zar değerini ("En İyi zar") veren izodozu belirleyin.
  6. Zar katsayıları, En İyi ISO, En İyi Zar ve tümör kapsama değerlerini daha fazla analiz için bir tabloya veya istatistiksel yazılıma ihraç edin.
  7. Son Slicer sahnesini ve dışa aktarılan tüm nicel sonuçları kaydet.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Bu iş akışı, omurilik metastatik epiduriti için yapılan dokuz elektrokemoterapi (EKT) prosedürüne başarıyla uygulandı. Tüm vakalar için hastaya özgü öngörücü bir elektrik alan modeli oluşturuldu ve bu da protokolün farklı anatomik konfigürasyonlarda uygulanabilir ve tekrarlanabilir olduğunu doğruladı. CTi ile MRIp arasında, ayrıca CTi ile MR'lar arasında ise tüm durumlarda rijit kayıt sağlandı; ortalama TRE'ler sırasıyla 1,8 mm ± 0,6 mm ve 1,9 mm ± 0,7 mm oldu. Doğrusal sonlu eleman simü...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bu protokol, omurga EKT'sinde hastaya özgü elektrik alan simülasyonu için tekrarlanabilir bir iş akışı sağlar. Doğru ve klinik olarak yorumlanabilir tahminler elde etmek için birkaç metodolojik adım kritik öneme sahiptir. Epidural hastalık genellikle kontrastsız intra-procedural BT'de kötü görselleştirildiği için hassas tümör segmentasyonu gereklidir. Bu nedenle, epidural ve omurga katılımının doğru şekilde tanımlanması için pre-procedural ve post-procedural MRI birleşmesi anahtardır. Pr...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Teşekkürler

Hastalara bu çalışmaya güvendikleri ve katıldıkları için teşekkür ediyoruz. Onların katkıları bu araştırmayı mümkün kıldı. AIMOKA ve MONC üyeleri (CP, OSe, OSu, LL ve BDS) kısmen Plan Cancer MECI PC MECI 21CM119 00, Institut National du Cancer (INCa) (PLBIO n°2023-156) ve ANR projeleri IMITATE (ANR-22-CE51-0043) ve MIRE4VTACH (ANR-22-CE45-0014) gibi projelerin kısmi mali desteğiyle desteklenmiştir. AIMOKA araştırma ekibi, AP-HP ile Inria arasında Bernoulli laboratuvarında ev sahipliği yapmaktadır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
3D Slicer3D Slicer (açık kaynak)YokSürüm 5.6.2.
AI4DEEP modülü (3D Slicer uzantısı)AI4DEEPYok3D Slicer içinde kullanılan elektrik alanı simülasyon modülü.
Cliniporator VITAEIGEAIG0012AElektrokemositerapi için kullanılan darbe jeneratörü
Hibrit anjiyo-CT ünitesi (Alphenix 4D CT + Aquilion ONE)Canon Medical SystemsTSX-305ATek bir oda içinde entegre anjiyografi sistemi (Alphenix) ve CT tarayıcısı (Aquilion ONE); işlem sırasında CT görüntüleme ve prosedür rehberliği için kullanılır.
Düz iğne elektrotlar "VGD"IGEAIG0E726Aktif uzunluk: 20 mm / 30 mm / 40 mm (hedef boyutu ve anatomiye göre seçilir).
İş istasyonuDellYokDell iş istasyonu, intelVPro ISM, Windows 11 - 16 GB RAM; görüntü işleme ve simülasyonlar için kullanılır.

