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Nuevo enfoque para alcanzar la mayoría situaciones fisiológicas del difícil-a-acceso

Las personas llevadas por profesor Silvano Martel en el laboratorio de Polytechnique Montréal Nanorobotics han desarrollado un nuevo enfoque a abordar uno de los retos más grandes de la cirugía endovascular: cómo alcanzar la mayoría situaciones fisiológicas del difícil-a-acceso. Su solución es una plataforma robótica que utiliza el campo de la franja generado por el imán superconductor de un analizador de resonancia magnética clínico (MRI) de la proyección de imagen para conducir los instrumentos médicos a través de estructuras vasculares más profundas y más complejas. La aproximación se ha demostrado con éxito in vivo, y es el tema de un artículo apenas publicado en robótica de la ciencia.

Cuando un investigador “piensa fuera de la caja”--literalmente

Imagínese el tener que activar un alambre tan ligeramente como un cabello humano más profundo y más profundo dentro de un tubo muy largo, muy estrecho por completo de torsiones y de giros. La falta del alambre de rigidez, junto con las fuerzas de fricción ejercidas en las paredes del tubo, eventual hará la maniobra imposible, con el alambre terminando plegado en sí mismo y adherido en un giro del tubo. Éste es exactamente el reto que hace frente a los cirujanos que intentan realizar como mínimo procedimientos invasores en partes nunca-más profundas del cuerpo humano navegando el guidewire o la otra instrumentación (tal como un catéter) a través de redes estrechas, tortuosas de los vasos sanguíneos.

Es posible, sin embargo, aprovechar una fuerza de tracción direccional para complementar la fuerza que activa, contradiciendo las fuerzas de fricción dentro del vaso sanguíneo y moviendo el instrumento mucho más lejos. El extremo del dispositivo es imanado, y tirado adelante dentro de los buques por la fuerza de la atracción de otro imán. Solamente un imán superconductor potente fuera de la carrocería del paciente puede ofrecer la atracción extra necesaria para navegar el dispositivo imanado lo más lejos posible. Hay la una pieza del equipo moderno del hospital que puede desempeñar ese papel: un analizador de MRI, que tiene un imán superconductor que genere un campo decenas de miles de veces más fuertes que la de la tierra.

El campo magnético dentro del túnel de un analizador de MRI, sin embargo, es uniforme; esto es dominante a cómo se realiza la proyección de imagen paciente. Esa uniformidad plantea un problema: para tirar del extremo del instrumento a través de las estructuras vasculares del laberinto, el campo magnético que conduce se debe modular a la amplitud posible más grande y después disminuir lo más rápidamente posible.

Reflexionando ese problema, profesor Martel tenía la idea de usar no el campo magnético principal presente dentro del túnel de la máquina de MRI, pero el supuesto campo de la franja fuera de la máquina.

Los fabricantes de analizadores de MRI reducirán normalmente el campo de la franja a la condición atmosférica mínima. El resultado es un campo de la muy-alto-amplitud que decae muy rápidamente. Para nosotros, ese campo de la franja representa una solución excelente que sea lejos superior a las mejores aproximaciones magnéticas existentes de la dirección, y está en un espacio periférico conducente a las intervenciones de la humano-escala. Según mi entender, éste es la primera vez que un campo de la franja de MRI se ha utilizado para un uso médico.”

Profesor Silvano Martel, laboratorio de Polytechnique Montréal Nanorobotics

Mueva al paciente bastante que el campo

Para navegar un instrumento profundamente dentro de los vasos sanguíneos, no sólo es una fuerza fuerte de la atracción requerida, pero esa fuerza se debe orientar para tirar del extremo magnético del instrumento en diversas direcciones dentro de los buques. Debido a la talla y el peso del analizador de MRI, es imposible moverlo para cambiar la dirección del campo magnético. Para conseguir alrededor de esa entrega, mueven al paciente cerca de la máquina de MRI en lugar de otro. La plataforma desarrollada por las personas de profesor Martel utiliza una tabla robótica colocada dentro del campo de la franja al lado del analizador.

La tabla, diseñada por Arash Azizi--el autor importante del artículo y de un candidato del doctorado de la ingeniería biomédica cuyo consejero de la tesis es profesor Martel--puede moverse en todas las hachas para colocar y para orientar al paciente según la dirección en la cual el instrumento se debe conducir a través de su carrocería. La tabla cambia automáticamente la dirección y la orientación para colocar al paciente óptimo para los escenarios sucesivos de los gracias del viaje del instrumento a un sistema que correlacione las fuerzas direccionales del campo magnético del analizador de MRI--una técnica que profesor Martel ha aparado la navegación del campo de la franja (FFN).

Un estudio in vivo de FFN con la correspondencia de la radiografía demostró la capacidad del sistema para la dirección eficiente y como mínimo invasor de instrumentos extremadamente de diámetro bajo profundamente dentro de las estructuras vasculares complejas que eran hasta ahora inaccesibles usando métodos sabidos.

Robots al salvamento de cirujanos

Esta solución robótica, que supera grandemente procedimientos manuales así como las plataformas campo-basadas magnéticas existentes, habilita procedimientos interventional endovascular en muy profundamente, y por lo tanto actualmente inaccesible, las regiones del cuerpo humano.

El método promete ensanchar las posibilidades del uso de diversos procedimientos médicos incluyendo diagnosis, proyección de imagen y tratamientos locales. Entre otras cosas, podría servir ayudar a cirujanos en los procedimientos que requerían los menos métodos invasores posibles, incluyendo el tratamiento del daño cerebral tal como un aneurysm o un recorrido.

Source:
Journal reference:

Azizi, A., et al. (2019) Using the fringe field of a clinical MRI scanner enables robotic navigation of tethered instruments in deeper vascular regions. Science Robotics. doi.org/10.1126/scirobotics.aax7342.