Un nuovo sistema robotico per eseguire delicati interventi di chirurgia oculare

I ricercatori della Johns Hopkins University hanno recentemente sviluppato un nuovo sistema robotico autonomo in grado di eseguire in modo affidabile queste procedure.

L’occlusione della vena retinica (RVO) è una malattia grave che si verifica quando una vena nello strato fotosensibile nella parte posteriore dell’occhio (cioè la retina) si blocca, causando una perdita della vista.

Attualmente esistono alcuni interventi medici che affrontano la RVO, tra cui l’iniezione periodica di farmaci che bloccano la crescita anomala dei vasi sanguigni o di steroidi, che riducono gonfiore e infiammazione.

Una procedura promettente per il trattamento dell’RVO è la cannulazione della vena retinica (RVC). Si tratta di un intervento chirurgico molto delicato che richiede ai chirurghi di inserire con grande precisione un piccolo ago nella vena ostruita, somministrando farmaci che sciolgono coaguli o farmaci che controllano la crescita anomala dei vasi sanguigni.

Dato che le vene retiniche destinate alla canulazione hanno uno spessore simile a un capello umano, inserire manualmente un ago all’interno con alta precisione è molto impegnativo.

I robot potrebbero potenzialmente assistere i chirurghi nell’esecuzione delle procedure RVO, assicurando che gli aghi vengano inseriti correttamente e senza danneggiare la retina dei pazienti.

I ricercatori della Johns Hopkins University hanno recentemente sviluppato un nuovo sistema robotico autonomo in grado di eseguire in modo affidabile queste procedure.

Questo sistema, introdotto in un articolo pubblicato su Science Robotics, è guidato da algoritmi di deep learning che analizzano immagini raccolte da un microscopio chirurgico, così come scansioni trasversali del tessuto oculare raccolte utilizzando un metodo di imaging chiamato tomografia a coerenza ottica (OCT).

“Questo lavoro si basa sul nostro interesse di lunga data nell’affrontare le estreme sfide di precisione e stabilità della microchirurgia retinica,” ha detto Peiyao Zhang, primo autore dell’articolo, a Medical Xpress.

“In particolare, la canulazione della vena retinica richiede un’accuratezza inferiore a 100 micron, che supera i normali limiti fisiologici umani. L’obiettivo principale di questo articolo era dimostrare che, combinando l’assistenza robotica con il deep learning, è possibile ottenere un flusso di lavoro chirurgico autonomo con un livello di precisione e ripetibilità difficile da ottenere manualmente.”

Un approccio per automatizzare le procedure di canulazione della vena retinica

Il sistema robotico creato da Zhang e dai suoi colleghi combina tecniche computazionali per il controllo dei robot con algoritmi di imaging ad alta risoluzione e deep learning.

Il sistema del team è composto da due robot progettati per eseguire microchirurgie retiniche, chiamati robot a occhio stabile, che contengono un piccolo ago e uno strumento chirurgico.

Questo hardware è combinato con tre algoritmi di deep learning addestrati per tracciare il movimento dell’ago e pianificare le azioni del robot per garantire l’inserimento corretto dell’ago nelle vene retiniche interessate.

Finora i ricercatori hanno testato il loro sistema proposto su occhi di maiale che erano stati spostati o periodicamente in modi che emulavano i movimenti che la respirazione avrebbe prodotto in maiali vivi o umani.

“Crediamo che conoscenze chirurgiche esperte, come i principi necessari per una canulazione retinica di successo, possano essere integrate nei modelli di deep learning, permettendo ai clinici senza formazione specializzata di eseguire procedure autonome assistite da robot e ottenere risultati paragonabili a quelli di chirurghi esperti,” ha spiegato Zhang.

“Abbiamo validato il flusso di lavoro attraverso esperimenti controllati, dimostrando una cannullazione coerente e accurata sia negli occhi di maiale statici che in quelli verticali.”

Negli esperimenti del team, il loro sistema robotico ha trovato completare con successo il RVC nel 90% degli occhi di maiale ancora e nell’83% degli occhi in movimento. In particolare, il sistema del team poteva anche rilevare in modo affidabile quando l’ago toccava ed entrava in una vena retinica.

Prossimi passi e possibili implicazioni per la cura degli occhi

I risultati di questo recente articolo suggeriscono che i sistemi robotici potrebbero eseguire efficacemente le procedure RVC.

Prima che possa essere introdotto in contesti clinici, tuttavia, il sistema del team dovrà essere ulteriormente valutato in esperimenti con animali vivi e in studi clinici su uomo.

“Il nostro articolo mostra che una procedura chirurgica retinica altamente delicata può essere parzialmente automatizzata in modo sicuro, accurato e ripetibile grazie all’assistenza robotica e al deep learning,” ha detto Zhang.

“I risultati rappresentano un passo concreto verso la riduzione del carico di lavoro e della variabilità del chirurgo, migliorando al contempo la precisione. In pratica, questo approccio potrebbe supportare futuri sistemi clinici che assistano i chirurghi oftalmici durante compiti microchirurgici impegnativi.”

In futuro, il nuovo sistema robotico introdotto da Zhang e dai suoi colleghi potrebbe rivelarsi uno strumento prezioso per i chirurghi oculistici, ampliando potenzialmente le opzioni di trattamento per i pazienti con RVO. Nel frattempo, i ricercatori stanno pianificando ulteriori studi volti a convalidare il potenziale del loro sistema.

“Il nostro prossimo passo sarà valutare questo flusso di lavoro negli studi su animali vivi,” ha aggiunto Zhang. “In definitiva, il nostro obiettivo è tradurre la canulazione autonoma delle vene retiniche assistita da robot in contesti chirurgici reali.”

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