Kaynaklar

  1. Ryan, C., et al. Epidemiology of bone metastases. Bone. 158, 115783 (2022).
  2. Coleman, R. E., et al. Bone metastases. Nat Rev Dis Primers. 6 (1), 83 (2020).
  3. Ropper, A. E., Ropper, A. H. Acute spinal cord compression. N Engl J Med. 376 (14), 1358-1369 (2017).
  4. Lawton, A. J., et al. Assessment and management of patients with metastatic spinal cord compression: a multidisciplinary review. J Clin Oncol. 37 (1), 61-71 (2019).
  5. Patchell, R. A., et al. Direct decompressive surgical resection in the treatment of spinal cord compression caused by metastatic cancer: a randomised trial. Lancet. 366 (9486), 643-648 (2005).
  6. Rades, D., Abrahm, J. L. The role of radiotherapy for metastatic epidural spinal cord compression. Nat Rev Clin Oncol. 7 (10), 590-598 (2010).
  7. Glicksman, R. M., et al. Stereotactic ablative radiotherapy for the management of spinal metastases: a review. JAMA Oncol. 6 (4), 567-577 (2020).
  8. Mir, L. M., Orlowski, S. Mechanisms of electrochemotherapy. Adv Drug Deliv Rev. 35 (1), 107-118 (1999).
  9. Dorr, R. T. Bleomycin pharmacology: mechanism of action and resistance, and clinical pharmacokinetics. Semin Oncol. 19 (2 Suppl 5), 3-8 (1992).
  10. Djokic, M., et al. Electrochemotherapy as treatment option for hepatocellular carcinoma, a prospective pilot study. Eur J Surg Oncol. 44 (5), 651-657 (2018).
  11. Geboers, B., et al. High-voltage electrical pulses in oncology: irreversible electroporation, electrochemotherapy, gene electrotransfer, electrofusion, and electroimmunotherapy. Radiology. 295 (2), 254-272 (2020).
  12. Deschamps, F., et al. Electrochemotherapy in radiotherapy-resistant epidural spinal cord compression in metastatic cancer patients. Eur J Cancer. 186, 62-68 (2023).
  13. Miklavcic, D., et al. The importance of electric field distribution for effective in vivo. electroporation of tissues. Biophys J. 74 (5), 2152-2158 (1998).
  14. Corovic, S., et al. Modeling of electric field distribution in tissues during electroporation. Biomed Eng Online. 12, 16 (2013).
  15. Cindrič, H., Miklavčič, D., Cornelis, F. H., Kos, B. Optimization of transpedicular electrode insertion for electroporation-based treatments of vertebral tumors. Cancers (Basel). 14 (21), 5412 (2022).
  16. Cindrič, H., et al. Electrochemotherapy of spinal metastases using transpedicular approach-a numerical feasibility study. Technol Cancer Res Treat. 17, 1533034618770253 (2018).
  17. Perera-Bel, E., et al. PIRET-a platform for treatment planning in electroporation-based therapies. IEEE Trans Biomed Eng. 70 (6), 1902-1910 (2023).
  18. Perera-Bel, E., et al. EView: an electric field visualization web platform for electroporation-based therapies. Comput Methods Programs Biomed. 197, 105682 (2020).
  19. Marino, M., Luján, E., Mocskos, E., Marshall, G. OpenEP: an open-source simulator for electroporation-based tumor treatments. Sci Rep. 11 (1), 1423 (2021).
  20. Pavliha, D., et al. Planning of electroporation-based treatments using web-based treatment-planning software. J Membr Biol. 246 (11), 833-842 (2013).
  21. Marčan, M., et al. Web-based tool for visualization of electric field distribution in deep-seated body structures and planning of electroporation-based treatments. Biomed Eng Online. 14 (Suppl 3), S4 (2015).
  22. Sutter, O., et al. Correlation between computed electric dose maps and early postoperative MRI for the evaluation of irreversible electroporation. Phys Med Biol. 70 (22), 225010 (2025).
  23. Sutter, O., et al. Toward perioperative, numerically assisted irreversible electroporation for hepatocellular carcinoma: clinical outcomes informed by numerical simulations. Eur Radiol. , (2025).
  24. Baumgartner, C., et al. . IT'IS Database for thermal and electromagnetic parameters of biological tissues. Version 5.0. , (2025).
  25. Gallinato, O., de Senneville, B. D., Seror, O., Poignard, C. Numerical workflow of irreversible electroporation for deep-seated tumor. Phys Med Biol. 64 (5), 055016 (2019).
  26. Lafitte, L., et al. Patch-based field-of-view matching in multimodal images for electroporation-based ablations. Comput Med Imaging Graph. 84, 101750 (2020).
  27. Pescatori, L. C., et al. The role of early MRI in assessing the risk of local tumor progression following irreversible electroporation for hepatocellular carcinoma treatment. Int J Hyperthermia. 42 (1), 2505595 (2025).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

TıpSayı 233Sayı 233Bu Ay JoVE'deSayıelektroporasyonBleomisinOmurgaSpinal Kord KompresyonuMetastatik Spinal Kord KompresyonuSpinal NeoplazmlarEpidural NeoplazmlarTedavi PlanlamasıBilgisayar SimülasyonuGirişimsel OnkolojiGirişimsel Radyoloji.
Omurilik Metastazında Hastaya Özgü Elektrik Alan Simülasyonu
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.